什么是定性启发式方法

定性启发式方法是一种决策支持技术，它在面对复杂问题时，依赖于专家知识、经验和直觉来进行判断和选择，而不是精确的数学模型或算法。这类方法通常涉及一系列规则、评估标准或偏好指标，用于指导决策过程，尤其是在数据不足或者难以量化的情况下。

定性启发式方法包括但不限于：
1. 层次分析法 (AHP)：通过构建层次结构并比较各因素相对重要性来确定最佳方案。
2. 专家评分系统 (ESS)：借助领域专家的意见给各个选项打分，然后汇总得出推荐结果。
3. 德尔菲法 (Delphi Technique)：匿名专家之间反复交流意见，达成共识的过程。
4. 最优准则决策 (OCD)：基于一套事先设定的目标和准则进行直观比较。

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cuDNN的确定性模式是什么意思

cuDNN是一个CUDA卷积神经网络库，它提供了高性能的卷积、池化、归一化等操作。cuDNN的确定性模式是指在进行卷积等操作时，使用一种确定性算法来计算，使得每次运行结果都是相同的。这种算法通常会牺牲一些性能，因为它不能利用一些随机算法来加速计算。但是，在一些需要复现结果的情况下，比如模型的训练和测试，使用确定性模式可以保证每次运行结果一致，这对于调试和验证模型的正确性非常重要。

定性选址研究指的是专家

对于某一个特定问题或主题进行评估和选择最佳研究地点的研究方法。这种方法通常用于社会科学领域，例如教育、城市规划、社会学等。定性选址研究通过对候选研究地点进行深入的调查和分析，确定最适合研究的地点，并考虑到各种因素，如地理位置、文化背景、人口特征、可访问性等等。这种方法可以确保研究结果的准确性和可靠性。