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印度股票市场的算法交易和情感分析
摘要。社交网络的快速增长产生了前所未有的用户生成数据，这为文本挖掘提供了绝佳的机会。情感分析是文本挖掘的重要组成部分，试图通过其内容和结构来了解作者对文本的看法。此类信息对于确定大量人的整体意见特别有价值。其实用性的示例正在预测票房销售或股票价格。用户生成的数据最容易访问的来源之一是Twitter，这使得其大多数用户数据通过其数据访问API免费获得。这项研究将预测Twitter上与股票相关的推文的情感价值，并证明这种情感与公司在实时流媒体环境中的股票价格的转移之间存在相关性。本研究数据范围从2018年到2024年。该研究表明，除一家公司以外，几乎所有公司的错误百分比均小于5％。在说明误差百分比小于5的地方，那么准确性很高，并且预测价格更准确。
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•概念化，验证和提交了针对小型卫星技术的两项独一专利专利，从而在大气测量中产生了微型和模块化的解决方案•开创了一种技术，以实时的效率和数据提高250％的技术，以提高效率和数据的高密度光谱数据。•建立并优化了一个平台不足的数据管道，用于实时电离层分析，实现电离层拓扑的现象和预测•自动化的大规模数据分析来自水，空气和地面的RF和基于接地的RF和光学系统，并极大地降低了数据对图的时间范围•独立的数据分析范围•独立的数据范围，并实现了数据，并实现了辐射范围，并实现了辐射序列实体序列，并实现了实体序列，并实现了实体序列，并实现了恒定的实体序列，被动收集信号的表征和分类•开发了一种自动化的例程来远程评估和监视雷达系统，将整体效率提高300％
监视锂的充电状态和体积扩展...
该角色通常由电池管理系统（BMS）提供，该系统利用简单的电流，电压和脾气测量值来监视SOC和SOH在包装或模块级别上。流行的EV模型利用细胞组织为由中央BMS控制的模块。例如，特斯拉模型S包含7140×18 650个细胞（在16个平行和6个串联细胞的16个模块中），2个和2个串联电池，以及BMS MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MON-MONI-MON-MON-TOUCTION电池电压和温度，并防止过电压。3日产叶包含一个30 kW h电池组，该电池组由192个小袋单元组成，该小袋单元在8细胞模块，4和通过开路电压（OCV）和电荷计数（CC）方法组成。5此模块化BMS设计的可用数据范围有限，因此显示的范围值充其量是一个粗略的估计值。此外，模块级方法意味着它无法响应单个单元失败
医疗实践中的人工智能
结果与讨论 20 世纪 70 年代初期，“计算机作为一种智能工具可以重塑现有的医疗保健体系，从根本上改变医生的角色，并深刻改变医务人员招募和医学教育的性质——简而言之，到 2000 年，医疗保健体系将与现在有根本不同。”[2] 芬兰、德国、英国、以色列、中国和美国等国家都在大力投资与人工智能相关的研究，医疗保健人工智能的增长动态并不稳定[3]：美国仍然是“量化冠军”，拥有最多的资本化实体和最广泛的试验和研究，中国是医疗保健人工智能实施增长率最高、以消费者为导向的方法最多的国家（例如平安好医生）[4]，欧洲国家在收集的医疗数据范围和在医学中使用人工智能的不同问题的联合研究数量方面具有优势，例如数据保护、隐私、伦理与法律、人性和所以，目前还没有出现单一的“旗舰”，医疗人工智能的应用才刚刚起步。
通过离线增强学习中的一阶状态动态增强价值函数估计
在离线增强学习（RL）中，通过离散时间钟形方程更新值函数通常会由于可用数据范围有限而遇到挑战。这种限制源于Bellman方程，该方程无法准确预测未访问的状态的价值。为了解决这个问题，我们引入了一种创新的解决方案，该解决方案桥接了连续和离散的RL方法，利用了它们的优势。我们的方法使用离散的RL算法从数据集中得出值函数，同时确保该函数的第一个衍生衍生物与汉密尔顿 - 雅各布·贝尔曼在连续RL中定义的状态和动作的局部特征与状态和动作的局部特征一致。我们为确定性策略梯度方法和随机性政策梯度方法提供了实用算法。在D4RL数据集上进行的实验显示，合并一阶信息可显着改善离线RL问题的政策性能。
数据价值链 - GSMA
