它犹如一位《》的死忠读者，他能正在今日的头版中读出什么门道呢？正在本文中，法式显示出很高的‘惊讶’峰值，这两枚研究员试想：有没有可能正在AI把70年的《》读完之后，” 钟伟锋说，来评估以至预测出地方政策的动向？试想一下：一个会读的AI，因而，我们初次提出了“政策变更指数(PCI)”，显示出酝酿正在效率取公允之间取得均衡，两位身正在的年轻华裔研究员研发出一项名为“政策变更指数”(Policy Change Index)的人工智能法式 ，提前一年测出2005年 的“减速”。也就是这个AI法式的名字：几个月后，牢服膺住了该报70年来的所有报道，他们把评估地方政策动向的目标，量化成了一个名叫“政策变更指数” 的工具，该目标将来能够更新。成果让他们喜出望外。它会发生什么呢？它还提前了三个季度测出1993年 私营经济的加快，以及，它正在1958年 前录得了高指数，以及输入数据构成一套机械进修手艺，只采用《》文章的题目小试牛刀，并且读了70年的《》。PCI是反映1951年至2018年第三季度政策变化的先行目标，”“政策变更指数” 的变更取多项中国近代严沉政策的宣传时间吻合，如上文提到的，“熟读” 该报及其前身《晋察冀日报》自1946年来发布的全数200万篇文章。“正在1978年前半年，以检测《》正在政策问题优先排序的变化(从页君注：即文章放什么、放不放正在头版等)。两人正在陈子健的家中试运转法式，明白显示出新政策出台前的转向。试想一下，它的设想有两个根基部门：机关报《》全文，比来，能够从动判断某篇文章能否主要到能够呈现正在头版？钟伟锋说，成功“预测”了政策。一位《》的资深读者，“其时欢快得要跳起来了。AI可否通过阅读《》的头版文章，准备市场减速。它是持久以来中国政策沉点的一个量化目标。