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World File Search System预测分析
使用机器学习和数据挖掘的人力资源中的预测分析
摘要人力资源管理信息系统（HRIS）由于当今的技术和全球技术发展而迅速发展。随着企业的数字化，它被广泛用于人力资源（HR）和HRIS的预测应用中。HR和HRI，更好地管理人力资源数据并做出更准确，更可靠的决策对企业至关重要。在该领域，数据挖掘和机器学习方法用于通过预测分析揭示管理决策中数据之间的有意义的关系和趋势。两种方法在人力资源领域都非常重要，对于企业将数据集转换为有用信息非常有效。它可以帮助企业了解趋势，这些趋势可以通过使用分析能力来实现更准确和可靠的业务决策。在本研究的范围内，对Bursa汽车行业的一家公司的白领雇员使用HRIS系统的使用进行了研究。通过统计和数据挖掘，研究了人力资源信息系统对公司和信息技术基础设施的成本，时间节省和战略影响，根据该部门工作，年龄，性别和教育水平的差异和关系。KNIME和SPSS统计计划，这些程序是机器学习工具。HRIS结果，并提出了建议以将来的计划。关键字：人力资源管理，人力研究信息系统，数据挖掘，机器学习，汽车，分类，刀具，IBM SPSS统计1.介绍由于全球技术发展，企业更喜欢像在所有部门和领域一样以人力资源管理和信息学为导向技术。今天，人力资源（HR）经历了重大的转变，从就业和业务流程到在建筑工地上实施应用程序，需要使用人力资源信息系统（HRIS）。hris是一个集成的计算机系统，包括获取，存储，分析和分发有关企业人力资源的宝贵信息[1]。使用HRI进行企业的行政流程也提高了做出的决定的可靠性[2]。不仅要监视和管理HRIS人力资源功能和流程
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
智能：使用多基因组轮廓的新型机器学习管道，用于生物标志物发现和预测分析
摘要在本文中，我们提出了智能，这是一种用于多基因组学探索的新型机器学习（ML）管道，以发现具有高度准确性的疾病预测生物标志物。智能基于一种新型方法，该方法由使用多基因组，临床和人口统计数据的传统统计技术和剪切ML算法组成。智能引入了一种新的度量，即智能基因（I-Gene）得分，以衡量单个生物标志物对复杂性状的预测的重要性。i-gene分数可用于生成个体的i-gene概况，以理解疾病预测中使用的ML的复杂性。Intelligenes是用户友好，便携式的，并且是与Microsoft Windows，MacOS和UNIX操作系统兼容的跨平台应用程序。智能不仅具有个性化的个性化早期发现和罕见疾病的潜力，而且还为使用新型ML方法提供了更广泛研究的途径，最终导致了个性化的干预措施和新颖的治疗目标。可用性：智能的源代码可在GitHub（https://github.com/drzeeshanahmed/intelligenes）和Code Ocean（https://codeocean.com/capsule.8638596/tree/v1）上获得。联系人：Zeeshan Ahmed（zahmed@ifh.rutgers.edu）补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
商业3DA3预测分析冬季2024课程...
讲座：3小时X1/WK教程：N/A课程交付模式：亲自课程描述：本课程旨在向本科生介绍预测分析的基础知识。该课程采用计算方法来解决业务问题中预测和预测的概念。学生将了解最常用的预测分析工具和方法，并将其应用于一系列问题以获得动手体验。在此过程中，学生使用最先进的分析计算平台和工具来学习预测数据分析的基础。课程完成后，预计学生将对预测数据分析方法和算法（包括某些机器学习算法）有了广泛的了解，并能够使用Python对给定数据集进行初步预测分析。该课程不需要任何事先的编程经验。
预测分析系统“地平线”中工业的主要经济指标
按经济活动类型“采矿”，“制造”，“提供电力，天然气和蒸汽”的汇总生产指数用作工业生产的预计每月指数；空调“”，供水；排水，收集和处置的组织，消除污染活动”，在联邦州统计服务网站上提出。在（Turuntseva和Kiblitskaya，2010年）中详细描述了用于分析预测比较质量的使用方法。在（Astafieva和Turuntseva，2021年）中，其中包括对2009 - 2021年IPI预测的综述，据指出，IPI指标的预测总体上和行业基于时间序列模型，与所有最简单的预测方法相比，基于时间序列模型表明了较低的误差。工作（Turuntseva等，2014）介绍了2022年5月至10月的俄罗斯联邦经济指标的预测值计算，该指标是根据Arima Time序列的正式模型进行的，考虑到了现有趋势，在某些情况下，其重大变化。将构建的预测与基于市场调查获得的结果进行了比较。
