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World File Search System统计模型
预测采购物流中的生产成本
本研究的目的是评估统计工具的使用情况，特别是普通最小二乘法 (OLS) 和人工神经网络 (ANN)，并借助这些工具独立有效地预测秘鲁造纸行业供应物流的生产成本。这两个模型在分析上有所不同，但最终却是互补的，以获得更精确的结果，突出了 ANN 在评估指标的精确度方面的卓越性能，与 OLS 统计模型相比，它们实现了 0.0171 的 RMSE 和 0.0122 的 MAE，而 OLS 统计模型实现了 0.0181 的 RMSE 和 0.2070 的 MAE。同样，在所研究的维度之间的分析中，采购管理的系数为 -0.4978，这表明其优化将对生产成本产生积极影响，而其他两个维度的情况则相反，即仓储管理和库存管理，它们的系数为正（0.7457 和 0.4667），这表明它们的优化不一定会对生产成本产生积极影响，恰恰相反，它们的管理不善反而会损害生产成本。这些结果强调了秘鲁造纸公司必须能够实施更新的物流系统，能够整合先进的统计工具，例如使用 ANN 和 MCO，这可以科学地帮助您做出更好的决策，从而改善您的供应流程，从而能够降低您的生产成本。
对美国北半球夏季极端温暖天数和标准化降水指数的熟练亚季节预测
摘要：熟练的亚季节极端高温和降水预测可大大造福于水资源管理、公共卫生和农业等多个部门，以减轻极端事件的影响。我们开发了一个统计模型来预测美国北半球夏季每周极端高温天数和 14 天标准化降水指数 (SPI)。我们使用美国土壤湿度的主要主成分和基于北太平洋海面温度 (SST) 的指数作为预测因子。该模型在美国东部的第 3-4 周优于 NCEP 气候预报系统第 2 版 (CFSv2)。研究发现，北太平洋 SST 异常持续数周，并与持续的波列模式相关，导致美国东部阻塞和极端温度的发生率增加。极端干燥的土壤湿度条件持续到第 4 周，并伴有感热通量增加和潜热通量减少，这可能有助于维持上层反气旋。阻塞反气旋带来的晴朗天空条件进一步降低了土壤湿度，增加了极端高温天气的频率。这种巧妙的统计模型有可能帮助制定灌溉计划、作物规划和水库运行，并减轻极端高温事件的影响。
人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
wids 2024数据科学与AI专业人士薪金报告
全球数据科学领域的女性将主要与结构化数据（数据科学家）合作的专业人员与主要与非结构化数据（AI专业人员）合作的专业人员区分开来。两个小组都分析数据并创建统计模型以收集洞察力并开出行动，但是AI专业人员使用了数据科学家通常不使用的复杂计算机科学和编程技能。这种技能方面的变化对工资有显着影响。
SAS® EVAAS® 关于俄亥俄州价值的常见问题...
俄亥俄州期末考试的增值模型是一种基于回归的模型，它衡量学生在特定科目/年份的预测分数与实际分数之间的差异。当某个学区/学校/教师的学生在同一年/同一科目/同一年级取得与该州平均学区/学校/教师学生相同的进步时，即满足增长预期。该模型不要求学生在同一内容领域甚至同一科目领域有先前的考试成绩，因此非常适合期末考试。相反，学生必须至少有三次先前的评估分数才能生成预测分数。这并不意味着三年的分数或同一科目的三次分数，而只是指不同年级和科目的三次先前分数。生成每个学生的预测分数的过程始于为最近一年参加所选评估的所有学生建立一个强大的统计模型。该模型包括州或参考组所有学生的分数，以及他们跨年份、年级和科目的测试历史。该模型确定所有先前评估分数与学生在所选评估中的表现之间的关系。有关此模型的更多详细信息，请参阅 OH EVAAS 分析的统计模型和业务规则第 3.2 节。
风暴阵风预测与机器学习算法和美国东北部WRF模型变量的整合
摘要：风阵通常与严重危害有关，并可能造成结构和环境损害，从而使阵风预测成为天气预报服务的关键要素。在这项研究中，我们探讨了与天气研究和预测模型的数值天气预测输出集成的Ma-Chine学习（ML）算法的利用，以使风阵电位的估计与观察到的阵风相结合。我们使用了两种ML算法，即随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB），以及两种统计技术：具有识别链函数（GLM-sidentity）的Generalized线性模型和具有原木链接功能（GLM-LOG）的广义线性模型（GLM-LOG），以预测Sover tomk for tomp form for the Somk wink for the Somest for Nouthest for Northest for Netast（NE）。我们使用了2005年至2020年间发生的61种模拟的热带和热带风暴来开发和验证ML和统计模型。为了评估ML模型性能，我们将结果与WRF的后阵风潜力进行了比较。我们的发现表明，ML模型，尤其是XGB的表现比统计模型和WRF（WRF-UPP）模型的统一后处理器表现出色，并且能够更好地与所有风暴中观察到的阵风相结合。ML模型面临着捕获阵风分布的上尾的挑战，学习曲线表明，XGB比RF更具效率，而在较少的风暴中产生更好的预测。
贝叶斯网络对全局能量平衡模型的改进方法
摘要：对气候的精确模拟始终至关重要，同时也是一个挑战。本研究基于粗细模型的概念，提出一种利用贝叶斯网络对全局分辨能量平衡 (GREB) 模型进行改进的方法。改进方法在以 GREB 模型为全局框架的基础上，构建了动力学模型与统计模型相结合的粗细结构，并利用基于 GREB 模型内部气候变量相互关系构建的贝叶斯网络实现局部优化。为了客观地检验改进方法的性能和推广应用，将该方法应用于1985—2014年美国国家环境预测中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的3.75°×3.75°全球数据集，对地表温度和大气温度的模拟。结果表明，改进模型比原始GREB模型表现出更高的平均精度和更低的空间分异，并且在长期模拟中具有良好的稳健性。该方法解决了GREB模型在局部区域由于过度依赖边界条件和初始条件，以及缺乏完全可用的观测数据而导致的精度问题。此外，该模型还克服了由于气候包含项不明确导致统计模型稳健性较差的挑战。因此，改进方法为可靠、稳定的气候模拟提供了一种有希望的方法。
vlad mihai mihaly- curriculum vitae
深度学习工程师，DevTel软件House，Cluj-Napoca，罗马尼亚，使用机器学习，深度学习和统计模型来开发和实施信号处理的嵌入式应用程序，包括文本和语音数据。项目包括问答 - 答案和Chatboat系统以及用于车内多媒体应用程序的意图识别，订单分区用于削减损失优化（与Tenaris Silcotub的协作）以及使用振动传感器（与IFM协作）的Ball轴承缺陷以及CNC聊天检测。2018年10月 -
雌雄主导和从属慈鲷鱼的执行功能和大脑形态
图 2 大脑形态。（a）为计算大脑区域体积而准备的椭圆体大脑图像：T，端脑；OT：视顶盖；Cb：小脑；Hy，下丘脑；Bs，脑干；W，宽度；H，高度；L，长度。（b）对数转换和标准化身体尺寸 (SL) 的对数转换大脑测量值的回归线和 95% 置信区间 (N = 43)。（c）从统计模型中提取的估计值和 95% 置信区间，作为社会地位和性别的函数，并根据身体尺寸 (SL) 进行校正。*p < .05。