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营销中的自动化和人工智能
本课程通常允许使用人工智能技术（如 ChatGPT），但与任何其他来源一样，必须始终以读者可复制的方式注明出处。此外，此类写作辅助工具可以在创作过程的不同阶段以不同的方式使用。因此，如果您使用任何这些系统来支持您的工作（作业明确允许），您将需要描述其用途和过程。请记住，当使用生成式人工智能技术作为信息来源时，您有责任评估所引用信息的质量、完整性和准确性。
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。
Python和NOQL地下数据的自动化和高级分析：REATE计划信息处理中石油和天然气行业可持续性的创新
在此编码中，国家石油，天然气和生物燃料（ANP）的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira（2021）的说法，对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理，Melo和Santos（2020）（2020）将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
了解人工智能自动化个性化如何推动 B2B 营销的价值
2.2. 价值................................................................................................................................................ 18
以人为本的航空自动化 - CORE
先进自动化系统 (FAA)：20 世纪 90 年代为美国国家空域的空中交通管制和管理而实施的硬件、软件和程序组合。“飞机”的缩写。ARINC 通信和地址报告系统。姿态指示器：陀螺仪飞机姿态显示器，也称为人工地平仪。另请参阅 EADI。自动相关监视：指定期向地面控制站自动报告飞机位置、高度和其他数据。自动航路空中交通管制，FAA 的先进 ATC 系统概念。航路和终端自动化之间的界限不再那么明确，该术语的使用正在减少；另请参阅 AAS、FAS。自动飞行服务站：一种交互式自动化设施，可向通用航空和其他飞行员提供与飞行相关的信息。另请参阅 FSS。人工智能。航空公司飞行员协会，航空公司飞行员的劳工组织。 (ALT-STAR)：飞行管理系统的高度获取模式，在此模式下，飞机被命令爬升至预选高度并保持水平。辅助动力装置，一种小型涡轮机，提供电力、压缩空气和飞机液压系统的动力源。航空法规咨询委员会，由联邦航空管理局设立，以确保用户对监管过程的意见。航空无线电公司提供
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
使用计算机视觉的结直肠息肉的自动化尺寸
消息结直肠息肉大小是影响管理决策的重要生物标志物，但目前使用的主观方法有缺陷。我们探索了两种计算机视觉（CV）技术，用于将息肉大小为≤5mm或> 5 mm的二进制分类。首先，我们使用了固定在猪结肠模型上的预先幻象息肉（22个这样的息肉的视频）来探索使用Motion（SFM）方法结构（SFM）方法的自动化尺寸的概念，并将其与10个独立的内窥镜医生进行比较：SFM System（85.2％）的总体，平均诊断精度（85.2％）是Onsos-eneros-Ondos-Copist-Copists-59.5％。第二，我们开发了一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，并在10个人类息肉视频中发现了80％的精度。与人工智力（AI）相结合时，实时自动化息肉尺寸可以改善息肉管理策略。
提供AI管理的临床研究数据Parexel的端到端自动化策略
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录（EHR），患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响，它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性，这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性；以云为中心的数据湖；以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接：数据收集策略；数据标准；数据集成方法；以及数据分布，安全性，保护和与法规的整体映射。
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
将机器人过程自动化应用于医院信息系统中的业务流程：混合方法方法
背景：由于技术的进步，包括人工智能，物联网和云服务，电子病历（EMR）发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化（RPA）通过模仿最终用户交互，提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性，从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的：本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用，重点是RPA执行端到端性能监控的能力，这密切反映了实时用户体验。方法：该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成，以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解，用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果：RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败，在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里，RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异，并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论：RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视，这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力，这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思，从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。