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IB9JB-15 营销与战略分析
数据技术。伦敦：KoganPage。Pauwels，K.（2014 年）重要的不是数据的大小，而是如何使用数据：通过分析和仪表板实现更智能的营销。纽约：美国管理协会。Pinder，JP，2016 年。使用模拟介绍商业分析。Academic Press。此外，还将使用来自《市场营销研究杂志》、《市场营销杂志》、《市场营销科学》和《国际市场营销研究杂志》等领先市场营销杂志的精选文章来说明超出教科书内容的先进应用。例如：Germann，F.、Lilien，GL 和 Rangaswamy，A.（2013 年）《部署营销分析的绩效影响》，《国际市场营销研究杂志》，30(2)，第 114-128 页。 Lilien, GL (2011) '弥合营销决策模型中的学术界与实践界之间的鸿沟',《营销杂志》, 75(4), pp. 196–210。Wedel, M. 和 Kannan, PK (2016) '面向数据丰富环境的营销分析',《营销杂志》, 80(6), pp. 97–121。
推进EEG信号的分析
electro encephalo图形（EEG）是一种非侵入性诊断工具，广泛用于神经外科领域。脑电图测量大脑的电活动，该活动提供了有关大脑功能的基本信息，并可以帮助诊断各种神经系统。在神经外科手术中，脑电图在手术过程中监测大脑，以确保患者的大脑功能保持稳定，并最大程度地减少神经系统并发症的风险。eeg也用于对被考虑接受脑部手术的患者的术前评估。这对帮助神经外科医生确定最佳外科手术方法至关重要，以最大程度地减少损害关键脑结构的风险。此外，EEG可用于监测手术后大脑的恢复，这可以帮助预测患者的预后并为治疗计划提供信息。近年来，脑电图的使用变得越来越复杂，并允许在手术过程中对大脑功能进行更精确和详细的监测。例如，高分辨率EEG技术可用于提供有关特定大脑区域活动的实时信息。此外，将来开发可穿戴和便携式设备将允许对大脑功能进行连续监控，从而提供有关患者病情的实时数据。
对地理空间分析的需求日益增长
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略，包括阿尔奥拉的文化和自然遗产，并着手制定长期计划，为该地区带来敏感而可持续的转型，为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要，有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
利用人工智能进行网络取证分析
1,2 学生，Sastra 大学 摘要：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。它首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控和预防网络威胁的角度研究了人工智能对网络取证的影响。通过使用人工智能驱动的工具，网络取证可以处理更大的数据集、识别模式和检测异常，从而更深入地了解网络事件。网络攻击的频率和复杂性不断增加，这要求开发有效的网络取证调查方法。本研究探讨了机器学习和人工智能 (AI) 在自动威胁分析和分类中的应用，目的是更好地了解它们在网络取证中的作用。取证调查员和网络安全专家通过案例研究、观察和调查提供信息。本研究强调了结合人工智能和机器学习来推进数字取证调查的潜在好处，并提供了有关它们在网络取证中的作用的重要见解。结合这些技术有明显的好处，比如更快的分析方法和更好的威胁检测能力。通过整合人工智能和机器学习可以加速调查，使公司能够快速应对网络威胁并降低总体风险敞口。随着网络安全格局的发展，人工智能和机器学习在该领域的成功整合有望开启主动威胁识别的新时代，从而增强组织保护数字资产的能力。背景：本文彻底研究了人工智能 (AI) 在数字取证中的作用，展示了其应对复杂网络威胁和不断增长的数字数据的潜力。 1 本文首先讨论了关键的人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，以及它们在取证调查中的重要性。随着网络威胁变得越来越复杂，网络取证领域也在不断发展。处于这一演变最前沿的是人工智能 (AI)，它正在改变网络取证的运作方式。本文从识别、监控、
Starmine定量分析手册
是Smart Holdings模型的核心是一种算法，它基于基金购买的公司的根本基本因素，将每个基金经理的购买资料倒置。确定了概况，将所有全球股票的基本因素与每个基金的购买资料进行比较，以确定股票与基金之间的一致性，然后汇总所有基金。Smart Holdings模型还融合了同行信息，以确定资金是否已经集中在公司的同行组中，以及针对目标证券的变更措施，这些证券越来越与当前的基金偏好保持一致或不一致。结果是一个模型，该模型可以准确地对预测的未来增加或减少机构所有权的库存进行分类。