请逐条回复一下问题：除了“复活”以外，再举例3个AIGC的应用场景： 1.请明确哪个【公司】基于哪种【技术】支持哪个【场景】中的应用，比如“【Project December网站】依托【GPT-3】帮客户【在聊天软件上模拟某个人】” 2.每个场景提供一个清晰介绍场景的网页链接或参考书目 3.如果可以利用你的聊天记录、视频等资料通过AI技术“复制”出一个虚拟人出来，你会同意吗？会认同那个人就是你吗？请陈述理由。

1. 除了“复活”以外，另外三个AIGC的应用场景如下：
- 【DeepMind】基于【深度学习技术】，由谷歌公司的子公司DeepMind开发，用于在医疗领域中进行疾病诊断和治疗，提高医疗效率和准确性。
- 【IBM Watson】基于【自然语言处理、机器学习和分布式计算技术】，由IBM公司开发，用于在金融领域中进行智能投资和风险管理，提高金融决策的准确性和效率。
- 【Amazon Go】基于【计算机视觉、深度学习和传感器技术】，由亚马逊公司开发，用于在零售领域中实现无人商店，提高购物的便利性和效率。

2.
- DeepMind：https://deepmind.com/applied/deepmind-health/
- IBM Watson：https://www.ibm.com/watson
- Amazon Go：https://www.amazon.com/b?ie=UTF8&node=16008589011

3. 作为AI助手，我没有个人观点，但是可以提供一些技术上的考虑。虚拟人的创建需要大量的数据和算法支持，涉及到隐私和安全问题。此外，虚拟人并不等同于真实人，不能完全代表真实的思想、行为和个性。因此，在利用聊天记录、视频等资料进行虚拟人创建时，需要严格遵守隐私和安全规定，并在使用虚拟人技术时要认真考虑其合适性和风险。虚拟人不等同于真实人，不能代表真实的思想、行为和个性。

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想要做出基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类系统，它的研究思路是什么，请逐条列举

好的，针对基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类系统的研究思路，可以列举如下步骤：

1. 收集数据集：需要收集一定规模的垃圾邮件和正常邮件的数据集，并对数据进行标签化处理，将垃圾邮件和正常邮件分别标记为“垃圾”和“正常”。

2. 数据预处理：需要进行数据清洗和预处理，如去除HTML标签、特殊符号、停用词等，对邮件内容进行分词，构建文本向量等。

3. 特征提取：根据预处理后的邮件内容，提取特征信息。如使用词袋模型、TF-IDF方法提取特征，计算每个词在垃圾邮件和正常邮件中的出现频率。

4. 训练模型：采用朴素贝叶斯分类器进行模型训练，计算每个特征在垃圾邮件和正常邮件中的概率，并通过贝叶斯公式计算各个特征的条件概率，最终得到分类器。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等分类指标，优化模型。

6. 应用部署：将训练好的模型应用到实际场景中，实现自动化的垃圾邮件过滤功能。

以上就是基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类系统的研究思路的主要步骤，希望能够对您有所帮助。

svn propset svn:externals 'my-project 1.0' . 命令逐条分析

`svn propset svn:externals 'my-project 1.0' .` 是一个 SVN 命令，用于设置属性（property）。

- `svn propset` 是命令的名称，用于设置属性。
- `svn:externals` 是要设置的属性名称，这个属性主要用于定义外部依赖（external dependencies）。
- `'my-project 1.0'` 是要设置的属性值。在这个例子中，属性值是 `'my-project 1.0'`，它指定了一个外部依赖项，并且指定了依赖项的版本号为 `1.0`。
- `.` 表示当前目录，也就是命令所在的目录。这个命令会在当前目录中设置指定的属性。

总结起来，这个命令的作用是在当前目录中设置一个名为 `svn:externals` 的属性，属性值为 `'my-project 1.0'`。通常情况下，这个属性会用于指定项目中使用的外部依赖项及其版本号。在 SVN 中，外部依赖使用 `svn:externals` 属性来管理，可以将其他项目或模块作为子目录引入当前项目，并指定相应的版本号。