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从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
最佳纠缠证人：可扩展的数据驱动方法
多方纠缠是允许量子设备胜过其副手的关键资源，并且纠缠认证对于评估任何量子优势至关重要。唯一的可扩展认证计划依赖于纠缠见证，通常仅对特殊纠缠状态有效。在这里，我们关注量子状态的有限测量集（以下称为量子数据）；我们提出了一种方法，鉴于对感兴趣系统的特定空间分区，可以有效地确定数据集是否与可分离状态兼容。当兼容性被证实时，该方法会为手头的量子数据产生最佳的纠缠见证人。我们的方法基于将可分离状态映射到晶格上的平衡经典理论上。并将兼容性问题映射到一个反统计问题上时，每当经典场理论都不描述玻璃系统时，在多项式时间内就达到了解决方案。我们的结果为量子设备中系统的纠缠认证铺平了道路，相对于可访问的可观测值进行了优化。
带有和没有帧的事件摄像机的数据驱动的功能跟踪
摘要 - 由于它们的高时间分辨率，对运动模糊的弹性提高以及非常稀疏的输出，事件摄像头已被证明是低延迟和低频带特征特征跟踪的理想选择，即使在具有挑战性的情况下也是如此。现有的事件摄像机的功能跟踪方法是手工制作的或源自第一原理，但需要广泛的参数调整，对噪声敏感，并且由于未建模的效果而不会概括到不同方案。为了解决这些缺陷，我们介绍了第一个针对事件摄像机的数据驱动的功能跟踪器，该功能摄像机利用低延迟事件来跟踪在强度框架中检测到的功能。我们通过新型的框架注意模块实现了强大的性能，该模块在特征轨道上共享信息。我们的跟踪器旨在以两种不同的配置进行操作：仅与事件或结合事件和帧的混合模式。混合模型提供了两个设置：一个对齐配置，其中事件和框架相机共享相同的视点，以及一个混合立体声配置，其中事件摄像头和标准摄像头并排放置。这种并排布置特别有价值，因为它为每个功能轨道提供了深度信息，从而增强了其在视觉探光和同时定位和映射等应用程序中的效用。
是AI的未来开源吗？数据驱动的方法。
抽象的大语言模型（LLM）在学术界和行业中都占据了中心地位。在讨论其可用性，准确性和社会影响的讨论中，人们对隐私，透明度及其在非法活动中的潜在滥用的关注日益加剧。这些辩论中的一个关键话题是LLM的可信度，特别是当有关模型是专有的时。一种经常提出的解决方案，以显着提高可信赖性，这是开源模型。但是，此选项具有重要的缺点，例如可以修改和滥用模型的非法应用程序，缺乏激励结构（主要是财务）来支持开放源代码和保护知识产权。另一方面，由于数据和计算资源要求，大多数LLM都受私营部门培训。这些成本很大，专有模型可以更好地定位以获得投资回报。在完全开源和专有之间的频谱上，还有其他方法。这些可以在很大程度上被分类为受许可，部分开放源（开放权重）模型保护的开源用法限制，在开源的陈旧模型版本的混合方法中，而具有市场价值的竞争性版本仍然专有。目前，关于频谱上应该在哪里应该落在何处的讨论仍然没有后卫，并且主要是在何处进行讨论的权衡。我们的目标是避免支持极端，而是提供数据，这些数据将支持行业专家和政策制定者的未来讨论。在本文中，我们通过编译有关LLM的开源开发的数据及其在改进，修改和方法方面的贡献，介绍了一种数据驱动的方法。我们的发现表明，假设性能指标代表了现实的模型性能，则开源社区可以显着有助于改善开源模型的表现。我们确定了开源贡献中的正模式，例如模型大小的显着降低，准确性降低。此外，我们确定了社区成长的模式以及从参与度中受益不成比例的体系结构。
使用随机森林回归的数据驱动方法准确评估电动汽车电池的健康状态
