XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发周期
SELRES E7 周期 112配额
2023 年 6 月 12 日 — CYCLE 112 FY24 SELRES E7。CYCLE 112 FY24 SELRES E7。晋升配额。评级。配额。晋升配额。评级。配额。CYCLE 112 FYZ4 SELRES E7。
收入周期管理中的人工智能
您如何看待 AI 的使用发展？最近针对 RCM 现状的行业研究提供了对机器人流程自动化 (RPA)、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 缓慢采用的洞察。医疗保健组织正重点关注对其财务生存至关重要的领域，包括资格、授权和患者付款估算，而这些领域的流程自动化目前是通过附加解决方案实现的。根据我们的经验，在不同的供应商和核心收入周期解决方案之间协调这些解决方案的实施会浪费太多时间。行业供应商必须简化对这些附加解决方案的访问，这是 AI 驱动解决方案发展的基本步骤。
信息图：AI 数据周期
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挖掘移动对象的周期行为
周期性是运动物体中经常发生的现象。寻找周期行为对于理解物体运动至关重要。然而，周期行为可能非常复杂，涉及多个交错的周期、部分时间跨度以及时空噪声和异常值。在本文中，我们解决了挖掘运动物体的周期行为的问题。它涉及两个子问题：如何检测复杂运动中的周期以及如何挖掘周期性运动行为。我们的主要假设是观察到的运动是由与某些参考位置相关的多个交错的周期行为产生的。基于此假设，我们提出了一个两阶段算法Periodica来解决这个问题。在第一阶段，提出参考点的概念来捕捉参考位置。通过参考点，可以使用结合傅里叶变换和自相关的方法来检索运动中的多个周期。在第二阶段，提出一个概率模型来表征周期行为。对于特定时期，通过层次聚类从部分运动序列中统计概括出周期性行为。对合成数据集和真实数据集的实证研究证明了我们方法的有效性。
非必要商业周期 - 欧洲中央银行
3 在附录 A.1 中，我们报告了每个支出类别的估计需求弹性，并提供了 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 中方法的详细信息。我们对整个样本使用相同的消费分类，分为必需品和非必需品，这与 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 中的证据一致，即恩格尔曲线的斜率随时间相对稳定。然而，正如正文中所讨论的，我们的方法可以轻松扩展以适应随时间变化的恩格尔曲线斜率，从而允许支出类别随着时间的推移在必需品和非必需品之间移动。同样，用户可以选择将必需品和非必需品之间的弹性截止值设置为不同于 1 的值。 4 与 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 一样，我们调整或省略了基本/非基本分类中可能难以衡量的支出类别，例如“医疗支出”（我们按自付医疗支出的比例缩减）或“专业和金融服务费用”（我们将其排除在外）。这些调整和省略详见附录 A.1，结果我们的基本和非基本指数平均覆盖了样本中约 80% 的总支出。
全球供应链和国际商业周期
经过几十年的全球化，生产已成为一项全球活动，供应链与国家边界重叠。参与全球供应链使各国面临外国商业周期冲击和供应链中断的风险。本演讲将讨论一项研究计划，该计划建立了复杂但易于处理且透明的全球供应链模型，并使用它们分析跨境冲击传递和国际商业周期联动的性质。
住房、家庭债务和商业周期
到 2021 年，中国和韩国的家庭债务均大幅增加，现在两国都面临着经济疲软的局面。本文从“信贷驱动的家庭需求渠道”（例如 Mian 和 Sufi 2018）中汲取经验教训，探讨未来几年两国经济将如何发展。从积极的一面来看，两国都没有面临严重金融危机的风险，而且两国的经常账户状况都很好。从消极的一面来看，未来几年两国的消费支出可能会相当疲软。对于中国来说，最大的风险是，旨在提振房地产市场的生产部门扭曲是繁荣时期增长的主要驱动力，目前尚不清楚在房地产市场陷入困境的情况下，经济增长如何能够继续维持。
供应商绩效评级产品周期...
作者 Aronson Wayne 论文名称 即时生产环境下的质量改进计划。1987 出版商：约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学 ©2013 法律声明：版权声明：约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学图书馆网站上的所有材料受南非版权法保护，未经版权所有者事先书面许可，不得以任何形式分发、传播、展示或以其他方式出版。免责声明和使用条款：只要您保留其中包含的所有版权和其他声明，您可以下载材料（每页一份机器可读的副本和一份打印副本）仅用于个人和/或教育非商业用途。约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学对任何错误或遗漏概不负责，并且对图书馆网站上信息的任何错误或遗漏不承担任何责任。
美国经济新闻和全球金融周期
我们，Christoph Boehm 和 Niklas Kroner，在此声明，我们与论文“美国经济新闻和全球金融周期”中描述的研究没有任何相关或重大的经济利益。我们感谢编辑（Kurt Mitman）、三位匿名审稿人以及 Ambrogio Cesa-Bianchi、Olivier Coibion、Charles Engel、Benjamin Hebert、Zhengyang Jiang、Luciana Juvenal、Sebnem Kalemli-Ozcan、Benjamin Knox、Andrei Levchenko、Guido Lorenzoni、Matteo Maggiori、Silvia Miranda-Agrippino、Peter Morrow、Nitya Pandalai-Nayar、 Marco Pinchetti、Alessandro Rebucci、Helene Rey、Jesse Schreger、Eric van Wincoop、Francesco Zanetti、Tony Zhang，以及 UT Austin、Bocconi、马里兰州、美联储委员会、Carleton、KU Leuven、IWH Halle、Stanford GSB、Notre Dame、ASSA 2020、CEA 2021、EEA-ESEM 2021、EWMES 的研讨会和会议参与者2020年， NASMES 2021、RES 2021、SMYE 2021、SED 2021、GEA 2022、CFM 国际宏观会议 2022 和 NBER SI 2022 提供的有益评论。我们感谢 Olivier Coibion、Stefano Eusepi、Nitya Pandalai-Nayar、Aysegul Sahin 和德克萨斯大学奥斯汀分校经济学系提供的资金支持，以购买本文中使用的专有数据。我们感谢 Domenico Giannone、Refet Gurkaynak、Burcin Kisacikoglu、Chiara Scotti、Clara Vega 和 Jonathan Wright 慷慨地与我们分享数据和程序。我们还要感谢 Gregory Weitzner 帮助我们访问部分数据。本文的先前版本以“高频识别告诉我们有关商业周期的传输和同步的什么？”为标题发布。所表达的观点为作者的观点，并不一定反映联邦储备委员会、联邦储备系统或国家经济研究局的观点。