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World File Search System技术分析
参考文献：Kyivska, Kateryna/Tsiutsiura, Svitlana (2021)。人工智能在建筑行业的应用及现有技术分析。在：技术审计与生产储备 2 (2/58)，S. 12 - 15。http://journals.uran.ua/tarp/article/download/229532/229389/525987。doi:10.15587/2706-5448.2021.229532。
研究对象是信息技术在建筑行业中的应用过程。最棘手的领域之一是通过引入数字技术来提高建筑行业的效率。所进行的研究基于使用人工智能实施的方法的应用。该研究使用机器学习和模糊逻辑方法来标记视觉数据并分析其潜在威胁，以及降低所有可能的风险。这种方法的主要特点是，使用机器学习技术，可以在项目风险影响其利润之前降低项目风险。因此，将人工智能与 BIM 技术结合使用，可以根据实时数据、过去活动和其他因素预测建筑项目的工作，从而优化施工流程。随着人工智能继续分析公司数据，实施数字化流程所带来的好处将在未来项目中变得更加明显。这是因为所提出的使用模糊逻辑的方法具有许多特点，特别是，机器学习算法处理的信息越多，它们就越复杂。因此，它们提供了更多有用的信息并允许做出更好的决策。这为在项目工作中最大限度地降低风险和有效分配资源提供了机会。与传统信息技术相比，人工智能可用于构建基于知识的安全管理系统，并结合统计概率来帮助降低建筑项目的安全风险。关键词：人工智能、信息技术、BIM 技术、机器学习、建筑行业自动化。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）
在初级保健中，触发工具已被用于评估和确定患者安全事件。使用触发工具可以帮助临床医生和患者在患者的病历中发现不良事件。由于缺乏对初级保健触发工具的过程开发的研究，因此本范围审查的目的是调查初级保健环境中的触发性开发和验证过程。使用乔安娜·布里格斯（Joanna Briggs）执行范围审查的方法来绘制范围审查方法来绘制已发表的文献。我们考虑了过去五年中仅以英语发表的研究，并包括定性和定量研究设计。最终评论包括五个文献。包括初级保健和组合初级护理研究，以在过程开发和触发工具的验证方面获得更多知识。触发工具开发过程始于明确定义触发器，然后将其编程为组合的计算机化算法。随后，医师和非医师专家都以两个步骤进行验证过程，以进行内容和并发有效性。最终算法的灵敏度，特异性和阳性预测值（PPV）对于确定每个触发的有效性至关重要。这项研究提供了开发触发工具的综合指南，强调通过彻底定义触发器的重要性，通过彻底的文献综述和双重验证过程。在跨初级保健和医院环境的触发工具的开发和验证方面存在相似之处，从而使Primary Care可以从医院环境中学习。
利用技术分析文化遗产
摘要 数字人文 (DH) 是传统人文与计算技术融合的跨学科领域。它研究通过数字化、文本分析、3D 扫描和数据可视化来分析、保存和理解文化文物的新方法。本文探讨了 DH 的范围、所使用的技术工具及其在文化文物研究中的应用。此外，它还解决了数字化和解释文化遗产所固有的道德问题。通过案例研究，本研究强调了 DH 如何通过实现创新方法并为历史和文化叙事提供新见解来改变学术实践，同时强调道德实践和公平代表性的重要性。关键词：数字人文、文化文物、数字化、3D 扫描、文本分析、数据可视化。
技术分析金融市场 - 人工智能。 ...
大学提供了一种在线学习模型，该模型将最新的教育技术与最严格的教学方法之间进行平衡。具有最高国际认可的独特方法，它将为学生提供在迅速发展的世界中发展的关键，在这个世界中，创新必须是每个企业家的重点。
健康信息技术分析指南
在纽约，德弗里大学（Devry University）担任纽约德文学院（Devry College of New York）。Devry University已获得高等学习委员会（HLC）的认可，www.hlcommession.org。该大学的凯勒管理学院包括在此认证中。devry已通过国务院高等教育为弗吉尼亚州进行经营。阿灵顿校园：1400 Crystal Dr.，Ste。120，阿灵顿，弗吉尼亚州22202。Devry University被田纳西州高等教育委员会（www.tn.gov/thec）授权作为高等教育机构的运营。Lisle校园：4225 Naperville Rd。，Ste。400，Lisle，IL 60532。未解决的投诉可以通过在线符合在线系统https://complaints.ibhe.org/或通过邮件向1 N. Old State Capitol Plaza，Ste。333，斯普林菲尔德，IL 62701-1377。程序可用性随位置而异。在基于站点的计划中，将要求学生在线上大量课程才能完成课程。©2023 Deverry教育发展公司。保留所有权利。版本9/23/2024
社会技术分析影响医疗保健IoT采用的因素：系统评价
本文回应了以前的呼吁，要求对医疗保健中物联网（IoT）采用的更深入的社会技术理解。通过系统的文献综述，它综合了有关影响IoT采用的因素的现有经验研究，确定了94个分组为24个主题的不同因素。通过利用社会技术系统理论，本文彻底分析了这些因素，并提出了专门针对医疗保健环境中物联网采用的专业社会技术系统框架。这项研究强调了当前在该领域的实证研究的缺乏，并强调了更多的研究，尤其是那些专注于医疗保健环境中物联网解决方案的实际采用过程的研究。通过解决这些差距，该评论旨在为文献做出重大贡献，并为采用物联网的采用提供一种新颖的社会技术观点，该观点补充并丰富了主要关注技术方面的先前评论。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。
固体氧化物电池技术分析的最新进展
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股票市场中的人工智能：定量技术分析，模型重量优化和财务情感评估，以预测
摘要本研究论文展示了人工智能在预测股票市场时的实施。这样做，它重点是通过AI。模型和机器学习算法，以最大程度地提高利润潜力，提高投资并消除风险。可能有利可图的公司股票和股票吸引了投资者以及对股票市场的普遍兴趣（Malky，1973，第269页），导致更多的人试图预测市场价格的上涨或下跌。但是，股市的行业波动和看似不可预测的本质使许多买家冲动投资或做出不良的购买决定，例如在错误的时间出售或购买股票。本文概述了对收集的，分类的数据的线性回归和神经网络模型的训练和测试，以产生准确的预测。该计划还通过具有变压器生产的句子嵌入的深度学习模型利用自然语言处理（NLP），从而允许该算法考虑相关的社会经济和社会政治新闻，以更高的准确性以更高的准确性产生预测的价格。这些模型在为期两周的测试期内，亚马逊股价的平均预测错误为0.12％，Google股价为0.13％，微软测试数据集的股票价格为0.07％。本文最终评估了现有的预测方法，并以强大的机器学习系统为基础，以提供更有效的估计模型。背景尽管已有400多年的历史，但最近的加密货币，NFT和其他形式的数字资产的爆炸激发了人们对股票市场的突然兴趣。证券交易所的平均每日量，自2019年以来，该股票的平均每日量增加了一倍以上，达到了总合同的3830万美元（Trading＆Data，2023），证明了这一新的利息。市场还看到了日常交易的繁荣，买家希望利用低利率和佣金的可用性 -