摘要 - 需要准确评估电动汽车 (EV) 电池的健康状态 (SoH)，以管理其性能、安全性和使用寿命。本研究旨在提出一种使用随机森林回归 (RFR) 模型的数据驱动方法来准确预测 SoH。该方法基于历史电池性能数据来训练 RFR 模型，该模型对于捕获输入特征和 SoH 指标之间的复杂非线性关系特别有用。基于模型的方法需要电化学模型，而数据驱动的方法通常依赖于广泛的实验室测试，而我们的方法展示了一种计算高效、灵活且准确的方法，该方法适用于多种电池类型和用例。它使用电压、电流、温度和充电/放电速率等关键特征作为预测因子，从而可以全面检查当前和以前的电池行为。该模型已根据各种基准数据集进行了评估，并显示出高水平的准确性和稳健性。
使用先进的深层激光扫描技术对增材制造的 Ti6Al4V 扫描电子显微镜图像进行实时数据驱动的微观结构缺陷检测
由于缺乏全面的数据集和缺陷类型的多样性，自动检测增材制造的 Ti6Al4V 材料中的微观结构缺陷面临巨大挑战。本研究介绍了一种应对这些挑战的新方法，即开发专门针对扫描电子显微镜 (SEM) 图像的微观结构缺陷数据集 (MDD)。我们使用此数据集训练和评估了多个 YOLOv8 模型（YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x），以评估它们在检测各种缺陷方面的有效性。主要结果表明，YOLOv8m 在精度和召回率之间实现了平衡，使其适用于可靠地识别各种缺陷类型中的缺陷。另一方面，YOLOv8s 在效率和速度方面表现出色，尤其是在检测“孔隙”缺陷方面。该研究还强调了 YOLOv8n 在检测特定缺陷类型方面的局限性以及与 YOLOv8l 和 YOLOv8x 相关的计算挑战。我们的方法和发现有助于科学地理解增材制造中的自动缺陷检测。MDD 的开发和 YOLOv8 模型的比较评估通过提供检测微结构缺陷的强大框架来推进知识水平。未来的研究应侧重于扩展数据集和探索先进的 AI 技术，以提高检测准确性和模型泛化能力。
从缺货到成功：利比里亚利用数据驱动解决方案推进计划生育的大胆举措
在利比里亚马里兰县哈珀市的清晨，萨梅塔·乔治 (Sametta George) 坐下来写下她当天的“待办事项”清单。当城市渐渐苏醒时，萨梅塔走出办公室，知道她作为利比里亚计划生育协调员的一天将远离她精心制定的计划。在利比里亚的医疗保健系统工作了 23 年（从诊所到国家领导层），她已经学会了期待意外。然而，面对每一次挑战，她做出改变的决心只会更加坚定。萨梅塔对公共卫生的热情源于她的成长经历。小时候，她看着母亲随时准备好必需品，帮助有需要的邻居。“我妈妈是我帮助他人的动力，”萨梅塔分享道。“这些道德教训和服务行为激励我走上了护理之路，并最终成为公共卫生领导者。”如今，萨梅塔领导着确保利比里亚各地妇女能够获得计划生育产品和服务的努力——她认为这些服务对妇女的健康、赋权和经济稳定至关重要。但确保避孕药具供应的道路并不平坦。过去十年，由于缺乏对计划生育供应链的充分了解，利比里亚政府在供应管理方面面临重大挑战
一项关于通过 1 数据驱动的持续质量和系统改进改善心脏病和中风结果的法案；为 Ti 添加新的 2 章节
新章节。第 1 节。立法机关打算实施 2022 年法律第 58 章指导的紧急心脏和中风系统评估 5 项建议，以支持改善华盛顿州紧急心脏和中风护理并减少心脏和中风事件导致的死亡和 8 残疾的努力。这包括 9 在整个护理过程中开发一个包容性的最佳心脏和中风护理系统 10。协调的医疗保健 11 交付系统需要持续的监督、基于证据的 12 投入、协调和绩效评估。因此，13 立法机关打算让该部门负责 14 监督和协调全州心脏和中风护理系统 15。16
数据驱动的模拟和场景分析，将自动按需舰队集成到公共交通中
通过模拟不同的方案，利益相关者（例如车队运营商，用户和城市行政管理）可以使用相关的关键绩效指标（KPI）分析未来的发展。这些基于模拟的见解支持数据驱动的决策，并为移动性转变做出了重要贡献。STF因此可以实现面向目标的计划，从而使自动驾驶汽车可持续有效地整合到现有的运输系统中，并为连接的，防止未来的公共交通系统铺平了道路。