听说过乐思购拍吗?

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******有人听过淘乐思猫粮的吗?好不好啊?*******收藏
宠物店说是猫舍专用的好猫粮,可是我没听说过这个牌子啊,各位亲们有人听说过吗?
没听过。。。字数字数补丁补丁排名排名升啊升
没听说过,有的是好牌子的粮食不吃没听说过的
我在淘宝上搜的成分列表精选天然牧场鲜嫩羊肉,金枪鱼及鲜虾、低乳糖羊初乳、谷物( 大米、小麦、玉米),精制蛋白质粉、精炼油脂、卵磷脂、螺旋藻、必需氨基酸、维生素(维生素A 、维生素D、维生素E、B族维生素),矿物质及微量元素(铜、铁、钾、锌、硒等) 、蔓越莓萃取物、天然抗氧化剂等成分分析粗蛋白≥30%
粗脂肪≥18%
牛磺酸≥0.24%
欧米伽-3≥0.5%
欧米伽-6≥3.0%
可消化能90.0%
粗纤维≤5.0%
粗灰分≤7.2%大家帮我看看能给喵长期吃吗
不吃没名气的粮不吃配料表随便写你还能查出来?
= =没听说过+1..我还是建议主人自己弄点鱼肉或者猪肉煮..现在猫粮总感觉有点小贵或者.不放心吧
经验公式:小厂猫粮=毒粮
沈阳这边猫舍有用这个粮的,说是朋友介绍的,后来很多猫舍在用,不过个人用的不是很多,好像是上海产的新粮,价格不贵,品质不错,可以吃一点
回复8楼:这个真理
没有听说过哦 亲
宠物店老板推荐,买了一袋,回来看猫吃的还香,老板说他家猫就一直吃这个猫粮,不过我总觉得买的东西添加剂太多,所以一般都是自制猫粮,没时间了就喂一点这个、
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当听说过乐思品牌口碑监测系统,有哪些功能?能为我们这种非互联网企业起到舆情监测效果吗?
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c∪gatnㄉpˉmébㄖe础权z匹我知道的就这些了:  首先,对于网络中的任何与产品,对于被公关人员发现的敏感话题以及可疑用户、定制通知等贴心的服务。  第五
[提问者采纳]
乐思网络口碑监测系统功能:  首先,对于网络中的任何与产品、品牌相关的微小的言论出现,都需要知道。  第二,以最快的速度发现言论的趋势,以便阻止和引导。  第三,了解发表言论的人,常常活跃在哪个论坛里或是还发表过其它什么文章,他是被监测品牌的真实意见领袖还是使用马甲道听途说的虚拟用户。  第四,对于被公关人员发现的敏感话题以及可疑用户,可以建立追踪任务,持续了解其动向。  第五,大多数公关人员习惯了传统新闻监测服务的方式,对于新的领域监测,仍然希望可提供汇总报告、定制通知等贴心的服务。  网络品牌口碑监测是一种新生事物,但无疑是公关行业发展正在面临的必要需求。
价值肯定就是能最快的发现相关的舆情信息,只要系统好,那肯定可以的,现在很多政府都在做。企业和政府的舆情系统没有本质差别,因此只要选择好的系统,关键是采集技术要好,那肯定可以实现的陡盏绽林
网络舆情监测主要从下面四个方面(取简称为eCIA)进行评估:1. 高效性(efficiency) :舆情情报的高效性往往被人忽视,实际上,海量信息带来的信息爆炸与信息淹没,导致信息失去功效。现有舆情系统收集到的各种文章90%以上的信息是与用户无关的,大量是重复冗余的,据说美国911发生之前已经接到了预警情报,但是没有有效地过滤出来,淹没在各类情报资料当中,解读的代价太高,最终事发后才发现情报就在情报官的办公桌上。现有的舆情监测系统往往缺乏有效机制快速筛选并保存有价值信息,因此,要求舆情监测系统必须提供人工智能的方式学习各种情报样本,将有潜在价值的情报从海量信息库中挖掘过滤出来,从而提高解读的效率。2. 全面性(Completeness) :主要包括信息来源的全面性与内容的全面性;信息来源的全面性:是否覆盖论坛、博客、跟帖、回帖等,每类通道是否覆盖主流的网站,能否覆盖绝大部分网站或者频道,能否采集主流的网站,比如天涯、新浪博客,现有系统的主要问题在于信息庞杂缺流于片面;3. 及时性(Instantaneity) :网络舆情监测与传统搜索引擎最大的区别就在于其时效性强。高效性包括两个方面采集性的高效与信息情报解读的高效性。采集高效性要求信息从发布到舆情监测系统收录时间越短越好,传统搜索引擎的延迟往往是一周,最快的新闻资讯搜索也有几个小时的延迟,而这对舆情监测,尤其是证券以及涉及国家安全等重要领域的舆情监测往往要求延迟在分钟级,现有系统一般都在小时级别,甚至是天级别的。4. 精准性(Accuracy) : 舆情信息往往鱼龙混杂,是非难辨;因此要求能精准的抽取舆情各类要素,如:文章的正文、摘要、作者、发表时间、以及用户的点击浏览量、回帖数、评论数等。准确地进行倾向性的识别,发现发帖人的真正态度。根据笔者的了解,当前大多数舆情系统主要是基于严格规则的,扩展性差,只能解决部分重点网站,背后有大量的人工成本(往往在100人左右的运维队伍);已有的解决方案性能差,时效性不足,准确性差;在舆情的分析与监控方面,目前尚没有成熟的实用产品。话题的表征、提取、追踪都是重大挑战。结合以上几点国内较出名的有Rank舆情监测系统人民网舆情监测系统军犬本果乐思
参考资料:
Rank舆情监测系统
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