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咖啡选agf还是ucc？ - 知乎

咖啡选agf还是ucc？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答​切换模式登录/注册咖啡日本咖啡咖啡选agf还是ucc？在选咖啡，希望可以比对这两种的优劣，最好可以推荐一下具体的产品（速溶或者挂耳都行）显示全部 ​关注者23被浏览222,618关注问题​写回答​邀请回答​好问题​添加评论​分享​15 个回答默认排序交易人生爱自己爱生活​ 关注简单介绍一下咖啡 AGF 和UCC, 这两个都是日本咖啡品牌.价格实惠, 口碑和销量都很不错.AGF日本进口蓝罐速溶 口感醇厚带有苦味微酸不刺激.有人说, AGF速溶让人喝出手冲的感觉. UCC 经典产品 117 的特点是 实惠, 苦, 特别适合想要单纯摄入咖啡因的人.不过具体的感受因人而异, 比如我喝习惯了纯咖啡, 觉得啥也不添加的最好的, 但是一般没和过的人觉得难喝的要死.所以最好自己试试.想详细了解可以去他们官网看看UCC咖啡( https://www.ucc.co.jp/) AFG咖啡(https://www.agf.co.jp/)编辑于 2023-08-12 18:39​赞同 1​​添加评论​分享​收藏​喜欢收起​饮醉cium一壶浊酒；问，清风徐来。饮，鼎中佳酿，值，华夏萌芽。​ 关注agf咖啡和ucc咖啡都来源日本，口感差别不是很大。有的人可能喜欢agf咖啡，不苦不涩，口感很均衡。很香浓，油脂很丰富，很容易冲开，不管是冷泡还是热泡味道都不错，一冲水满屋子都是咖啡的香味。agf感觉会更适合咖啡新手。也有人喜欢UCC咖啡，味道特别的香，ucc117可能会有点苦，但是味道真香。UCC114可能有点酸，但是回甘不错。不过，对于大部分的人来说，喝起来口感也差不多。咖啡的苦味正好 。在办公室也要来一杯。开水一冲，满屋飘香，办公环境都是咖啡的香味。 发布于 2023-03-21 09:08​赞同​​添加评论​分享​收藏​喜欢

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2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）国赛获奖名单

2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）金奖、银奖和铜奖花落其主，获奖名单出炉！

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彰显中国智慧、奏响时代强音： 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛国赛圆满落幕！

12月8日，2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛国赛圆满落幕。近2500名选手在国赛舞台完成一场场风采竞技，用外语诉说源远流长的中华文脉，展现举世瞩目的中国发展，尽显兼济天下的世界情怀。 大赛由北京外国语大学主办、外语教学与研究出版社承办。

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多语青年话中华 踔厉奋发勇担当——2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）国赛圆满落幕

12月7日，2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）国赛第二阶段在北京举办。经过省赛和国赛第一轮的层层选拔，全国93所院校170名多语种选手脱颖而出，展开了国赛第二阶段的巅峰对决。

2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛基于已有20余年办赛历程的“外研社·国才杯”英语系列赛事发展创新，多语种组为新增组别。

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英语组国赛 | 国际传播综合能力赛第三阶段赛题公布！

2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（英语组）国赛国际传播综合能力赛持续进行。今日，英语组24强选手参加了国际传播综合能力赛第二阶段比赛，15名选手晋级第三阶段。       第三阶段比赛将于12月8日14:00举行，比赛形式为个人赛。       在第三阶段第一轮比赛中，15名选手将分为3组，每组5人同题演讲，并回答提问评委提出的一个问题。

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2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）国赛获奖名单

彰显中国智慧、奏响时代强音： 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛国赛圆满落幕！

多语青年话中华 踔厉奋发勇担当——2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛（多语种组）国赛圆满落幕

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江西赛区 | 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛 江西赛区成功举办！

