XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大数
cmte-h-大数据人工智能-wg-ai模型公告。...
• 阿拉斯加州：公告 B 24-01 – 2024 年 2 月 1 日通过 • 阿肯色州：公告 13-2024 – 2024 年 7 月 31 日通过 • 康涅狄格州：公告编号 MC-25 – 2024 年 2 月 26 日通过 • 哥伦比亚特区：公告 24-IB-002-05/21 – 2024 年 5 月 21 日通过 • 伊利诺伊州：公司公告 2024-08 – 2024 年 3 月 13 日通过 • 爱荷华州：保险部门公告 24-04 – 2024 年 11 月 7 日通过 • 肯塔基州：公告编号 2024-02 – 2024 年 4 月 16 日通过 • 马里兰州：公告编号 24-11 – 2024 年 4 月 22 日通过 • 密歇根州：公告 2024-20-INS – 2024 年 8 月 7 日通过 • 内布拉斯加州：保险指导文件编号 IGD - - H1 – 2024 年 6 月 11 日发布 • 内华达州：公告 24-001 – 2024 年 2 月 23 日通过 • 新罕布什尔州：公告档案号 INS 24-011-AB – 2024 年 2 月 20 日通过 • 俄克拉荷马州：公告编号 2024-11 – 2024 年 11 月 14 日 • 宾夕法尼亚州：保险通知 2024-04，54 Pa.B. 1910 – 2024 年 4 月 6 日通过 • 罗德岛：保险公告第 2024-03 号 – 2024 年 3 月 15 日通过 • 佛蒙特州：保险公告第 229 号 – 2024 年 3 月 12 日通过 • 弗吉尼亚州：行政信函 2024-01 – 2024 年 7 月 22 日通过 • 华盛顿州：技术援助咨询 2024-02 – 2024 年 4 月 22 日通过 • 西弗吉尼亚州：保险公告第 24-06 号 – 2024 年 8 月 9 日通过
大数据技术在学前教育模式优化中的应用
从现有数据看，各地不少幼儿园在教育技术开发与实施上存在着不足，不同地区信息化发展水平不一。随着信息技术在学前教育的普及，学前教育各个领域已经有了一定的数据积累，但幼儿不安全行为数据具有不平衡性和稀疏性的双重特点。通过引入欠采样、特征选择、集成学习的集成模型，实现了不安全行为的集成识别，并将计算机编程计算应用到实际的学前教育模型中，也对大数据技术在优化学前教育模型中的应用进行了研究。
https://doi.org/10.59298/rojphm/2024/43712前列腺癌中的精密医学：整合基因组学，AI和大数据用于个性化治疗
摘要前列腺癌（PCA）仍然是全球男性中最普遍的癌症之一，其分子谱和临床过程表现出显着的异质性。传统的治疗方法经常被普遍化，导致结果可变，有时不必要过度治疗。精确医学有望通过利用基因组学，人工智能（AI）和大数据来量身定制每个患者的分子特征来改变PCA管理。本综述研究了基因组学如何增强我们对PCA的理解，确定了影响疾病进展的关键基因突变和分子亚型。此外，AI和机器学习在分析复杂数据集中的应用已证明有助于发现新型生物标志物，优化治疗选择并预测患者的反应。来自多个平台的大数据集成，包括基因组学，成像和电子健康记录（EHRS），对PCA的细微差别提供了前所未有的见解。我们讨论了关键的基因组生物标志物，新兴的基于AI的预测模型以及大数据在推进PCA精确医学中的作用。最后，我们探讨了临床实施的挑战，包括数据隐私，道德问题以及跨学科合作的需求。这篇评论的见解强调了精密医学在增强前列腺癌治疗结果以及进一步研究以克服现有局限性的必要性方面的变革潜力。关键词：前列腺癌，精密医学，基因组学，人工智能，大数据，个性化治疗，生物标志物，分子亚型，机器学习。
医疗保健预测见解的大数据分析
这项研究利用大数据分析的变革能力来通过整合电子记录，医学成像和基因组数据等多种数据源来提高医疗保健结果，以完善预测疾病进展并个性化治疗策略的预测模型。采用严格的数据管理和机器学习，我们的发现证明了有效的风险因素识别和资源优化，大大介绍了医院的再入院并改善了城市医院案例研究的证明。尽管与数据安全和集成相关的挑战，但研究与联合国可持续发展目标，尤其是可持续发展目标3（健康与福祉）和SDG 9（行业，创新和基础设施），强调了分析在促进健康公平和运营效率中的作用。倡导扩大大数据使用大数据来建立可持续的，有韧性的医疗保健基础设施，以应对多样化的人群需求，建议医疗保健提供者和政治机构利用这些见解来推动数据驱动的，以患者为中心的，以患者为中心的解决方案，进一步促进全球健康和可持续发展和可持续发展和可持续发展。未来的研究应包括新兴的数据流，例如健康的社会决定因素，以丰富这些模型，从而确保医疗保健分析的持续进步。
