XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先见
苏联经济改革 - 明显的先见者
重新未来是艰难的。预测一个国家温斯顿·丘吉尔（Winston Churchill）的未来被描述为“包裹在谜团内部的谜团”的未来是很困难的。1尽管到1980年代后期，西方学术和政策界的整个所谓的苏联学家都在增长，但很少有人预测苏联会崩溃，没有人预测其灭亡的确切时机和方式。尽管许多苏联的观察员看到了1980年代的改革，但约翰·P·霍德（John P. Hardt）博士远远领先于曲线。在1971年在参数上写作，Hardt指出了对苏联经济进行改革的必要性，解释了为什么这种改革会很困难，并结论一下，每年都会延迟这些努力的成本。可以肯定的是，Hardt并没有使一切都正确，但是他的文章应在其出版50年的课程中重新检查他的文章应重新检查。
生成式人工智能对编程学生的影响
生成式人工智能 (GenAI) 工具与编程教育的结合正在重塑教学方法和学生体验。我们的研究调查了 GenAI 对商学院学生编程信心和挫折感水平的影响，重点关注这些工具与 VARK 模型定义的不同学习风格（极简学习者、倾听者、先见者、综合学习者）以及 GenAI 使用情况（初学者、中级用户、学生专家和 GenAI 专家）之间的相互作用。使用来自研究生编程课程的 48 名学生的调查数据，我们评估了这些学习风格和 GenAI 使用情况如何影响学生在学习编程时的信心和挫折感。我们使用 Python 进行的分析表明，通常更喜欢视觉和动觉模式的先见者、综合学习者以及中级用户和学生专家的信心有所增加。相比之下，倾听者、初学者和初学者遭遇了更高的挫折感。本研究强调需要制定量身定制的教育策略，将 GenAI 工具集成与特定的学习风格和以前的 GenAI 经验相结合，从而提高学习成果并最大限度地减少学生在编程中的挫败感。关键词：学习风格、GenAI 工具、编程、信息技术、研究生
Matthew Yates - 课程vitæ
罗切斯特大学罗切斯特大学，纽约化学工程系2001年 - 介绍◦教授（2013年至先生）◦材料科学计划（2001年至先见者）◦激光能量学实验室（2002 – PRESENT）◦部门主席（2009-2018）德国胶体与界面科学研究所波茨坦2001–2003◦博士后研究员◦顾问：弗兰克·卡鲁索·洛斯·阿拉莫斯博士国家实验室洛斯·阿拉莫斯，NM化学部1999-2001◦博士后研究员◦顾问◦顾问：
未来作战系统 (FCS) 和进化采购
美国陆军正在向轻型、快速部署、高杀伤力部队时代过渡。FCS 系统计划将开发新的材料解决方案，这对于陆军目标部队在战略、战役和战术层面上“先见、先理解、先行动、果断完成”的能力至关重要。装备 FCS 的部队将在军事行动的每个阶段都具有战略响应能力和战术主导地位。FCS 将作为联合团队的一部分运作，其联合作战架构将提供增强的 C4ISR 能力，以实现主导态势感知和精确打击。FCS 将是一个由一系列有人和无人空中和地面平台组成的网络化系统，配备地面机动和机动支援/维持系统（见图 1）。FCS 增量 1。增量 1 初始作战能力 (IOC) 将在 2010 财年实现。
在信息和通信技术工作场所中推进女性。对领先实践的评论
ICT中妇女的代表性不足是社会，组织和个人力量的功能。在社会层面，政府政策，计划，立法和媒体表现形式可以塑造刻板印象，价值观以及有权掌握ICT角色的人。组织级别的政策和实践也是有先见的。组织可以通过例如其人力资源（HR）实践或劳动力发展活动来创建或取消抵押机会。在个人层面上，障碍可能包括态度，性别刻板印象和偏见，家庭义务等。例如，研究表明，在同一层面上，女性比男性更有可能质疑自己的判断，贬值的技术能力贬值，对表现出同样的自信行为的“困难”，并被标记为“困难”。这些微侵略会阻碍妇女的信心和职业发展，并增加了妇女离开科学，技术，工程和数学（STEM）职业的可能性。
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
乳腺癌中CDKs表达和预后的临床数据分析
