商业智能和人工智能是两项革命性的技术,它们可以重新定义每个工业领域的流程决策和战略规划方法。现有的 BI 系统不足以支持快速增长的数据量和复杂性。人工智能及其先进算法的出现彻底改变了现有的 BI 工具并对其进行了补充,以自动化数据分析、产生洞察力并提供实时决策。在本文中,我仔细研究了现有文献、行业报告和案例研究,探索了集成 AI 和 BI 的潜在优势、挑战和范围。我研究了各种现有模型和方法,包括机器学习、自然语言处理和预测分析。人工智能支持的 BI 可以帮助改进现有流程,特别是在查看金融、医疗保健、零售和制造业中的实际应用时。该行业的每个应用都展示了现有 BI 流程如何从 AI 中受益。挑战包括数据隐私、道德和人力资本。在本文中,我对集成 AI 和 BI 未来的可能趋势进行了深入分析,例如更高级的预测模型和道德 AI 的应用。人工智能有望实现显著创新的 BI,提供数据分析的自动化,以获得实时洞察,从而在以数据为中心的环境中获得竞争优势。
4,400 万选民——几乎只有二分之一的刚果选民,因为在这个非常年轻的国家,超过二分之一的人还没有达到投票年龄——将被召集到投票站,特别是选举他们的共和国总统。齐塞克迪总统是继任者候选人。从现在到12月20日,当局似乎已准备好使用手中的所有牌来维持权力,包括地区和全球大国之间日益加剧的不安全和地缘政治紧张局势,而俄罗斯入侵乌克兰和资源争夺进一步加剧了这种紧张局势。因此,从刚果民主共和国提取的钴对于能源转型至关重要,该国是迄今为止世界上最大的钴持有国和生产国。然而,富裕的刚果的大多数居民仍然贫穷。童工和强奸作为战争武器仍然猖獗。种族灭绝也在五大湖地区留下了血腥的道路。 1994年,它从卢旺达造成一百万人死亡,然后被出口到当时富裕的东部扎伊尔,那里许多刚果图西族人被逃到那里的卢旺达胡图族种族灭绝者杀害或驱逐。当局冒着继续利用种族牌和与卢旺达的冲突来达到选举目的的风险,这可能意味着真正和平的希望破灭。 2023 年 6 月联合国关于刚果民主共和国的最终报告确认并谴责了卢旺达对图西刚果叛乱组织的支持
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指数分布由于其广泛的应用而在各个学科中一直占有重要地位。本文很少介绍中智环境下经典指数分布的推广。详细描述了中智指数模型的数学性质。讨论了用最大似然法估计中智参数的方法,并举例说明了这一点。建议的中智指数分布(NED)模型涉及某些特定事件发生所需的间隔时间。因此,所提出的模型可能是可靠性问题中使用最广泛的统计分布。为了概念上的理解,给出了NED在可靠性工程中的广泛应用,这表明了该分布适用的情况。此外,还进行了模拟研究以评估估计的中智参数的性能。模拟结果表明,具有较大样本量的不精确数据可以有效地估计未知的中智参数。最后,分析了癌症患者缓解期的复杂数据集,以确定所提出的模型对于现实案例研究的重要性。
关键词:七分集,七分中智集,中智正弦距离测度,七分中智集和 MADM 策略。 ________________________________________________________________________________________ 1. 简介 中智集合已经成为处理各个研究领域中的不确定性、不确定性和不一致性的一种有力工具 [5]。近年来,经典集合论已经不足以对复杂的不确定系统进行建模 [5]。Florentin Smarandache 于 1998 年引入了中智集合论或中性知识的概念 [1, 4],为处理不确定性和不一致性提供了一个强大的框架 [6]。最近的研究探索了距离测度的中智扩展,包括正弦距离测度 (SDM) 和七分假设距离测度 (HHDM) [2]。我们主要通过投票即选举来选择领导者。每次选举,选民都会选择支持候选人 A、支持对手 B 或完全弃权。选择不投票的选民可以通过选择 A 到 B 选项来决定选举结果;这被称为“中立或不确定”[3]。
患有囤积症 (HD) 的患者难以丢弃物品,并且倾向于囤积大量物品,无论其实际价值如何,使生活区变得杂乱无章 (Timpano 等人,2013)。囤积症状最初被认为是强迫型人格障碍的诊断标准或强迫症 (OCD) 的症状维度。然而,大多数患有强迫症的人并没有报告明显的囤积行为 (Pertusa 等人,2010),而患有 HD 的人通常不符合强迫症的其他症状标准 (Frost 等人,2012)。事实上,囤积和强迫症症状显示出较弱的相关性,在因子分析中,它们通常被归类为不同的维度 (Wu & Watson,2005)。因此,在《精神障碍诊断和统计手册》第五版(DSM-V)(APA,2013)中,强迫性囤积被视为强迫症谱系中的一种独立诊断。