大数据与人工智能（H）工作组
虚拟会议 2024 年 11 月 12 日 创新、网络安全和技术 (H) 委员会的大数据和人工智能 (H) 工作组于 2024 年 11 月 12 日召开会议。以下工作组成员参加了会议：主席 Michael Humphreys 和 Shannen Logue (PA)；联合副主席 Kevin Gaffney 和 Mary Block (VT)；联合副主席 Doug Ommen (IA)；Alex Romero 和 Molly Nollette (AK)；Jimmy Gunn (AL)；Tom Zuppan (AZ)；Ken Allen (CA)；Jason Lapham (CO)；George Bradner (CT)；Karima M. Woods (DC)；Rebecca Smid (FL)；Weston Trexler (ID)；CJ Metcalf (IL)；Victoria Hastings (IN)；Tom Travis (LA)；Caleb Huntington (MA)；Kory Boone (MD)；Sandra Darby (ME)；Jeff Hayden 和 Jake Martin (MI)；Phil Vigliaturo (MN)； Cynthia Amann 和 Brad Gerling（密苏里州）；Tracy Biehn（北卡罗来纳州）；Colton Schulz（北达科他州）；Megan VanAusdall（内布拉斯加州）；Christian Citarella（新罕布什尔州）；Scott Kipper（内华达州）；Kevin Yan（纽约州）；Matt Walsh（俄亥俄州）；Matt Gendron（罗德岛州）；Andreea Savu（南卡罗来纳州）；Vickie Trice（田纳西州）；J'ne Byckovski（德克萨斯州）；Michael Peterson（弗吉尼亚州）；Eric Slavich（华盛顿州）；Nathan Houdek（威斯康星州）；Juanita Wimmer（西弗吉尼亚州）；和 Lela Ladd（怀俄明州）。 1. 通过了 7 月 29 日的会议记录 Darby 提出动议，经 Gaffney 委员附议，通过工作组 7 月 29 日的会议记录（参见 NAIC 会议纪要 – 2024 年夏季，创新、网络安全和技术 (H) 委员会）。该动议获得一致通过。 2. 听取了关于人工智能如何应用于保险的演讲，包括实施挑战和经验教训
创新数据生态系统：联邦大数据研究与发展战略计划更新
科学技术政策办公室 (OSTP) 是根据 1976 年《国家科学技术政策、组织和优先事项法》成立的，旨在为总统和总统行政办公室内的其他人员提供有关经济、国家安全、卫生、外交关系和环境等主题的科学、工程和技术方面的建议。OSTP 领导跨部门科学技术政策协调工作，协助管理和预算办公室每年审查和分析预算中的联邦研发 (R&D)，并作为总统就联邦政府的主要政策、计划和方案进行科学和技术分析和判断的来源。更多信息请访问 https://www.whitehouse.gov/ostp。
大数据分析中的数据可视化：应用和未来趋势
大数据时代的到来，使得数据可视化成为提升数据分析效率与洞察的重要工具。本理论研究深入探讨了数据可视化在大数据分析中的应用现状及未来潜在趋势。文章首先系统回顾了数据可视化的理论基础和技术演进，深入分析了大数据环境下可视化面临的海量数据处理、可视化的实时性要求、多维数据展现等挑战。通过广泛的文献研究，探索数据可视化在商业智能、科学研究、公共决策等多个领域的创新应用案例与理论模型。研究发现交互式可视化、实时可视化、沉浸式可视化技术可能成为未来发展的主要方向，并分析了这些技术在提升用户体验和数据理解方面的潜力。论文还探讨了人工智能技术在提升数据可视化能力方面的理论潜力，如图表自动生成、可视化方案智能推荐、自适应可视化界面等，并重点研究了数据可视化在促进跨学科协作和数据民主化方面的作用。最后，论文提出了促进数据可视化技术创新与应用普及的理论建议，包括加强可视化素养教育、开发标准化可视化框架、推动可视化工具开源共享等。本研究为理解数据可视化在大数据时代的重要性及其未来的发展方向提供了全面的理论视角。
大数据在推动深度学习进步中的作用
大数据的出现极大地改变了机器学习的发展轨迹，尤其是在深度学习领域。从医疗保健到金融，各个行业每天都会产生大量数据，这为训练更强大、更准确的深度学习模型提供了前所未有的机会。这篇评论文章探讨了大数据在推动深度学习进步方面发挥的关键作用，分析了这两个领域如何相互交叉和相互促进。本文还研究了在深度学习中利用大数据所面临的挑战，包括数据质量、可扩展性和计算约束。最后，本文讨论了大数据和深度学习融合的未来方向，强调了新兴趋势以及这种融合对行业产生革命性影响的潜力。
