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将数据驱动计算应用于大脑神经调节的患者特定模拟
健康和患病的组织以及特定患者中肿瘤和其他病变的存在。通过造影剂，显微镜和弹性学技术的最新进展，例如磁共振弹性摄影（MRE）[13]，使个人在个体患者中的粘弹性反应的体内表征成为可能。的确，MRE技术目前允许在体内汇编的脑部组织粘弹性特性的个性化地图集，包括存储和损耗模量作为频率的函数[1，14]。目前的MRE技术仅涵盖声音频率范围，但预计最终也涵盖了超声范围。这些进步从根本上从数据饥饿到数据丰富的领域进行了从根本上转移的脑生物力学，这种转换以基本和深远的方式挑战理论和计算实践。可以根据这些挑战和机遇来采取几种可能的策略。一种当前流行的策略使用监督的机器学习（ML）回归来拟合数据，例如使用神经网络代表[15]。但是，无论是基于神经网络还是基于
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
将数据和措施对准逻辑模型的输出和结果
逻辑模型是一个图形组织者，描述了程序或干预措施为创建短期和长期变化所做的工作。这是一个可行的计划，具有明确的步骤，将其映射到清晰识别结果并预期的长期影响。良好的逻辑模型为教育工作者提供了一个详细且实用的故事，讲述了一个程序将如何通过明确共享去向，他们将如何到达那里以及一旦到达后将展示的内容来改变。逻辑模型可以在计划组成部分和针对教育合作伙伴和资助者的预期成果上产生清晰度和特异性，在计划计划评估时提供帮助，并支持连续的改进周期（Kekahio等，2014; Lawton等，2014; Shakman＆Rodriguez，2015; Stewart等，2015; Stewart等，2015; Stewart等，20221）。
将数据规范化策略扩展至 MACONT 方法，用于多准则决策
综合规范化混合聚合技术 (MACONT) 是一种著名的多准则决策 (MCDM) 方法，与传统方法相比具有显著优势。该方法与大多数其他方法的主要区别在于使用数据规范化技术和聚合方法。MACONT 在整个评估过程中同时使用三种不同的数据规范化技术以及两种聚合方法。这减少了评估值的推导，提高了最终决策结果的可靠性，使流程更加精确和收敛。然而，原始 MACONT 强调整合同一类型准则的多种规范化技术，这些技术在某些情况下可能会表现不佳。本文提出了六种规范化技术的组合策略，与 MACONT 结合使用，以帮助规范化数据综合反映原始信息并解决不同类型的数据、准则和替代方案。所提出的方法应用于四个案例研究。在所有研究中，排名结果与其他 MCDM 方法进行了比较，产生了相同的最佳替代方案，并克服了原始 MACONT 无法正常工作的情况。
将数据可访问性中心可访问性
在32年前的《美国残疾人法》签署时，乔治·H·W·布什总统指出，该法律将使“现在每个有残疾的男人，女人和儿童（现在）通过曾经被关闭的门进入一个平等，独立和自由的新时代。”这个诺言仍然未实现。残疾人在就业，医疗保健，运输途径等方面仍然为完全包容和平等而战。和当今数字化的时代，残疾人无法完全访问许多文件，报告，报纸，数据和数据可视化。本报告是帮助缩小这些差距，并为当今美国估计的6100万人[1]努力迈向更具包容性和公平世界的指南。
将数据和分析转化为竞争优势
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将数据融合到战斗损伤评估中
04:00，第 1 装甲旅战斗队 (ABCT) 命令旅工兵营 (BEB) 的多用途桥梁连 (MRBC) 在河上架起两个 107 米的桥梁，以便师团渡河。MRBC 立即遭到敌方第 20 综合火力司令部 (IFC) 的 9A52 和 2S19 的间接火力攻击，造成重大伤亡并摧毁了桥梁资产。此外，保护 WGX 附近敌方防御的 2S6M ADA 系统摧毁了支援 1 ABCT 的六架 AH-64 阿帕奇直升机。从战术指挥所 (TAC) 控制战斗的陆军机动副司令 (DCG-M) 命令 1 ABCT 停止渡河行动并建立快速防御，同时师团试图摧毁影响 WGX 的敌方 ADA 和火炮。 DCG-M 查看了 G-2 和 G-3 的最新消息。他问道，为什么 1 ABCT 和 CAB 在敌方炮火和 ADA 的攻击下伤亡如此惨重，而参谋人员却表示所有 9A52 和 2S6M 支援 WGX 附近的防御都被摧毁了。
使用激光粉末床融合将数据编码为金属合金
超越了具有复杂几何形状的零件的近网形制造，添加剂制造（AM）使得可以制造具有独特的特定地点微观结构的材料。此功能是AM独有的，并且可以使以前无法实现的构建材料的设计。在这里，我们利用此策略将数据用微结构作为存储信息的介质将数据编码为金属零件。我们使用一种新型的激光扫描技术来控制激光粉末床融合过程中的局部固化条件，并将线性条形码和快速响应（QR）代码嵌入不锈钢316 L.使用不同晶体学纹理的块。数据可以通过对局部微观结构敏感的分析技术来检索数据。作为演示，我们通过使用称为方向反射显微镜的技术从其蚀刻表面测量光光的散射来解码条形码。所产生的纹理图可以通过传统的条形码扫描仪可读，例如手机上的纹理图。嵌入数据的能力在执法，生物医学和运输等领域具有巨大的潜力，在执法，生物医学和运输中，永久耐损害的跟踪至关重要。
唯一将数字孪生与人工智能相结合的技术……
FEops HEARTguide 是世界上唯一一项在结构性心脏领域临床可用的技术，它结合了数字孪生和人工智能技术。我们利用医学图像来详细研究设备如何与解剖结构相互作用，以及设备和解剖结构如何变形。这种分析为医生提供了前所未有的洞察力，让他们了解特定植入物如何与特定患者相互作用，反之亦然。例如，当 TAVR 或 TAVI（一种微创手术，在不移除旧的、患病的主动脉瓣的情况下插入新瓣膜）期间植入效果不佳时，存在瓣周漏或任何传导异常的风险，FEops HEARTguide 有助于评估和降低此类风险。当涉及到二尖瓣置换空间时，我们的技术将帮助医生准确评估 LVOT 阻塞的风险，这是一种危及生命的并发症。在左心耳闭塞 (LAAo) 中，FEops 也展示了其价值。鉴于大规模