河南赛区丨2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛河南赛区比赛成功举办

山东赛区丨2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛山东赛区决赛成功举办

四川赛区 | 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”四川省大学生外语能力大赛成功举办！

江西赛区 | 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛 江西赛区成功举办！

河南赛区丨2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛河南赛区比赛成功举办

山东赛区丨2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛山东赛区决赛成功举办

四川赛区 | 2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”四川省大学生外语能力大赛成功举办！

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英语组：

国赛各分赛项共设置金奖100名（含各分赛项冠军、亚军、季军各1名）， 银奖550名，铜奖1350名，共计2000名；国际传播综合能力赛设置金奖12名（含冠军、亚军、季军各1名），银奖12名，铜奖76名，共计100名。

多语种组：各语种国赛设置金奖（含冠军、亚军、季军各1名），银奖、铜奖若干名，共计500名，具体名额见各语种比赛方案。

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大赛组委会办公室地址：北京市海淀区西三环北路19号外研社大厦

                 联系电话：4008987008大赛合作：010-88819383             大赛投诉：uccdsjd@163.com                 各地省赛工作联系人                  

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【多语种】2023多语种组国赛冠军选手采访及展示

【笔译】2023笔译赛项全国亚军张宸文学翻译展示及专家点评

【写作】2023英语组写作赛项全国冠军议论文展示及专家点评

【口译】2023英语组口译赛项全国亚军廖智超决赛视频与专家点评

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简介

2023“外研社·国才杯”“理解当代中国”全国大学生外语能力大赛以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大精神，落实立德树人根本任务，推动“三进”工作纵深发展，为国家培养更多有家国情怀、有全球视野、有专业本领的高水平国际化人才，提高新时代我国国际传播人才自主培养能力，服务国家参与全球治理、推动构建人类命运共同体。大赛赛题以“理解中国，沟通世界”为主题，引导选手深入领会习近平新时代中国特色社会主义思想的核心要义，理解中国之路、中国之治、中国之理，涵养家国情怀、全球视野，拓展知识广度、思想深度，展现外语能力、跨文化能力、思辨能力、创新能力等综合素养。大赛由北京外国语大学主办，外语教学与研究出版社承办。各地省赛由各省、自治区、直辖市教育厅（教委）作为牵头单位组织实施。

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【领域速览】Open Set Recognition领域基本介绍 - 知乎

