目的：本研究的目的是考察全球消费者的反快时尚消费情况。具体来说，该研究追求两个目标。首先，本研究尝试使用 Kim 及其同事提出的概念结构来推荐韩国和西班牙的反快时尚信仰的概念结构。结果表明，如果韩国消费者认为快时尚是外国的且没有差异化，他们就会避开快时尚。
方法：该研究是通过西班牙和韩国之间的跨文化比较进行的。研究发现，两国在文化价值观、信仰和行为方面存在显着差异。但在社会规范、风俗习惯等方面也存在一些相似之处。研究还表明，两国在经济发展和技术采用方面存在一些差异。
结果：研究表明，两国在文化价值观、信仰和行为方面存在显着差异。但在社会规范、风俗习惯等方面也存在一些相似之处。研究还表明，两国在经济发展和技术采用方面存在一些差异。
该研究考察了快时尚消费的文化压力下个人身份受损所造成的心理异议和文化距离。
结论
使用 Aleph Alpha Luminous 实现 Utopia 自动摘要生成，可以从大 医疗保险线索电子邮件列表 量 PDF 文件中高效处理和提取相关信息。该过程分为两个主要阶段，第一阶段之前是文本的预处理和“块”的生成。
预处理首先将 PDF 文件解析为文本格式，然后进行全面的文本清理。此步骤对于消除噪音并确保生成的摘要准确且相关至关重要。特别注意消除“噪音”，例如引用、页眉和页脚以及不重要的特殊字符。
在摘要生成的第一阶段，清理后的文本被分成可管理的“块”，从中生成简洁的摘要。这些“块”构成了第二阶段的基础，在第二阶段中它们按主题进行分组。应用 Aleph Alpha Map Reducer 链可以使用目的、方法、结果和含义的特定提示生成文本各个方面的全面摘要。
结果是文本的最终摘要，分为清晰的部分，并提供内容各个方面的全面概述。所应用的方法通过实现大量知识数据的高效处理来帮助促进工作流程。
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通过 R 使用 Aleph Alpha Luminous 机器生成的文本摘要，第 1 部分
通过 R 使用 Aleph Alpha Luminous 机器生成的文本摘要，第 2 部分
通过 R 使用 Aleph Alpha Luminous 机器生成的文本摘要，第 3 部分
图片 Phuong Huong Nguyen
作者 阮芳香
Phuong Huong Nguyen 在 adesso 的 AI 和 IA 领域的数据和分析业务线担任在职学生。她热衷于数据科学、机器学习和人工智能。她对生成人工智能领域特别感兴趣，特别是大型语言模型（LLM）。她目前正在支持 AI.Lab 的项目。
维罗妮卡·齐舍茨卡 (Veronika Tsishetska)
作者 维罗妮卡·齐舍茨卡
Veronika Tsishetska 目前是 adesso 数据和分析业务线数据科学专业的在职学生。凭借对数据科学的深入了解，她为 AI.Lab 项目提供了特别支持。”
类别： 人工智能
标签： 人工智能 阿莱夫·阿尔法
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