摘要 - 目的：我们研究了乳腺癌中CDK和预后的表达。材料和方法：吞噬数据库检查了乳腺癌中的CDK基因表达。使用Kaplan-Meier绘图师分析了怀里恶性增长患者CDK的先见优先价值。在GEPIA数据库中分析了肿瘤分期中CDK的表达变化。使用KEGG数据集分析了CDK在DNA复制和细胞周期中的作用。使用CBIOPORTAL数据库，研究了乳腺癌中CDK基因表达与CDK之间的关联。Encori数据库用于研究针对CDK的miRNA。结果：oncomine数据表明，乳腺癌患者中CDK1，CDK5和CDK20的表达被上调，而CDK2和CDK6中的mRNA表达水平降低，CDK3，CDK4和CDK7〜19不是表达数据。GEPIA数据库的结果表明，CDK1，CDK2，CDK4，CDK5，CDK5，CDK7，CDK8和CDK20在乳腺癌组织中的表达水平大于正常组织，并且CDK1和CDK5的表达水平明显差异，而前者中的CDK3和CDK1的表达水平则低于latter latter latter的表达水平。Kaplan-Meier绘图仪数据显示，CDK1，CDK3，CDK4和CDK20与乳腺癌个体的沮丧的预后有关，而CDK8中的mRNA水平与生存后的进展有关。结论：CDK1，CDK2C，CDK4，CDK5，CDK7，CDK8和CDK20可以用作乳腺癌患者的分子标记，或通过靶向CDK来作为乳腺癌治疗的潜在靶标。
国际研究出版与评论杂志-IJRPR
气候估计，在确切日期和时间期预期特定区域气候的工艺和科学可能是至关重要的，这显着影响了日常生活的不同特征。此手柄涉及对各种变量，计算领土气候，讨论设计，可验证信息以及空中越来越大的要素的全面检查。在气候预测的先前阶段中，依赖性以压实气候设计和感知明显的标记为绝大多数。无论如何，气候估计的现场在很大程度上取决于风设计，粘性水平和温度品种的转变性进步。非常重要的是，该领域的机器学习计算和信息科学的一部分已经引起了显着性。这些计算是由编年史信息和设计确认所推动的，它已作为做出确切气候预测的不可替代设备而发展。想象中的框架提出了一种开创性的方法，指出要在预期气候条件下应对机器学习计算的潜力。该基于Web的框架被计划在本能的图形客户界界面中提供一致的客户端遇到。客户将通过有趣的资格获得访问，允许他们输入实时气候信息，包括特定领域的温度，粘性和风速等关键参数。该创造框架的潜在应用在大量部门上有所不同。框架，加强了Byan广泛的可验证气候信息，当时将处理此数据以产生精确的估计。从升级讨论活动控制和海上运营到加强农业，军事安排，海上行动和林业管理，此框架的先见者能力保证了在这些基本领域中重做决策形式。此询问中心的实验工作集中在定量瞬态气候信息的挑剔检查上。这个思考的关键观点旋转在十个表面气候参数左右，仔细选择了其对精确性培养的意义。这些气象因素与温度，麻烦，风速等组成部分有关，对我们的调查至关重要。可见，17世纪，通过在衡量气候条件方面的叛逆发展中，检查了气候估计的基本转折点。这一发展彻底改变了气象信息的有效记录，播放紧急的
AI驱动的威胁检测和响应-DL Press
摘要研究论文深入研究了人工智能（AI）在革新网络安全中的变革性作用。本研究检查了网络安全局势中AI的历史背景和演变，强调了其重要性和范围。文献综述仔细检查了传统的威胁检测方法，AI驱动的模型，并确定了当前研究中的差距。理论基础阐明了AI和机器学习概念，而方法论概述了研究设计，数据源，AI算法和评估指标。本文探讨了AI在威胁检测和响应中的作用，包括机器学习模型和事件响应工作流程。挑战包括道德考虑因素，技术局限性，偏见和AI模型中的潜在漏洞。未来的方向突出了新兴趋势，并为进一步的研究提供了建议。最终，本文强调了AI的关键转变带来了网络安全，应对威胁并塑造国防机制的未来。关键字：人工智能（AI），网络安全，威胁检测，威胁响应，机器学习，范式移动，进化介绍网络安全的背景和背景：数字技术的扩展实际上改变了当前生活的每个部分，催化了网络纤维范围内的外观变化。随着相互联系的框架的显着发展，危险场景果断地发展起来，在网络危险的复杂性和复杂性上露出了令人不安的洪水。研究的目标鉴于这种始终发展的数字里程碑，人工智能（人造智能）已成为一种开创性的力量，从而重塑了传统的警卫组件，以抵御网络危险[1]。基于计算机的智能，包括AI和深刻的学习子集，已经为其通过其多功能性和先见优先能力来支撑网络安全估算的能力获得了重大考虑。研究的动机：网络危险的复发和多方面设计的提高和多方面的设计推动了针对网络安全的创造性和积极主动方式的关键要求。发生的事件像2009年的Conficker Worm穿透了基本的行政基础，以及现代恶意软件攻击的洪水突出了尖端防护系统的基本[2]。此外，在全球紧急情况下遥远的工作弱点引起的范式转变强调了能够迅速识别和应对散发危险的多功能保护的关键。这需要对人工智能在维持网络安全措施方面的工作进行更近的评估，从而推动灵感推动这一探索。