近年来,人工智能 (AI) 在智能技术开发中的应用激增,其目的是提高撰写学术论文和开展研究的效率。然而,由于用户对人工智能工具的认知度和可见度较低,其在改进学术过程中的潜力尚未得到充分发挥。在这方面,本文旨在描述以下可应用于研究过程的人工智能工具,包括文献检索和手稿准备。为了评估人工智能技术,本文回顾了当前以案例研究形式出现的文献,其中包括自动文献搜索引擎、引文管理软件、自然语言处理工具和数据分析工具。它还表明,人工智能方法还可以帮助减少在文章和数据搜索、引文、引文管理,甚至生成高质量出版物上所花费的时间。本文还探讨了在研究中使用人工智能的道德问题以及可能存在的任何偏见。最后,有必要强调人工智能可以用于改善学习过程的结果。但至关重要的是,研究人员必须接受良好的培训,并能够质疑人工智能产生的结果。因此,本文的目的是讨论人工智能目前在学术界的应用情况,以及未来可以采取哪些措施来扩大其应用范围。
本文探讨了物联网和数据分析对供应链操作的变革性影响,并强调了它们在提高效率,降低成本和提高绩效方面的作用。它解决了关键挑战,例如缺乏实时可见性,效率低下的库存管理,运营延迟和风险管理。集成框架涉及数据收集,处理,分析和决策。Edge Computing,区块链,AI,5G和Digital Twins等新兴技术因其进一步彻底改变供应链的潜力而被突出显示。战略建议包括投资物联网基础架构,确保数据安全,促进技能发展,跨利益相关者的合作以及启动试点项目。这些发现强调了物联网和数据分析在创建弹性,敏捷和可持续供应链中的重要性。
摘要。向替代能源(尤其是太阳能和风能)的过渡是应对环境挑战和资源保护的关键转变。本文探讨了替代能源领域的创新,强调了太阳能和风能作为至关重要的节省资源因素的作用。通过光伏系统利用太阳能和通过涡轮机利用风能,这些技术提供了可持续的解决方案,以满足不断增长的能源需求,同时减轻对有限化石燃料资源的依赖。抽象突出了太阳能和风能技术的进步,包括提高效率,成本降低和可扩展性的提高。它讨论了可再生能源的环境效益,例如减少温室气体排放和减少对不可再生资源的依赖。此外,本文研究了在太阳能和风能设施中投资的经济影响,包括创造就业机会,能源独立性和长期成本节省。此外,摘要解决了与广泛采用替代能源相关的挑战和机遇。它讨论了监管框架,技术障碍以及持续研发的需求,以最大程度地发挥太阳能和风能的潜力。此外,摘要强调了综合能源政策和国际合作的重要性,以加速向可持续能源未来的过渡。
中小企业越来越认识到 IT 和托管服务的价值,转而寻求外部供应商来增强其技术能力,而无需内部团队的管理费用。为了满足未来的需求,企业正在与 IT 和 MSP 合作,这些供应商可以提供全面的定制解决方案,与中小企业一起发展;从战略规划到实施和持续维护的运营。向托管 IT 服务的转变是由成本效率、最新技术的使用、对多品牌支持的需求以及分布式劳动力文化的增长所驱动的。这一趋势标志着中小企业运营战略的明显转变,预计 2024 年至 2025 年间,这些服务的支出将每年增长 5%。
随着全球人口老龄化的发展,患有认知障碍的老年人比例也不断增加。轻度认知障碍(MCI)是正常衰老与早期痴呆之间的中间阶段,伴随部分认知功能的下降(Petersen,2004;Albert et al.,2011)。由于大约46%的患者在3年内发展为痴呆(Pal et al.,2018),因此迫切需要找到一种有效的治疗方法来延缓病情进展。但目前MCI患者的药物治疗尚无明确的标准(Teixeira et al.,2012;Chen et al.,2023),因此非药物疗法逐渐被使用来延缓MCI患者的认知能力下降(DCunha et al.,2018)。脑葡萄糖代谢率是改善认知能力的因素之一,代谢越慢,认知障碍越严重。现有文献强调,适度运动可以加速大脑葡萄糖代谢的速度,从而提高认知能力(Zhao and Xu,2021)。此外,MCI 患者可以从身体活动的恢复中受益,例如执行、记忆和独立功能(Nuzum et al.,2020)。近年来,随着神经科学和医学的快速发展,一些新的 MCI 非药物治疗方法被提出,如双任务训练 (DTT)(Norouzi 等,2019 年;Oliva 等,2020 年;Kannan 和 Bhatt,2021 年)、阻力运动(Hong 等,2018 年)、抗跌倒训练(Bhatt 等,2012 年)等。此外,基于脑电图 (EEG) 的运动疗法,如基于开环 EEG 的运动疗法(Amjad 等,2019b;Liao 等,2019 年)和基于闭环 EEG 的运动疗法(Cisotto 等,2021 年),在 MCI 的临床应用方面已显示出巨大的潜力。本文对MCI患者非药物治疗的相关文献进行了归纳和分析,包括运动治疗和基于脑电图的运动治疗,并在前人研究的基础上,关注脑电图信号是否真的能增强运动治疗的效果,最后对MCI患者基于脑电图的运动治疗的发展趋势提出了自己的看法,希望对未来提供有益的建议。