然而,HD 的病理生理学在很大程度上是未知的。大多数评估强迫性囤积神经相关性的研究都评估了强迫症患者的囤积症状(从维度角度)(Mataix-Cols 等人,2004 年;Harrison 等人,2013 年),或比较了有强迫性囤积和无强迫性囤积的强迫症样本(Saxena 等人,2004 年;An 等人,2009 年)。因此,它们不能代表没有表现出强迫症状的 HD 患者。只有最近的研究将没有强迫症的囤积者与健康对照者(HC)或没有囤积症状的强迫症患者进行了比较(Tolin 等人,2009 年,2012 年)。然而,这些研究使用的任务旨在在囤积相关决策(即丢弃物品)过程中触发复杂的情绪。因此,由于这些患者整体上缺乏激活,因此它们无法与强迫症进行有意义的比较(Tolin 等人,2012 年)。为了从神经生物学角度证实亨廷顿舞蹈症和强迫症之间的临床区别,重要的是比较两组患者在执行与强迫症病理生理相关的任务时的行为和大脑激活特征。认知控制不佳在强迫症的病理生理模型中起着重要作用,并被认为是该疾病的潜在内表型(Chamberlain 和 Menzies,2009 年)。抑制功能和注意力转换受损确实可能是强迫观念和强迫行为控制不佳的根本原因(Snyder 等人,2015 年)。已知这些执行功能由前额叶、顶叶和纹状体区域支持(Norman 等人,2016 年),这些区域在当前的强迫症神经生物学模型中处于核心地位,是皮质-纹状体-丘脑-皮质 (CSTC) 回路的一部分(Menzies 等人,2008 年;van den Heuvel 等人,2016 年)。此外,强迫症还具有过度绩效监控的特征,这可能是某些强迫症症状(例如重复检查)出现的原因(Harkin 等人,2012 年)。绩效监控与背外侧前额叶和前扣带皮层 (dlPFC 和 ACC) 有关 (Melcher 等人,2008),神经影像学研究一致报告称,在绩效监控期间,强迫症患者的 ACC 过度激活 (Melcher 等人,2008)。因此,评估这些神经认知领域的方案可以为进一步区分亨廷顿舞蹈症和强迫症提供启示。尽管如此,之前只有两项神经影像学研究重点比较了强迫症和亨廷顿舞蹈症之间执行功能障碍的神经相关性。第一项研究评估了 Go/No-Go 方案中的反应抑制和绩效监控 (Tolin 等人,2014),而第二项研究检查了这些相同的功能,还包括反应冲突任务 (即 Stroop) (Hough 等人,2016)。两项研究均未发现各组之间的绩效差异。在神经生物学层面,亨廷顿氏病患者在反应抑制过程中表现出与强迫症组相比明显的过度活跃,尽管研究结果的具体模式有所不同:从右中央前回的单个簇(Tolin 等人,2014 年)到
摘要:捷龙三号运载火箭是在借鉴现有长征十一号固体火箭经验的基础上,针对我国日益增长的中低轨道商业卫星发射市场需求而设计的一款商业运载火箭,具有火箭整体贮存、海陆发射通用、反应迅速、经济高效等特点,是目前国内成功飞行的运载能力最大、整流罩包层面积最大的固体运载火箭。本文介绍了该火箭的主要技术指标、总体方案,重点从海上热发射、“大罩”构型与低商业成本以及与卫星的接口等方面介绍了该火箭研制中遇到的主要难点,期望通过技术和经济的结合,为用户提供更优质的商业发射服务。
我们分析了纯失相系统相关的多时间统计数据,这些统计数据反复用尖锐测量探测,并寻找其统计数据满足 Kolmogorov 一致性条件(可能达到有限阶)的测量协议。我们发现了量子失相过程的丰富现象学,可以用经典术语来解释。特别是,如果底层失相过程是马尔可夫过程,我们会发现在每个阶上都可以找到经典性的充分条件:这可以通过选择完全兼容或完全不兼容的失相和测量基础(即相互无偏基 (MUB))来实现。对于非马尔可夫过程,经典性只能在完全兼容的情况下证明,从而揭示了马尔可夫和非马尔可夫纯失相过程之间的一个关键区别。
败血症是一种因感染而导致免疫失调沉淀的综合征,代表归因于疾病的全球死亡率的关键因素。最近的共识将败血症描述为宿主对感染不良反应的器官功能障碍的危险状态。它掩盖了败血症所涉及的免疫机制的复杂性和广度,其特征在于同时过度炎症和免疫抑制。败血症与免疫反应的失调高度相关,免疫反应的失调主要由各种免疫细胞及其相互作用介导。该综合征可导致多种并发症,包括全身性炎症反应,代谢障碍,传染性休克,mod和DIC。此外,过去几年对败血症进行了更多的研究。通过靶向NF-B,JAK-Stat,PI3K-AKT和P38-MAPK等信号传导途径,已改善或治疗了败血症的病理特征。联合药物治疗比败血症的单一药物疗法更好。本文将回顾败血症发病机理和治疗方面的最新进展。