全球微生物水质数据和预测分析
微生物水质是水安全的组成部分，与人类健康，食品安全和生态系统服务直接相关。但是，特别是病原体数据，甚至是粪便指标数据（例如，e。大肠杆菌），稀疏而分散，它们在不同的水体（例如地下水）和不同社会经济背景（例如低收入国家和中等收入国家）中的可用性是不公平的。迫切需要评估和整理世界各地的微生物数据，以评估全球水质，水处理和健康风险的全球状况，因为时间已经过去了，需要达到可持续发展目标（SDG）6到2030年。本文的总体目的是说明建立全球稳健且有用的微生物水质数据库和财团的需求和拥护者，这将有助于实现SDG6。我们总结了有关微生物水质的可用数据和现有数据库，讨论用于生成微生物水质的新数据的方法，并确定使用微生物数据来支持决策制定的模型和分析工具。本评论确定了非洲的全局数据集（7个数据库）和区域数据集（3个数据基础），澳大利亚/新西兰（6个数据库），亚洲（3个数据库）（3个数据库），欧洲（7个数据库），北美（12个数据库）（12个数据库）和南美（1个数据库）。低收入国家和中等收入国家缺少数据。提高了实验室能力（由于COVID-19的大流行），分子工具可以鉴定潜在的污染源并直接监测病原体。应该利用这些机会来实现世界各地的可持续发展目标6。模型和分析工具可以通过对缺乏数据的地理空间和时间推论来支持微生物水质评估。一种基因组学，信息技术（IT）和数据革命正在我们身上，并为开发用于实时记录，自动化分析，标准化和微生物数据建模的软件和设备的前所未有的机会，以增强全球水质的了解。
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。
供应链管理中的预测分析功能
*通讯作者elenaa.puica@gmail.com摘要。本科学论文对IT解决方案的能力进行了综合分析，用于供应链管理中的预测分析。该研究采用了多方法方法，包括文献综述，案例研究，通过将机器学习模型应用于当前在市场上可用的技术解决方案中。该研究研究了当今可用的各种软件和技术平台及其关键功能，尤其是脚本，数据挖掘，算法，数据分析，建模，数据交互，数据可视化，报告，报告和数据统一。该研究还评估了与在供应链管理中实施这些解决方案相关的潜在收益和挑战。该研究的结果为供应链专业人士，IT经理和研究人员提供了有价值的信息，对该领域的预测分析有兴趣。此外，本文还讨论了该领域的当前趋势和未来方向。关键字：SCM1中的预测分析；预测分析效率2；技术效率3;预测分析软件4简介成功和表现最佳的供应链具有成本效益和时间效率，它们具有三种截然不同的品质。首先，大型供应链是敏捷的。它对需求或供应的突然变化迅速反应。第二，随着市场结构和策略的发展，它会随着时间的流逝而适应。只有敏捷，适应性和一致的供应链为公司提供可持续的竞争优势。第三，它们使供应网络中所有公司的利益保持一致，以便公司在最大化其利益时优化链条绩效。[1]预测分析包括许多用于开发供应链中新技术方法的统计和分析方法。因此，当需要操纵大量高度敏感的数据以预测未来事件并提出称为规范性分析的建议时，预测分析变得至关重要。
基于AI的预测分析方法来保护电/混合动力汽车的未来
摘要 - 绿色技术已成为应对气候变化的潜在有效手段，以应对全球对可持续能源替代方案的需求不断上升。但是，在将绿色基础设施无缝纳入世界能源基础设施中之前，仍然存在相当大的改进空间。人工智能（AI）可能能够通过促进更明智的决策和改善现有能源基础设施来帮助解决这一问题。对全球变暖的担忧以及对更环保的运输方式的需求导致EHV的流行激增。使用诸如人工智能（AI）之类的尖端技术可能会增加EHV的功效。电动汽车（EV）很受欢迎，因为它们可以最大程度地减少温室气体排放并鼓励可持续的运输。由于其对缓解气候变化和可持续运输的有利影响，电动汽车（EV）的受欢迎程度迅速增长。不幸的是，电动汽车的制造过程使用了大量的能量和材料，这可能会对自然世界产生影响。绿色技术解决方案来解决此问题，例如使用人工智能和预测分析来提高电动汽车制造的有效性。电动和混合动力汽车（EHV）已成为对日益增长的环境负责运输需求的答案。尽管如此，EHVS的性能和寿命依赖于其电池管理系统（BMS），这些系统需要精确的监视和控制。研究表明，AI，尤其是量子AI，可能会增强EHV益处，包括能源效率，减少排放和可持续性。本文介绍了EHV网络安全问题，例如远程劫持，安全漏洞和未经授权的访问。这项研究表明，优化EHV和充电基础设施可能有助于使机动性更具可持续性，并且AI研发可能会有所帮助。