•自动钻探:AI驱动的钻孔系统可以优化钻井过程,减少提取石油和天然气所需的时间和资源。这种提高的效率有助于能源公司提高生产率。•预测性维护:实施高级数据分析和机器学习算法使公司能够在设备发生之前更好地预测设备故障,从而最大程度地减少工具故障的停机时间。•远程监控:基于云的系统和IoT设备促进了对石油和天然气运营的实时监控,从而可以更好地决策和改善安全性。
文章信息杂志计算与自然科学杂志(http://anapub.co.ke/journals/jcns/jcns/jcns.html)从2023年6月10日修订; 2023年8月5日接受。2024年1月5日在线可用。©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)摘要 - 机器人过程自动化(RPA)是一种依赖软件机器人(BOTS)或人工智能(AI)代理的业务流程自动化。有时将此现象称为软件机器人技术,不应将其与机器人软件混合。这项研究调查了RPA在几个领域的越来越多,其特定重点是其在后台功能中的使用。rpa软件,以蓝色棱镜,在任何地方自动化和uipath等平台为例,它复制了人类计算机的交互,以使重复并由预定义规则控制的操作自动化。这项技术具有许多优势,包括降低成本,错误最小化和消除风险。本研究调查了可以使用RPA的许多领域,包括可靠的业务转型,内容迁移,网络爬行/OSINT和IT部门支持。此外,它强调了RPA操作中的重大责任,包括过程架构师,技术人员和参与持续支持和维护的人员。该研究包括银行业内进行的案例研究,这表明了RPA在提高客户幸福和生产力方面的潜力。市场报告预计RPA软件的市场将大大扩展,其中Uipath,Automation Anywhere和Blue Prism等行业领导者有望发挥主导作用。关键字 - 机器人流程自动化,智能流程自动化,客户关系管理,企业资源计划,自动化在任何地方。
摘要。本文深入探讨了人工智能 (AI) 在并行编程中的蓬勃发展,强调了其改变计算效率和开发人员体验格局的潜力。我们首先探讨了并行编程在现代计算中的基本作用及其带来的固有挑战,例如任务分配、同步和内存管理。人工智能的出现,尤其是在机器学习和深度学习中,为这些挑战提供了新颖的解决方案。我们讨论了人工智能在自动创建并行程序中的应用,重点是自动代码生成、自适应资源管理和增强开发人员体验。本文研究了特定的人工智能方法——遗传算法、强化学习和神经网络——及其在优化并行编程各个方面中的应用。此外,我们深入探讨了将这些人工智能方法结合起来以产生协同效应的前景,强调了提高效率和准确性的潜力。我们还强调了将人工智能技术与现有开发工具相结合的重要性,旨在将人工智能的好处带给更广泛的开发人员。本文最后展望了未来的研究方向,包括开发适应并行编程中不同任务和环境的自适应 AI 模型。这些进步有望使并行编程更加强大、更易于访问和更高效,为计算能力和创新的新时代铺平道路。
• 情景分析:卫生经济学决策的关键方面之一涉及情景分析,它通常用于 CEM 的开发和应用。AI 可以通过快速运行多个场景、分析结果和提供数据驱动的见解来自动化和增强此过程。这可以帮助卫生经济学家了解不同决策和策略的潜在影响,从而做出更明智和有效的决策。
分销中心的不良协调是供应链延迟和能源浪费的主要来源,可以通过实时计划和增强的可见性来避免。作为现代物流主题,对供应链转换的影响,智能码头预订(IDB)协调了分销中心的传入和外发货。关于IDB的研究处于早期开发阶段。本研究通过开发IDB的概念模型,确定其实施要求并探索其对供应链绩效的影响,从而为供应链控制塔(SCCT)做出了贡献。因果环和库存/流量图用于研究如何改善几种效率指标,例如取消数量,计划时间,加载和卸载空间的利用以及分销中心的加工卡车持续时间。此外,将实时数据集成,操作前提,自动化调度,动态响应能力和部门间集成确定为关键实施要求。这些发现为在SCCT中实现IDB系统提供了基础。