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客户自我的个性化推荐系统
对无缝和个性化客户体验的需求不断增长，改变了企业如何使用自助服务和促销策略。本研究探讨了实施定制的建议系统，以增强各个行业的客户参与，满意度和忠诚度。通过利用高级算法和客户数据，这些系统使企业能够提供量身定制的解决方案，以满足个人偏好，简化自助服务互动并提高促销效果。通过调查，实验和案例研究，该研究突出了个性化建议对客户行为的积极影响，包括提高参与率，提高保留率和更高的转化率。调查结果强调了此类系统通过与消费者建立更深入的联系来增强毫无轻松的客户体验并推动业务增长的潜力。本文为旨在采用或优化推荐系统以保持越来越以客户为中心的市场保持竞争力的企业提供了可行的见解。
推荐新开发的停车要求
本报告中的建议建立在2021年开始的工作，以审查全市范围的分区章程569-2013的停车标准。这些标准最初是由市议会在2013年通过的，并基于2005年至2007年之间进行的一系列研究。本次审查的第一阶段导致了2022年对汽车和自行车停车的标准进行了修改，但在随后的阶段中留下了全面的可访问停车场和自行车停车场的评论。市议会指示工作人员继续工作，以审查可访问的停车场和自行车停车标准。他们还指导其他相关工作，包括对访客停车标准的变化的影响进一步审查。本报告建议对全市分区章程569-2013（附件1）采用分区章程修正案，以修改当前可访问和自行车停车的标准。包括对访客停车标准方面的小修改。该报告还建议采用有关自行车停车设施设计和管理的最新指南（附件2）。建议的可访问停车标准的建议更改提高了正式的计划愿景，使每个人（无论年龄，收入，能力，种族，种族，种族，性别或任何其他属性）都可以使每个人都可以方便且安全地访问促进良好生活质量的事物。它通过引入一个要求至少可以访问新开发项目的5％的停车位来实现这一目标。由于城市为鼓励步行，骑自行车和过境和减少自动依赖而采取更多的努力，因此更大的建议在医疗办公室和诊所以及停车区A的住宅开发项目（通常在400m频繁的高阶过境频繁的地区）中，建议使用更高的可到达停车位。为确保有合理的可访问停车位，包括总体停车供应非常低的开发项目，根据住宅数量或非住宅开发项目的总楼层面积，可访问的停车要求。更改还将简化改造现有停车位以成为可访问的停车位的过程。
使用机器的个性化医学推荐系统
摘要。个性化医学推荐系统正在越来越受欢迎，以预测疾病并提供有关饮食，锻炼计划和药物的定制健康建议。当大流行，洪水或旋风击中时，医疗建议系统可能很有价值。在机器学习时代（ML），推荐系统在使用更少的资源的同时提供了更准确，精确和可靠的临床预测。通过使用机器学习算法，例如决策树，随机森林，K-均值聚类和等级聚类，这些系统分析了患者的投入，例如生活方式数据，症状和健康指标，以准确预测疾病和健康建议。此包容性过程可确保每个人都会获得量身定制的支持，以增强其健康的整个管理。该系统能够根据用户的状况明显提高其对更健康的生活方式的贡献，从而提出准确饮食，适当的锻炼和适当的药物的能力。算法的种类也提高了准确性和可靠性，因为每个模型在分析患者数据的各个方面都有巨大贡献。本研究提出了一个框架，该框架证明了该系统在提供个性化疾病预测和健康建议方面的功效，这可以使预防保健的发展有益并改善治疗结果。
（ - ） - Zampanolide的体内评估在靶向肿瘤部位时表现出有效和持续的抗肿瘤功效。推荐引用Curameng，Cassandra Curameng Diego，“板块和知识的力量：营养在亚裔美国妇女的PCOS管理中的作用
Research Design.......................................................................................................................17 Sample Size..............................................................................................................................17 Data Analysis...........................................................................................................................18 Ethical Considerations............................................................................................................. 19 Limitations...............................................................................................................................19 Conclusion.................................................................................................................................... 19参考.................................................................................................................................................................................................................................................................................................
