可选前置操作

将系统对软件的位置获取禁止

更改默认区域

尝试更改现有MS账户注册地（亲测不行）

在GPT和bing AI中搜索

按步骤更改MS账户注册地址

设置 / 账户管理

右上角头像 / 我的个人资料

国家或地区 / 编辑

结果

将梯子美国通道的全局模式，仍然提示错误

重新注册MS账户，设置注册地为美国（亲测有效）

在GPT和Bing AI中提问

GPT中提问

进入提示网址进行注册

Bing AI 中提问

进入提示网址进行注册

继续注册

这一步特别重要一定要选美国，不然又只有重新注册一个账号了…

后面就是进行机器人验证…
然后将VPN的通道选为美国，登录时设置为全局模式，登录进去之后就可以改为自动模式了，自动模式比全局模式更方便快捷。

再将右上角“三个横线”的设置里面的地区改为美国，就可以使用新Bing AI了

可以聊天，也可以撰写

撰写

写一篇基于data-driven的newsvendor模型的研究综述

newsvendor模型是一种常用的库存管理方法，用于解决需求不确定性下的订货决策问题。该模型假设供应商在每个销售周期开始前根据需求预测订货，销售周期结束后剩余的库存会被处理。供应商的目标是最大化期望利润，或者等价地，最小化期望损失。损失函数通常包括订货成本、缺货成本和过剩成本。

传统的newsvendor模型基于概率分布的假设，即需求服从某种已知或可估计的分布。然而，在实际应用中，需求分布往往是未知或难以估计的，导致订货决策的不准确和效率的降低。为了解决这一问题，近年来出现了一些基于data-driven的newsvendor模型，即利用历史数据来直接构造损失函数或者优化目标，而不依赖于需求分布的假设。这些模型可以分为两类：基于机器学习的方法和基于分位数回归的方法。

基于机器学习的方法主要利用数据挖掘、人工神经网络、支持向量机等技术来预测需求或者损失函数，然后根据预测结果进行订货决策。这些方法可以有效地处理非线性、高维和复杂的数据特征，提高预测的准确性和灵敏度。然而，这些方法也存在一些局限性，如缺乏理论保证、难以解释和调整参数等。

基于分位数回归的方法主要利用历史数据来估计需求分布的分位数函数，然后根据分位数函数来确定最优订货量。这些方法可以避免对需求分布的假设，同时保持newsvendor模型的简洁性和可解析性。然而，这些方法也存在一些挑战，如如何选择合适的分位数水平、如何处理数据中的噪声和异常值等。

综上所述，基于data-driven的newsvendor模型是一种有前景的库存管理方法，可以有效地适应需求不确定性和数据复杂性。然而，这些模型也需要进一步的研究和改进，以提高其鲁棒性、可扩展性和实用性。

chat