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World File Search System预测分析
预测分析和不确定性...
满足政府法规 美国国防部、联邦航空管理局和食品药品管理局等政府监管机构已经制定并继续发展指导文件，将数值模拟模型作为满足监管要求的可靠证据来源。指导文件建议制造商将模型验证、确认和不确定性量化 (VVUQ) 作为其数值分析报告的一部分。SmartUQ 员工在 UQ 领域拥有丰富的专业知识，并了解 UQ 在 VVUQ 流程中的作用。SmartUQ 的专家可以根据政府监管指南帮助将 UQ 集成到贵公司的工程工作流程中。
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
增强预测分析，自动化
非人性化的客户服务和千篇一律的营销方式已经一去不复返。人工智能 (AI) 正在改变企业与客户互动的方式，使互动在每个平台上都变得个性化和顺畅。这种转变是由人工智能预测客户需求、自动执行日常任务和分析大量数据的能力推动的。人工智能的预测能力可以检查客户数据以预测他们的偏好。想象一下，您会收到针对性广告和产品推荐，这些广告和产品推荐似乎完全符合您的偏好！这种个性化的营销方法可以提高参与度并显著提高销售额。人工智能驱动的 24/7 聊天机器人提供即时客户支持，无需等待。它们处理常见的查询并提供实时帮助，不断提高理解自然语言的能力，并在每次互动中提供越来越准确的帮助。人工智能通过自动执行重复性任务来提高效率，使人类团队可以投入更多时间来培养与客户的关系，包括确定潜在客户、建立有针对性的电子邮件活动以及分析数据以指导业务决策，结果如何？运营效率更高，团队更快乐。企业必须了解客户情绪，而人工智能的整合可以分析客户在各种渠道上的互动，以评估他们的情绪和态度。这一过程被称为“情绪分析”，它使企业能够尽早发现不满情绪，管理在线品牌认知，并收集有价值的见解，以改进产品和完善营销策略。随着人工智能的整合程度越来越高，企业也需要考虑到道德问题，必须优先考虑客户隐私，消除算法中的偏见，并保持人性化以建立真正的关系。人工智能的未来及其可能性是无限的！自然语言处理 (NLP) 的进步将导致聊天机器人的声音和行为与人类相似，而人工智能与虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的整合可以创造身临其境的个性化体验。总之，人工智能并不是要取代人类；它是为了作为您的客户体验合作伙伴进行协作。
增强太阳能的预测分析...
3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
通过预测分析增强网络安全
摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。
动物保健的预测分析-IJRPR
通过改进数据收集，统计建模和技术集成，动物卫生保健中预测分析的发展已提高。最初，以电子健康记录，诊断信息和环境数据进行预测疾病暴发并评估个人健康风险的努力。随着技术的发展，预测模型包含了来自可穿戴设备和传感器的实时数据，从而增强了监测动物行为和生理状态的能力。已采用统计方法（例如分类和回归）来识别大型数据集中的模式，帮助早期疾病检测，优化治疗策略并改善资源分配。尽管如此，诸如数据可靠性，模型验证和道德考虑之类的挑战继续限制其全部潜力。
护理中的人工智能和预测分析
人工智能 (AI) 和预测分析正在通过改进决策过程和改善患者治疗效果来改变护理。本研究考察了 AI 技术在护理实践中的整合，强调了它们在支持护士提供高质量护理方面的潜力。进行了全面的文献综述，以确定 AI 在护理中的关键应用，包括用于风险评估的机器学习算法、用于文档的自然语言处理和用于患者治疗效果的预测分析。结果表明，AI 工具可以显著减轻护士的行政负担，使他们能够更加专注于直接的患者护理。此外，该综述还强调了在护理中采用 AI 技术所带来的伦理、法律和社会影响，例如需要减轻偏见和确保患者隐私。此外，还强调了护理教育纳入 AI 能力的必要性，因为目前的课程往往缺乏足够的健康信息学和 AI 培训。总之，虽然 AI 为加强护理实践和患者护理提供了大量机会，但它也带来了挑战，必须通过全面的教育和道德框架来应对。未来的研究应该探索人工智能对护理角色和患者结果的长期影响，确保技术补充而不是取代护理中的人为因素。
手术中的预测分析和人工智能
预测分析和人工智能 (AI) 正在世界各地的医院中应用，以协助临床决策支持、与患者讨论某些程序的风险以及识别临床状况正在恶化的患者。研究人员正在使用大量数据和机器学习的最新进展来提高手术质量和患者结果。外科手术结果俱乐部是一个由外科医生和卫生服务研究人员组成的联盟，他们推动外科手术结果研究的科学发展，该俱乐部在 2022 年会议上召集了一个由 4 名专家组成的小组，他们重点介绍了他们在外科研究中使用预测分析和人工智能的研究和经验。讨论了外科手术中人工智能的三个主要领域：计算机视觉、护理点的数字化转型和电子健康记录数据。他们讨论了外科手术中人工智能这些领域的机遇和风险，在本观点中，我们将进一步讨论。
利用数据利用和预测分析
摘要 信息技术的进步推动了组织和个人生成的数据量和多样性的指数级增长。在这个时代，数据科学已成为揭示数据中隐藏模式的重要学科，从而促进更智能的决策过程。本文全面、最新地概述了数据科学应用中的挑战和机遇，特别关注 PLS（偏最小二乘）分析方法。通过 SmartPLS 应用程序实施的 PLS 方法将偏路径分析与偏最小二乘技术相结合，并已成为数据科学领域分析复杂结构模型的首选方法。本研究深入探讨了 PLS 在处理多样化和复杂数据集方面的实际应用和优势，并阐明了实施过程中遇到的潜在障碍。通过研究方法的优势并解决与 PLS 相关的挑战，本文旨在为寻求利用此方法和 SmartPLS 应用程序增强数据分析和明智决策的研究人员和从业者提供宝贵的见解。关键词：数据驱动创新、预测分析、决策支持系统 1. 简介