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权衡感知的区域设计:一种用于企业客户与销售人员分配的多目标决策系统

arXiv:2610.31701v1 发布类型:新 提要:企业客户的旅程不仅由产品体验和营销所塑造,还受到反复出现的资源分配决策的影响。在B2B市场进入(GTM)组织中,区域划分决定了哪些客户将获得销售人员的覆盖、哪些销售人员与客户的关系得以保留,以及有限的现场资源如何进行分配。然而,这一流程往往仍依赖人工操作,导致难以比较潜在机会、评估价值延续性,并权衡增长、平衡、产能与可行性之间的取舍。我们提出了一套面向生产决策的系统,用于在企业级GTM规划中实现兼顾权衡的客户—销售人员分配。该系统整合了三个组成部分:一个多维度的客户价值层,通过融合预测性指标进行评分

Tradeoff-Aware Territory Design: A Multi-Objective Decision System for Enterprise Customer-to-Seller Allocation
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用于室内无线电地图估计的协同上下文学习

arXiv:2610.31702v1 发布类型:新 摘要:室内无线地图估计(RME)对于覆盖规划、定位和网络部署等无线应用至关重要。然而,现有方法大多采用监督学习范式,需要耗费高昂成本的标注数据,并进行针对特定任务的模型训练。此外,室内环境涉及建筑布局与结构等隐私敏感信息,这些信息往往无法集中管理。为应对上述挑战,我们首次尝试将室内RME建模为一种协同式上下文学习(ICL)问题。我们提出了Poly-Ripple框架,其中多个客户端在无需更新模型的情况下,利用大型自回归视觉模型(LAVMs)进行ICL。每个客户端均通过其私有演示数据获得提示。

Collaborative In-Context Learning for Indoor Radio Map Estimation
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