XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术分析
对隐私建筑的技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3073-3086，文章ID：IJCET_16_01_215在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_215©iaeme Publication
现代银行交易的基于区块链的安全体系结构：技术分析
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2498-2512，文章ID：IJCET_16_01_178在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_178©iaeme Publication
现代供应链运营的技术分析
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。1592-1610，文章ID：IJRCAIT_08_01_117在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2025）（2025）（2025）（基于Google contitiation）77 77 77 7. doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_117©iaeme出版物
AI驱动的零售优化：现代库存的技术分析
摘要：在本技术文章中研究了人工智能对零售库存管理和优化技术的革命性影响。从全渠道优化和动态库存分布到需求预测和模式识别，本文研究了AI技术如何改变零售业务的几个方面。除了解决技术问题和系统设计规范外，它还探讨了机器学习算法在历史数据分析，实时数据集成和SKU性能映射中的应用。本文展示了AI驱动的技术如何通过分析许多案例研究和行业实施来帮助零售商在整个供应链网络中取得显着的运营效率，客户幸福和财务绩效。关键字：AI驱动的库存管理，零售需求预测，全渠道优化，SKU性能分析，实时数据集成
免疫和感染BSC用研发模型的技术分析
在Argonne国家实验室的研发招待工作得到了能源效率和可再生能源办公室的支持，化石能源和碳管理办公室，清洁能源示范办公室，技术过渡办公室，核能办公室，核能办公室以及美国能源部（DOE）（DOE）（DOE）（DOE）（DOE）（DOE）根据合同DE-AC02-AC02-06CH-06CH11357。此处表达的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点。美国政府，其任何机构，或其任何雇员均不对任何信息，设备，产品或过程的准确性，完整性或实用性承担任何法律责任或责任，或者承担任何法律责任或责任，或者表示其使用不会侵犯私人拥有权利。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
恶意文件Lockbit的技术分析4.0
在分析完成之日提供的信息。本报告的目的是告知和提高有关当事方对已记录的网络事件的认识。在最终更新之前，不应将报告视为最终。本报告有局限性，应谨慎解释！其中一些限制包括：第一阶段：信息来源：报告基于准备时可用的信息。但是，某些方面可能与实际发展有所不同。第二阶段：分析详细信息：由于资源限制，可能未深入分析恶意文件的某些方面。任何其他未知信息都可能反映报告中的变化。第三阶段：信息安全：为了保护资源和机密信息，报告中可能会删除或不包括一些详细信息。这项决定是为了维持所用数据的完整性和安全性。NCSA保留更改，更新或修改本报告任何部分的权利，恕不另行通知。本报告不是最终文件。报告的结果基于调查和分析时可用的信息。无法保证在随后的时间内报告的可能更改或更新信息。报告的作者不承担基于本报告的任何决策的滥用或后果的责任。
建议引用：Go, Eun Jung；Moon, Junhwan；Kim, Jinhwa (2020)：利用大数据技术分析金融行业人工智能的现状和未来，全球商业与金融评论 (GBFR)，ISSN 2384-1648，人民与全球商业协会 (P&GBA)，首尔，第 25 卷，Iss。1，第 102-117 页，https://doi.org/10.17549/gbfr.2020.25.1.102
目的：本研究旨在发现金融行业人工智能技术的现状和未来趋势。设计/方法/方法：本研究试图利用 2017 年至 2019 年过去三年的新闻数据，发现人工智能在金融领域的应用趋势，以预测人工智能技术在金融领域的新机遇。文本挖掘和社交网络分析用于分析包含金融行业人工智能应用的新闻数据。对新闻文本进行网络分析和建模，最终得到当前和未来趋势的主要关键词。发现：分析结果产生了一些有意义的影响。2017 年，政府的投资和对发达国家的兴趣形成了各国对人工智能的国内认识。2018 年，人工智能从银行和客户对金融领域的兴趣加速了金融行业的创新。2019年，该领域的投资主导者已从政府转变为商业企业。这意味着2019年，AI技术在金融行业的引入产生了强大的积极影响。因此，本研究预测，从2020年起，未来五年内，金融行业将利用人工智能加速创新。此外，根据2019年社交网络分析的分析，金融行业将有更多使用AI的商业场所。本研究发现，自动化、客户和服务等关键词是相互关联的。随着如今越来越多的基于内容的金融服务提供给客户，本研究预测，在不久的将来，基于AI的交易渠道将与现有的金融系统相结合，以满足客户的需求。研究限制/含义：本研究使用 2017 年至 2019 年的新闻数据。数据收集期可以延长至 10 年，以获得更准确的趋势。本研究表明，大数据技术可用于利用文本数据（例如新闻数据）来查找趋势。原创性/价值：本研究的价值在于利用大数据技术确定人工智能在金融行业应用中的当前和未来模式。它可用于应对未来的危机并预测未来的可能机会。