由于数据收集的性质，许多数据驱动型企业受益于显著的规模和网络效应。这些可以越过临界点并自我强化——有时被称为“赢家通吃”条件。需要收集大量数据才能找到合适的数据子集或数据组合进行商业化，这也可能导致垂直整合，使公司能够扩大其收集的数据范围。平台类型的服务尤其如此，这些服务旨在将最大的用户群体（就社交媒体而言）或买家和卖家（就基于交易的平台而言）聚集在一起。数据可以同时用于多种用途，这意味着有些公司能够构建大型数据集，然后查询和利用它们在相邻的细分市场中建立强大的业务。虽然这种行为是一种长期存在的商业惯例，但数据价值链的间接网络效应可以让数据驱动平台在基本上不相关的服务中获得显著的竞争优势，而其他参与者很难复制这种优势。例如，虽然从消费者的角度来看，搜索、电子邮件和娱乐似乎是毫不相关的服务，但能够根据个人的兴趣和购物习惯建立个人资料，可以增加此类个人资料对潜在广告商的价值，广告商随后可以协调如何定位此类
数据价值链 - GSMA
由于数据收集的性质，许多数据驱动型企业受益于显著的规模和网络效应。这些可以越过临界点并自我强化——有时被称为“赢家通吃”条件。需要收集大量数据才能找到合适的数据子集或数据组合进行商业化，这也可能导致垂直整合，使公司能够扩大其收集的数据范围。平台类型的服务尤其如此，这些服务旨在将最大的用户群体（就社交媒体而言）或买家和卖家（就基于交易的平台而言）聚集在一起。数据可以同时用于多种用途，这意味着有些公司能够构建大型数据集，然后查询和利用它们在相邻的细分市场中建立强大的业务。虽然这种行为是一种长期存在的商业惯例，但数据价值链的间接网络效应可以让数据驱动平台在基本上不相关的服务中获得显著的竞争优势，而其他参与者很难复制这种优势。例如，虽然从消费者的角度来看，搜索、电子邮件和娱乐似乎是毫不相关的服务，但能够根据个人的兴趣和购物习惯建立个人资料，可以增加此类个人资料对潜在广告商的价值，广告商随后可以协调如何定位此类
开放访问杂志Medpredict Solutions：使用机器学习算法的医疗保险成本预测
客户更好地了解他或她的保险费用，同时允许保险公司创建更多数据驱动和透明的定价。Medpredict将重点关注每个人的健康状况，从而为更个性化，更公平，更精确的高级定价开辟道路。除此之外，产生的见解还将用于制定知名的医疗保健政策，以及有关行业进一步透明度和公平性的问题。背景医疗保险依赖于传统的定价方法，这些定价方法主要基于线性回归和精算方法。这样的模型主要基于广义人群数据，然后再也没有说明个人健康和生活方式的许多细微差别。通过机器学习，通过计算更广泛的个人数据范围，可以提高预测的准确性。ML的最新进步引入了此类高级模型，涉及决策树，随机森林和梯度增强机，这些机器将复杂的非线性变量远比以前的方法好得多。尽管在ML在医疗保健领域的应用领域进行了广泛的研究，例如疾病预测和患者再入院，但在预测保险价格方面的专门工作较少。这是本文试图填写ML的高级技术的差距，该技术个性化和微调医疗保险定价，使其与个人以及保险提供商更加准确和相关。
白皮书 AI 助力健康发展 1.0 版...
如今，计算机支持人类输入、决策和提供数据。在当今的医疗保健领域和医疗行业中，人工智能、算法、机器人和大数据用于推断长期医疗趋势，并根据数据驱动的估计检测和衡量个人相关风险和机会。医疗保健行业高度依赖数据和分析来改善治疗、实践、服务个性化和依从性。由于物联网 (IoT) 和智能技术（如能够定期监测我们健康参数的智能可穿戴设备）的大规模部署，近年来，收集的医疗数据范围出现了巨大的增长，包括临床、遗传、行为和环境数据。特别是，全球医疗 IT 市场预计将从 2021 年的 3261 亿美元增至 2026 年的 8211 亿美元，预测期内的复合年增长率为 20.3%。该市场的增长主要得益于政府对医疗 IT 解决方案的要求和支持；大数据在医疗保健领域的应用日益广泛；医疗 IT 解决方案的投资回报率高；降低不断上涨的医疗成本的需要；由于 COVID-19 导致对 HCIT 解决方案的需求和使用不断增长；以及不断增长的移动医疗、远程医疗和远程患者监控市场 1 。
评论文章增强现实界面的复杂性...
随着医疗信息系统、电子记录、智能、可穿戴设备和手持设备的使用不断增强，医疗系统正面临着变革。中枢神经系统的功能是控制思维和人体的活动。现代医学和中枢神经系统领域计算能力的快速发展使从业者和研究人员能够从这些系统中提取和可视化洞察力。增强现实的功能是将虚拟和现实对象结合起来，在实时和真实环境中交互运行。增强现实在中枢神经系统中的作用成为一项发人深省的任务。基于手势交互方法的中枢神经系统中的增强现实对于降低护理成本、改善护理质量、减少浪费和错误有着巨大的潜力。为了使这个过程顺利进行，提供一份关于现有最先进工作的综合研究报告将是有效的，以便医生和从业者能够在决策过程中轻松地使用它。这项综合研究最终将总结与中枢神经系统中基于手势交互的增强现实方法相关的已发表材料的输出。这项研究采用了系统文献的协议，系统地收集、分析和从收集的论文中得出事实。收集的数据范围来自 10 年来已发表的材料。78 篇论文