大数据与人工智能（H）工作组
在本报告中，我们主要关注自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 的应用。NLP 是一种人工智能，它允许计算机理解、解释和生成人类语言。ML 是指计算机系统超越其初始指令进行学习和适应的能力。
大数据与人工智能（H）工作组
2024 年 7 月 29 日大数据和人工智能 (H) 工作组于 2024 年 7 月 29 日召开会议。以下工作组成员参加了会议：主席 Michael Humphreys 和 Shannen Logue (PA)；副主席 Kevin Gaffney 和 Mary Block (VT)；Jimmy Gunn (AL)；Alex Romero 和 Molly Nollette (AK)；Tom Zuppan 由 Lori Munn (AZ) 代表；Ken Allen (CA)；Michael Conway 由 Jason Lapham (CO) 代表；Andrew N. Mais 由 George Bradner (CT) 代表；Karima M. Woods (DC)；Rebecca Smid (FL)；Weston Trexler (ID)；Erica Weyhenmeyer (IL)；Amy L. Beard 由 Victoria Hastings (IN) 代表；Doug Ommen 由 Jared Kirby (IA) 代表；Tom Travis (LA)；Sandra Darby (ME)；Raymond Guzman (MD)；Caleb Huntington (MA)；Jeff Hayden 和 Jake Martin (MI)； Jacqueline Olson 和 Phil Vigliaturo (明尼苏达州)；Cynthia Amann (密苏里州)；Connie Van Slyke (内布拉斯加州)；Scott Kipper 由 Nick Stosic (内华达州) 代表；Christian Citarella (新罕布什尔州)；Adrienne A. Harris 由 Kaitlin Asrow (纽约州) 代表；John Harrison 由 Tracy Biehn (北卡罗来纳州) 代表；Jon Godfried 由 Colton Schulz (北达科他州) 代表；Judith L. French 由 Matt Walsh (俄亥俄州) 代表；Elizabeth Kelleher Dwyer (罗德岛州)；Michael Wise (南卡罗来纳州)；Carter Lawrence 由 Emily Marsh (田纳西州) 代表；J'ne Byckovski 和 Rachel Cloyd (德克萨斯州)；Scott A. White 由 Dan Bumpus (弗吉尼亚州) 代表；Nathan Houdek 由 Lauren Van Buren (威斯康星州) 代表；Bryan Stevens 由 Lela Ladd (怀俄明州) 代表。 1. 通过了春季全国会议纪要 Gaffney 委员提出动议，经 Dwyer 主管附议，通过了委员会 3 月 16 日的会议纪要（参见 NAIC 会议纪要 – 2024 年春季，大数据和人工智能 (H) 工作组）。该动议获得一致通过。 2. 收到了工作组健康保险 AI/ML 调查工作的最新消息 Humphreys 委员介绍了健康保险 AI/ML 调查的制定情况，包括根据健康保险定制之前调查的问题、开展试点研究并在今年晚些时候发布调查结果。他重申，健康 AI/ML 调查的目的是了解行业如何使用 AI、如何管理 AI 的使用以及如何开发产品和系统，以指导未来关于下一步的讨论。汉弗莱斯委员表示，该组织已与消费者代表进行了一些对话，目前正在与少数几家大型主要医疗承运商进行最后对话，这些承运商将参与试点计划，就调查问题提供反馈。到春季全国会议时，该组织将完成分析和报告，供组织层面和公众讨论。伯尼·伯恩鲍姆 (CEJ) 询问重新发布调查以接收最新回复的计划是什么。汉弗莱斯委员将这个问题推迟给 Shannen Logue (PA) 来回答。乔希·戈德堡 (HCSC) 要求确认调查计划于 11 月 11 日启动，截止日期为 1 月 15 日。汉弗莱斯委员确认。Shannen Logue (PA) 表示，该小组于 5 月 13 日与消费者代表会面，听取反馈意见，并表示调查将于 10 月 4 日发布，供公众查阅。她表示，健康调查将包括与数据使用、与第三方的安排、治理与现有医疗服务提供者治理标准的协调有关的问题，并将针对健康保险公司运营职能中人工智能的使用进行量身定制。她解释说，该小组的目的是确保问题与 NAIC 示范公告保持一致。