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Nachfragereaktionsprogramme können die Nutzung erneuerbarer Energien verbessern.

Diese Studie untersucht, wie Freunde die Kaufentscheidungen für Videospiele beeinflussen.

Untersuchung der Auswirkungen der Topics API auf digitale Werbung und Wettbewerb.

Diese Studie zeigt, wie Reaktionszeiten das Verständnis von Nutzerpräferenzen verbessern können.

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Dieser Artikel schaut sich an, wie Sprache unsere Gedanken über Produkte widerspiegelt.

Märkte verbinden, um die Beantwortung produktbezogener Fragen zu verbessern.

Automatisierte Preisgestaltung kann ohne direkte Kollusion zu unerwartet hohen Preisen führen.

Untersuchen, wie Verbraucher Produkte auswählen und wie sich verbesserte Schätzungstechniken auswirken.

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Untersuchen, wie neue Lebensmittelkennzeichnungen die öffentliche Gesundheit im UK verbessern könnten.

Lerne effektive Strategien für Preisgestaltung und Lagerhaltung bei Nachfrageschwankungen.

In diesem Artikel geht's um eine neue Methode, um Influencer effektiv auszuwählen.

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FAME verbessert Empfehlungssysteme, indem es verschiedene Nutzerpräferenzen erkennt.

Eine neue Methode verbessert die Analyse komplexer Datensätze, indem sie sich auf relevante Variablen konzentriert.

Studie untersucht, wie Restaurantessen die Kalorienaufnahme und Gesundheit beeinflussen.

Lerne, wie Verkäufer ihre Verkäufe optimieren können, indem sie strategisch qualitativ hochwertige Informationen teilen.

Ein Blick darauf, wie Verkäufer Informationen nutzen, um ihre Einnahmen in unregelmässigen Märkten zu maximieren.

Entdecke, wie E-Commerce-Plattformen Produkte einstufen, um dein Einkaufserlebnis zu verbessern.

Entdeck, wie Positionsgüter Wert schaffen und soziale Dynamiken beeinflussen.

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Die Entscheidungen der Verbraucher beeinflussen den Übergang zu saubereren Fahrzeugen in Indien.

TryOffDiff verbessert die virtuellen Anprobe-Erlebnisse und macht Online-Kleidungskäufe besser.

Ein Blick darauf, wie man die Verbindungen zwischen Dienstleistern und Kunden verbessern kann.

ContextGNN verbessert Produktempfehlungen, indem es Nutzerpräferenzen mit breiteren Trends kombiniert.

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Eine frische Perspektive darauf, wie Ideen an Beliebtheit gewinnen und verlieren.

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MDiFF bietet einen schlaueren Weg, um Modeverkäufe vorherzusagen und Abfall zu reduzieren.

Entdecke, wie prädiktive Modelle die Nachhaltigkeit der Fast Fashion verändern.

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