XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据驱动
在数据驱动和数字化战场保护平民：迈向基础人道主义技术基础设施
本文探讨了现代战争的现实，包括混合威胁和非常规战争的上升趋势，这些战争采用了由数字和数据驱动的流程支持的新兴技术。这些技术的应用方式扩大了战场，导致更多的平民卷入冲突。负责保护平民的人道主义组织已经调整了他们的方法以适应新兴技术的使用。然而，缺乏对数据使用的国际共识、冲突参与者的公共和私人性质、扩大的战场的跨国性以及冲突空间中加剧的安全风险对保护平民议程构成了巨大挑战。基于新兴技术的双重用途、与监管相关的挑战以及受冲突影响的人需要展示对数字媒体素养的适应力和知识，本文建议制定“最低限度的基本技术基础设施”指导方针，该指导方针由技术、监管和公众意识与教育支持
使用机器学习对结构进行数据驱动的地震分析
摘要：钢筋混凝土剪切壁是支撑侧载荷的最重要的建筑结构组件之一。尽管具有重要意义，但剪切壁的安全边缘不足，通过地球后侦察和当前的实验研究已经揭示了剪切壁的安全边缘。当前的剪力壁不能以基于力学和经验数据的模型而迅速确定其故障模式。为了确定剪切墙如何根据几何配置，材料质量和增强细节而失败，本研究使用机器学习（ML），该机器学习（ML）最近取得了一些进步。由395个实验带来了不同几何配置的剪切壁，构成了研究的详尽数据库。在这项研究中，最佳预测方法是通过评估八种机器学习方法来确定的，其中包括K最近的邻居（KNN），幼稚的贝叶斯，随机森林，XG增强，决策树，Ada Boost，Cat Boost和LightGBM。详尽的检查导致了这项研究中随机基于森林的ML方法的提议。在确定剪切壁如何破裂时，建议的方法准确87％。根据研究，纵横比，边界元素加固指数以及厚度厚度的壁比是剪切壁故障的关键因素。最后，这项研究提供了一种由数据驱动的分类方法，该方法是开源的，可以被全球设计公司使用。提供新见解的其他实验数据可能很容易包含在建议的方法中。
白皮书：数据驱动的文档管理到Web3和Metaverse
本文概述了DataFilo，这是一个综合框架，用于将传统文档管理系统转换为专为Web3和新兴的元评估设计的分散的，AI驱动的生态系统。当前的系统在处理非结构化数据，缺乏验证机制以及对集中式基础设施的依赖时遭受效率低下的困扰。通过整合用于语义处理的人工智能，用于验证和完整性的区块链以及分散的存储，该框架弥合了传统工作流与Web3和Metaverse应用程序中所需的可互操作，可验证的结构之间的差距。此外，它还探索了将文档衍生的信息货币化为区块链资产的安全机制，从而确保在虚拟环境中的隐私和合规性。
数据驱动的工作流程用于复杂1
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月18日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.632662 doi：biorxiv preprint
为数据驱动组织开发战略路线图
摘要数据驱动的组织的快速发展需要一种战略方法，以使项目与总体业务目标保持一致。本文介绍了一个系统模型，用于开发以数据为中心企业的独特需求量身定制的战略路线图。该模型集成了风险管理原则和利益相关者一致性，以确保有效和可持续地实现组织目标。从实用应用和行业最佳实践中汲取灵感，该方法强调迭代计划，高影响力计划的优先级和持续的绩效评估。路线图的关键组成部分包括定义组织愿景，确定关键绩效指标（KPI）以及利用数据分析以告知决策。风险管理嵌入了框架内，以应对潜在的挑战，从技术过时到数据安全威胁，确保有强大的缓解策略。利益相关者的一致性是通过结构化的参与过程实现的，这些过程促进了跨职能团队之间的协作，使多样化的兴趣和专业知识与共同的目标保持一致。所提出的模型还强调了可伸缩性和适应性的重要性，使组织能够响应不断发展的市场动态和技术进步。来自领先的数据驱动组织的案例研究说明了该框架的实际实施，展示了其在推动创新，提高运营效率和增强决策方面的有效性。通过系统地将项目与业务目标保持一致，组织可以弥合战略意图和运营执行之间的差距，从而促进数据驱动的卓越文化。本文在大数据时代就对战略管理的越来越多的论述做出了贡献，为寻求浏览现代商业环境复杂性的领导者提供了可行的见解和工具。关键字：战略路线图，数据驱动组织，风险管理，利益相关者对齐，业务目标，项目优先级，数据分析，可伸缩性，适应性，决策。doi：https：//doi.org/10.54660/.ijmrge.2023.4.6.1128-1140关键字：数据驱动组织，战略路线图，商业目标，企业目标，利益相关者对齐，风险管理
一种数据驱动的脑机接口机器学习方法......
