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World File Search System预测分析
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
将AI驱动的预测分析集成到连接的...
摘要：在本文中，我们建立了一个关键领域，其中预测分析可以使用最先进的机器学习（ML）技术（例如长期记忆（LSTM）网络）为连接的汽车平台的消费者带来价值。除了提供有关AI-wived预测算法的应用和部署中的纠结和挑战的想法外，我们还描述了一些最佳实践，这些实践对于确保AI驱动的洞察力表现出来而不会损害其准确性和可靠性，这是必不可少的。尽管适用于与车辆维护相关的预测见解，但本文中描述的工具和实践是通用的。它们可以在类似的上下文中用于与其他连接的汽车平台相关的预测见解。连接的汽车解决方案已成为物联网（IoT）的重要部分之一，并将继续成为汽车行业创新背后的推动力。随着高级驾驶员援助系统（ADA）的增长，车内信息娱乐系统以及针对连接和自动驾驶的汽车技术的持续发展，该行业正在与连接的汽车平台中的另一波创新浪潮见证。预测性见解可以为连接的汽车平台的消费者提供切实的价值和收益。AI驱动的预测分析具有巨大的潜力，可以利用连接的汽车数据产生这些有价值的见解。关键字：连接的汽车平台，预测分析，行业4.0，物联网（IoT），人工智能（AI），机器学习（ML），智能制造（SM）
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
联邦卷积神经网络用于创伤性脑损伤的预测分析：分散健康监测的进步
摘要 - 创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的全球健康问题，通常会导致长期残疾和认知障碍。对TBI的准确及时诊断对于有效的治疗和管理至关重要。在本文中，我们提出了一个新型联邦卷积神经网络（FEDCNN）框架，用于在分散的健康监测中对TBI进行预测分析。该框架在Python中实现，利用了三个不同的数据集：CQ500，RSNA和中心-TBI，每个数据集都包含与TBI相关的带注释的脑CT图像。该方法包括数据预处理，使用灰度级别共发生矩阵（GLCM）的特征提取，采用蚱hopper优化算法（GOA）的特征选择以及使用FEDCNN进行分类。与现有方法（例如Dann，RF和DT和LSTM）相比，我们的方法的精度为99.2％，超过1.6％。FEDCNN框架提供了分散的隐私性 - 在各个网络之间保存培训，同时与中央服务器共享模型参数，从而确保健康监控中的数据隐私和分散化。评估指标在内，包括准确性，精度，召回和F1得分表明了我们方法在准确分类与TBI相关的正常和异常脑CT图像方面的有效性。ROC分析进一步验证了FedCNN框架的判别能力，强调了其作为TBI诊断的先进工具的潜力。我们的研究通过为TBI管理提供了可靠，有效的方法，为分散的健康监测领域做出了贡献，从而在患者护理和医疗保健管理方面提供了重大进步。未来的研究可以探索扩展FedCNN框架以结合其他模式和数据集，并集成先进的深度学习体系结构和优化算法，以进一步提高医疗保健应用程序中的性能和可扩展性。
使用机器学习板球中的球员性能预测分析
玩家性能是比赛结果的最关键参数。根据各种参数选择一组玩家，包括一致性，形式，针对特定对手的表现，特定场地的表现，比赛的比赛，比赛类型等的压力等，都提高了球队赢得比赛的可能性。以下研究旨在根据玩家的性能参数来分析和预测玩家的性能。该问题分为两个部分，即击球表现和保龄球表现。该问题被认为是一个分类问题。跑步得分，而所采用的检票口被分类为不同的范围。天真的贝叶斯，决策树，随机森林和支撑向量机（SVM）是研究中使用的算法。随机森林和决策树几乎是相同的，因此，结果最准确。
预测分析在优化供应链中的作用...
4 Independent Researcher, Ohio, USA 5 Independent Researcher, Nebraka, USA 6 Independent Researcher, North Dakota, USA ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Adebunmi Okechukwu Adewusi Corresponding Author Email: biijei2@rocketmail.com Article Received: 01-01-24 Accepted : 02-03-24 Published: 22-03-24许可详细信息：作者保留了本文的权利。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。___________________________________________________________________________
医疗保健中的AI：通过预测分析和决策支持系统转化患者护理
人工智能（AI）已成为医疗保健中的革命力量，提供了变革性解决方案，以增强患者护理，简化流程并改善整体医疗保健结果。[7]本文深入研究了AI在医疗保健中的关键作用，特别关注预测性分析和决策支持系统如何重塑患者护理。[6]文献综述：医疗保健中的AI正在通过预测分析和决策支持系统来改变患者护理。AI技术，例如机器学习和深度学习，正在用于分析结构化和非结构化的医疗保健数据，包括电子病历和医疗图像[2]。这些技术可以识别患者数据的模式和趋势，这些模式和趋势对人类而言可能并不明显，从而实现了早期的诊断，治疗和预后评估[3]。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手也用于自动执行例行任务并提供个性化的健康建议，改善可访问性和
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。___________________________________________________________________________
SIEM 中的 AI 和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应
参考文献 [1] David R. Miller、Shon Harris、Allen Harper、Stephen VanDyke、Chris Blask，《安全信息和事件管理 (SIEM) 实施》，McGraw Hill LLC，2010 年。[2] Dirk Schaefer、Lane Thames，《面向设计和制造的工业 4.0 网络安全分析》，Springer International Publishing，2017 年。[3] 信息资源管理协会，《安全领域的人工智能应用研究选集》，IGI Global。引用：ShivaDutt Jangampeta，SIEM 中的人工智能和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应国际人工智能与机器学习杂志 (IJAIML)，1(1)，2022，页。10-14 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJAIML/VOLUME_1_ISSUE_1/IJAIML_01_01_002.pdf 摘要：https://iaeme.com/Home/article_id/IJAIML_01_01_002 版权所有：© 2022 作者。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。本作品已获得知识共享署名 4.0 国际许可 (CC BY 4.0)。