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
Tele2 使用人工智能向用户推荐服务
虚拟助手“Mia”将分析用户的资费计划、服务消费以及所使用的服务。结果将是一组 Mia 认为最适合用户的个性化推荐。例如，这些可以是网上影院服务、电子书服务或音乐服务。也可能提供包含多项服务的报价。值得注意的是，几乎所有这些提议都是这样的，它们不需要用户离开家或尽可能限制与外界的可能接触。
考察对人工智能推荐系统的信任和接受意愿
摘要 本文提出并测试了一个概念模型，该模型可识别对人工智能信任的前因，这反过来可能导致用户愿意接受人工智能推荐系统。在股票市场投资的背景下进行了一项在线调查。回复来自 313 名具有投资经验的参与者。使用偏最小二乘结构方程模型分析数据。结果表明，对人工智能的态度和感知到的人工智能准确性与用户对人工智能的信任呈正相关。用户的人工智能焦虑与对人工智能的信任呈负相关。此外，用户对人工智能的信任与他们接受人工智能推荐系统的意愿呈正相关。本文通过阐明用户对人工智能信任的作用扩展了以前的研究，并提出可以通过培养良好态度、提高感知到的人工智能准确性和降低人工智能焦虑来促进人工智能系统的采用。
SDOH筛选和推荐度量常见问题
在2018年，在社区组织的支持下，测量机构 - 指标与评分委员会（MSC）和健康计划质量指标委员会（HPQMC） - 重新审视了更广泛的SDOH措施的概念，该计划包括，包括但不限于食品不安全的措施。MSC要求俄勒冈州卫生当局开发一个衡量措施概念，其中包括社会需求筛选完成和数据报告以及可能的推荐数据。响应这些要求和优先事项，俄勒冈州卫生管理局开始了2019年开发更广泛的社会需求筛查措施概念的过程，并于2020年召集了一个公共工作组，这导致了2021年的筛查措施试点计划。2022年通过的措施。CCO从2023年1月开始衡量实施。II
推荐引用 推荐引用 “人工智能驱动的品牌保护工具”，技术披露共享，（2025 年 1 月 1 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7694
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推荐引用 推荐引用 Zaylaa, Amira J. Dr.; Haidar, Imane; Doughan, Ziad; Moumnieh, Mohammad; Mrad, Hamza; 和 Haidar, Ali M. (2024) “为肢体缺失而设计：基于人工智能的仿生假肢从模拟到现实的转变，”BAU 杂志 - 科学与技术：第 6 卷：Iss. 1，第 2 篇文章。DOI：https://doi.org/10.54729/2959-331X.1150
摘要 摘要 人类肢体或器官的丧失仍然是一个挑战，尤其是在人们不断依赖触摸屏和任务的世界中。因此，患者几乎无法承受和应对因这种丧失而遇到的越来越多的限制。现代手段和技术，如先进的人工部件，减少了对残疾或失去肢体或器官的患者的限制。例如，手部假肢为改善人体肢体的功能能力提供了强有力的工具，从而提高了使用者的生活质量。然而，使用假肢的患者仍然遇到许多问题，例如，遭受完整的肢体和背部疼痛、假肢系统成本高以及与假肢性能相关的困难、控制不佳和更新困难。基于上述问题，目标是设计一种由重量轻的重型塑料制成的 3D 仿生手臂。目的是使用伺服电机代替步进电机，以减少延迟和减轻重量。目的还在于设计一个基于人工智能 (AI) 的仿生手臂程序，该程序可以进行修改以用于未来的目的，例如添加新手势和优化系统控制。新设计包括 3D 打印手臂、控制设计、测试电机和 EMG 传感器、选择具有成本效益的部件、模拟和最终确定真实原型。结合直接执行运动机制和仿生假肢的全尺寸模型，该开发旨在用于上肢的医疗康复。实验结果包括开发一个真正的基于 AI 的系统来定制使用神经网络控制的手势。结果还包括保持 EMG 传感器的准确和干净的读数。此外，新的仿生假肢手臂确保性能不会延迟，模仿手的正常功能。结果还表明，我们的设计在成本效益方面超越了现有的设计，前提是在其他几个规格上它是可比的。设计灵活且基于人工智能控制。作为未来的展望，可以在新的基于人工智能的设计中测试更多的算法，并测试更多的手势。