近年来，用于替代失去肢体的假肢设备的性能越来越好。软件和硬件方面的最新进展使得解码脑电图 (EEG) 信号成为可能，从而通过脑机接口 (BCI) 改善对有源假肢的控制。大多数 BCI 研究都集中在上半身。尽管近年来针对下肢的 BCI 研究有所增加，但我们对与下肢运动相关的神经模式的了解仍然存在差距。因此，本研究的主要目的是展示从 EEG 数据记录中解码下肢运动的可行性。第二个目标是调查截肢者众所周知的神经可塑性适应是否会影响解码性能。为了解决这个问题，我们收集了多名下肢截肢者和一个匹配的健全对照组的数据。利用这些数据，我们训练并评估了已被证明对上肢 BCI 有效的常见 BCI 方法。两组的平均测试解码准确率均为 84%，我们的结果表明，使用 EEG 数据可以准确区分不同的下肢运动。健康受试者和下肢截肢受试者对这些运动的解码性能没有显著差异（p = 0.99）。这些结果表明使用 BCI 进行下肢假肢控制的可行性，并表明解码性能不受两组之间神经可塑性引起的差异的影响。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。
安全且安全的自主系统的物理信息数据驱动的技术
主要主管：Amy Nejati博士（amy.nejati@newcastle.ac.uk）摘要。该项目的中心愿景是在数据驱动的技术中开创开创性的进步，这些技术为验证和设计安全可安全的自主系统（AS）提供了数学上的信心。随着复杂的现实世界应用程序扩展，分布式物理系统越来越多地与计算组件相互作用，所有这些都在不确定的环境中运行。网络组件与物理环境之间的这种相互作用可能导致信息泄漏，从而使系统安全处于危险之中。因此，必须同时解决安全性和安全性。现代应用程序典范并在各种行业中扮演着至关重要的角色，尤其是在安全至关重要的系统中，例如智能运输系统，机器人技术，生物网络和自动化的制造系统。
J-B HI特刊“多模式医学数据驱动的生物医学和健康信息学：挑战和解决方案”
随着医疗技术的持续发展，医疗数据介绍了多模式，高纬度和大规模的特征。多模式数据融合已成为生物医学研究领域的热点和尖端的方向，并且是改善疾病诊断和个性化治疗效果的关键。此外，随着大数据和人工智能（AI）技术的发展，生物信息学方法正在不断创新，为生物医学研究提供了强大的工具，并为多模式医学数据融合提供了强有力的支持。因此，多模式医学数据融合分析和生物信息学计算是当前生物医学研究的革命趋势。但是，在生物医学信息学快速发展的领域中，对各种医学数据源的整合和分析带来了前所未有的机会以及主要挑战。例如，数据处理和分析的复杂性，数据融合过程中的安全性和隐私保护，算法的复杂性以及模型的解释性。本期特刊将着重于多模式医学数据融合分析和生物信息学计算的最新进展，旨在讨论该领域的核心挑战和创新解决方案，并为研究人员，学者，从业人员，从业人员，科学家和相关领域的研究人员提供新的科学研究观点。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
建议引用：Dornemann, Jorin；Rückert, Nicolas；Fischer, Kathrin；Taraz, Anusch (2020)：海运物流中的人工智能和运筹学，在：Jahn, Carlos Kersten、Wolfgang Ringle、Christian M. (Ed.)：海运和城市物流中的数据科学：数据驱动的物流和可持续性解决方案。汉堡国际物流会议 (HICL) 论文集，第 14 卷。 30，ISBN 978-3-7531-2347-9，epubli GmbH，柏林，第 337-381 页，https://doi.org/10.15480/882.3140
目的：人工智能 (AI) 的应用有可能与运筹学方法相结合带来巨大进步。在我们的研究中，我们探索了当前使用 AI 方法解决优化问题的方法。目的是概述最新进展并研究它们如何适应海运物流。方法：进行并呈现结构化的文献综述。对已确定的论文和贡献进行分类和归类，并总结一些特别相关的贡献的内容和结果。此外，还进行了评估，确定了现有的研究差距并展望了未来的研究方向。发现：除了在优化领域大量使用 AI 关键词外，人们对使用机器学习自动学习优化问题的启发式方法的兴趣也日益浓厚。我们的研究表明，这些方法大多尚未适应海运物流问题。所发现的差距为未来研究中开发海运物流学习模型奠定了基础。原创性：在运筹学领域使用机器学习方法是一个有前途且活跃的研究领域，具有广泛的应用范围。从海运物流的角度回顾这些最新进展是一种新颖的方法，可以为未来研究和实践中开发海运物流大规模优化问题的解决方案带来优势。