【领域速览】Open Set Recognition领域基本介绍 - 知乎切换模式写文章登录/注册【领域速览】Open Set Recognition领域基本介绍胖虎在机器学习任务中，传统分类任务是被认为在closed set上进行的。例如训练时有类别A、B、C，则测试时也会有类别A、B、C。然而在现实应用中，由于数据量的获取难度高等一系列原因，常常测试集中会参杂训练集中没有的类别数据。这种现象在医学、自动驾驶等领域非常常见。这类问题被称为Open Set Recognition问题。文章参考：https://arxiv.org/pdf/1811.08581.pdf为了解决问题，首先对于基本的数据进行定义和分类。Basic Recognition Categories of Classesknown known classes (KKCs), i.e., the classes with distinctly labeled positive training samples (also serving as negative samples for other KKCs), and even have the corresponding side-information like semantic/attribute information, etc;known unknown classes (KUCs), i.e., labeled negative samples, not necessarily grouped into meaningful classes, such as the background classes, the universum classes, etc;unknown known classes (UKCs), i.e., classes with no available samples in training, but available side information (e.g., semantic/attribute information) of them during training;unknown unknown classes (UUCs), i.e., classes without any information regarding them during training: not only unseen but also having not side information (e.g., semantic/attribute information, etc.) during training.Zero-shot learning基本是UKC。Few shot learning可以看作是ZSL的拓展，有少量的UKC样本在训练阶段可观测到。而在现实生产中，更常遇到的一大问题是如何确定一个测试的样本是否属于训练集中的类。比如说，训练集中有A、B、C三类，测试样本可能是A、B、C三类中的（KKC），但也有可能出了几个D类、E类的（UUC）。而辨别一个样本是否属于训练集的类就是OSR（Open Set Recognition）问题。有很多分类模型有一个reject的结果，比如对于A、B、C三个class，我拿到一个测试样本，我思来想去觉得都不是，那就reject。这类模型和OSR并不是一回事儿（虽然做的工作很类似，但是原理上不同）。这类模型reject的理由是对于所有class，他的confidence太低。而OSR需要非常明确地判断出一个样本是KKC还是UUC。不同任务之间的区别总体来说，见下表：基本概念所有的known data处于一个Open Space \mathcal O中，其中包含了KKC和KUC。随意将所有\mathcal O的数据认定为KKC是有风险的，其风险为open space risk R_{\mathcal O}。Openness令C_{TA}、C_{TR}、C_{TE}分别表示需要辨认的class（辨认是否KKC还是UKC），训练用到的class、测试用到的class。则openness可被定义为：O=1-\sqrt{\frac{2\times|C_{TR}|}{|C_{TA}|+|C_{TE}|}}\\Openness越大，这个问题就更open。如果openness为0，那么这个问题就是一个closed问题，也就是传统意义上的分类问题。上述三个set之间的关系并没有明确定义，但是目前大部分OSR工作中，默认了C_{TA}=C_{TR}\subseteq C_{TE}。Formal Definition令V为训练数据，R_{\mathcal O}、R_{\epsilon}分别表示open space risk和empirical risk。OSR的目标是找到一个可测的函数f\in\mathcal H。这个函数f(x)>0Open Set Risk：\arg\min_{f\in\mathcal H}(R_{\mathcal O}(f)+\lambda_rR_{\epsilon}(f(V)))\\其中，\lambda_r是regularization constant。Datasets数据集一般使用现有的数据集，把其中有些标签看作KKC，有些看作UUC。比如MNIST数据集中，其中6个数字的标签看作KKC，剩下4个标签看作是UUC。常用metric令TP_i、TN_i、FP_i、FN_i为第i个类的真阳、真阴、假阳、假阴。C表示类的总数。TU、FU分别表示对于UUC样本的正确或错误的reject。1. Accuracy:\mathcal A_{\mathcal O}=\frac{\sum_{i=1}^C(TP_i+TN_i)+TU}{\sum_{i=1}^C(TP_i+TN_i+FP_i+FN_i)+(TU+FU)}\\这个指标一般情况下比较客观公正，但是在极端情况下依然会有问题。比如一个数据集中，测试集包含大量UUC和少量的KKC。而我们的模型在reject UUC的判断方面表现非常好，但是分类KKC能力上一塌糊涂。但即使这样，在上面的数据集中，依然能有很高的accuracy。所以在有的工作中，会分别计算分类KKC部分的accuray和拒绝UUC部分的accuracy，然后两个部分经过加权相加。2. F-measure:Macro-F-measure:P_{ma}=\frac1C\sum_{i=1}^C\frac{TP_i}{TP_i+FP_i},\;R_{ma}=\frac1C\sum_{i=1}^C\frac{TP_i}{TP_i+FN_i}\\Micro-F-measure:P_{mi}=\frac{\sum_{i=1}^CTP_i}{\sum_{i=1}^C(TP_i+FP_i)},\;R_{mi}=\frac{\sum_{i=1}^C TP_i}{\sum_{i=1}^C(TP_i+FN_i)}\\其中，P是precision，R是recall。计算出这两个玩意儿之后，再用常规的F-score公式计算F-score就行：F=2\times\frac{P\times R}{P+R}\\3. Youden’s index: J=S+R-1,\\\text{where }S=TN/(TN+FP) 结语OSR目前来说是一个蓬勃发展中的领域，尽管有很多优秀的算法被提出了，但是在针对KKC和UUC的建模方面依然有研究上的空缺。目前有discriminative和generative的模型，但是还没有两者结合的模型。对于现实应用来说，OSR可以和其他相似领域例如ZSL（FSL）相结合，解决一些现实问题。编辑于 2022-01-17 23:16机器学习算法机器学习数据挖掘​赞同 30​​6 条评论​分享​喜欢​收藏​申请