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人工智能驱动的预测分析在优化 IT 中的作用
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能驱动的预测分析在优化 IT 行业供应链运营中的关键作用。通过利用机器学习、深度学习和神经网络，预测分析可以显著增强需求预测、库存管理、供应商选择和风险管理。尽管人工智能有可能彻底改变供应链，但它的整合面临着挑战，包括数据质量、对熟练人员的需求和组织阻力。讨论了战略实施方法，强调强大的数据基础设施、利益相关者的参与和持续创新。本文通过强调人工智能在供应链中的经济和社会影响并为未来的研究方向提出建议，为学术讨论做出了贡献。它是从业者和学者在供应链优化中应对人工智能驱动的预测分析复杂性的综合指南。关键词：人工智能驱动的预测分析、供应链优化、IT 行业、机器
石油和天然气加工设施的预测分析应用
石油和天然气加工设施的预测分析应用，作者：Elias A. Machado Roberty 石油工程硕士，苏利亚大学，2019 年 化学工程学士，拉斐尔乌达内塔大学，2011 年 提交给系统设计与管理计划，部分满足麻省理工学院工程与管理硕士学位的要求 2021 年 9 月 ©2021 Elias A. Machado Roberty。保留所有权利。作者特此授予麻省理工学院的许可，以通过现在已知或以后创建的任何媒介全部或部分复制和公开分发本论文文件的纸质和电子副本。作者签名。....。....。....。....。....。....。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 系统设计与管理系 2021 年 8 月 6 日 认证人. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Richard D. Braatz Edwin R. Gilliland 化学工程教授 论文导师 接受人. . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。琼·鲁宾
物流和供应链管理的数据和预测分析使用
简介技术使用对物流和供应链管理（LSCM）学科引起了极大的兴趣（Daugherty，2011年）。LSCM研究将技术的使用视为涉及大量学习的社会过程，技术和组织都相互适应（Swanson等人。，2017年）。只有在用户达到技术与组织之间可行的兼容性时才能进行卓越运营（Premkumar等人，2005年）。但是，实现这种兼容性可能具有挑战性。成功的技术使用铰链对他们运营的人和组织结构的关键作用（Williams and Edge，1996）。没有技术，人员和组织之间的这种关系，该技术的潜力将不足或采用甚至可能不会导致其使用（Orlikowski，1992）。
AI驱动的农业供应链中的预测分析：...
4 Hult International Business School, USA 5 Department of Accounting, City Power, Johannesburg, South Africa _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Favour Oluwadamilare Usman Corresponding Author Email: favourhimself@gmail.com Article Received: 03-01-24 Accepted: 01-02-24 Published: 18-02-24 Licensing Details : Author保留本文的权利。本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
AI驱动的预测分析零售：新兴的评论...
6 Information Technology & Management, University of Texas, Dallas, USA ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Onyeka Franca Asuzu Corresponding Author Email: asuzufranca@yahoo.com Article Received: 01-01-24 Accepted : 01-02-24 Published: 13-02-24 Licensing Details : Author retains the right of this article.该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
石油和天然气中的预测分析和生成AI
摘要 - 如今，通过分析预测和生成AI，整个石油和天然气行业的数字化转型时代。这些复杂的技术正在逐渐被用来优化影响井结构的关键问题，其中包括井眼稳定性，危险识别和决策。这是因为预测分析使操作员有可能预测问题的发生并经常保护设备以减少故障的发生率，从而使安全性成为设备的基本方面。另一方面，生成的AI模仿了实际的生活场景，从而了解了对最佳钻探，生产和维护策略的了解。总体而言，指定的技术提供了相当大的优势：提高运营效率，降低成本和安全性。但是，需要解决一组问题以实现集成：数据质量问题，网络安全问题以及培训员工新技能的需求。本文讨论了石油和天然气行业中预测分析和生成AI的可能性，优势，困难和未来及其变革和价值产生的机会。索引术语 - 预测分析，生成AI，石油和天然气行业，井眼稳定性，危害检测，数字转换
使用戴尔 AI 入门套件支持预测分析
为了充分利用 NVIDIA GPU，我们使用了 NVIDIA Container 工具包，该工具包允许用户构建和运行 GPU 加速容器。有关此工具的更多详细信息，请访问 NVIDIA 网站。最后，我们使用了基于 NVIDIA 的 TensorFlow docker 镜像（可在 nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.12-tf2-py3 获得）定制的 docker 容器。此镜像提供了一个庞大的工具生态系统，使工程师和数据科学家可以使用 JupyterLab、TensorFlow、Keras、RAPIDS cuDF 库等开发 ML 应用程序。这种方法提供了 Docker 的灵活性：用户可以构建和自定义自己的镜像，并根据自己的需求部署特定的 Docker 容器。
人工智能和机器学习通过诊断和预测分析转化皮肤病理学
次，允许皮肤病理学家专注于复杂的病例，以解决服务不足地区不断增长的需求。尽管取得了这些进步，但由于不足以多样化的培训数据集，监管障碍以及有关数据培训和模型解释性的道德问题，挑战仍然是算法偏见的形式。解决这些挑战需要开发全面的，可解释的AI系统，并建立透明框架以进行临床整合。AI和ML在皮肤病理学中的变革潜力很明显，这些技术可以通过提供精确的诊断诊断，个性化的护理和提高效率来重新定义该领域，最终将皮肤病理学转化为基于证据的新时代，以证据为基于循证的患者，以患者为中心的药物。
使用AI：对象检测，预测分析和自主系统
人工智力（AI）的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作（MDO）的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力，这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集，处理，分析和剥削精度，从而缩短了OODA（观察，东方，决定，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT）循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如，AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统（UAS）脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型（LLM）还可以从不同的平台中综合大数据，例如结合图像，社交媒体帖子和情报报告，以提供对操作环境（OE）的全面概述，以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence，监视和侦察（ISR）平台和武器系统。尽管有这些进步，AI在MDO中实施时也带来了无数的技术，道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战，并为未来的方式提供建议。
通过强化学习的智能城市优化基于学习的预测分析
摘要 - 快速移动的城市化和城市的数字过渡的融合要求释放智能能源管理，效率符合可持续性和降低碳足迹，同时为城市居民提供高质量的生活标准。传统解决方案通常发现，考虑到能源的固有背景，各种需求以及不断变化的基础设施要求，处理能源的城市消费的强度和可变性几乎是不切实际的。作为针对挑战的建议解决方案，基于深度学习的预测分析（RLPA）的发展是为了解决为现代城市优化能源的问题。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，用于使自主优化AI代理通过顺序决策中的相互作用来学习环境中的策略。加上预测分析时，此类系统可以帮助实时能源预测，能源的分配以及网格稳定性，以实现更具适应性和成本效益的能源系统。本文研究了基于RL的预测分析对最大程度地降低智能城市能源消耗的变革效应，重点是增强需求端的能源管理，最终促进了可靠的可再生能源在分布式网格中的可靠整合并提高网格复原力。一项详细的调查奠定了典型的增强学习模型，例如Q学习，深Q网络（DQN）和参与者 - 批评算法，以评估其在大规模解决能源优化挑战方面的实际实用性。此外，在研究中处理了智能城市基础架构中RL实施，调整智能电网，物联网驱动的能源管理系统以及需求响应计划。本文提出的方法论需要比较在实际实施智能城市项目中使用强化学习以在节能领域的效率，负载