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博士研究员：智能家居技术和能源管理中的数据分析和人工智能
您的研究将始终与商业合作，包括了解最先进的技术、确定商业创新研究差距、数据收集和清理、应用先进的数据科学模型、报告结果、将其转化为见解和建议并向学术界和商业界报告这项工作。
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。
引用：Jia-Richards，Oliver 和 Lozano，Paulo C. 2021。“带有空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”
引用：Jia-Richards, Oliver 和 Lozano, Paulo C. 2021。“带空间推进系统分级的圆形轨道转移分析指导。”Acta Astronautica，179。
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
分析和数值的全面审查...
Saeed Asadi 1， *，Mohsen Mohammadagha 1，Hajar Kazemi Naeini 1 1 1 1土木工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校，德克萨斯州阿灵顿。
Panther Fusion System在法国里昂的法国国家参考中心检测呼吸道病毒的分析性能
1个Bactériologie-Hygiè，Chu Poitiers，désteen，désteen，désteen，86021 POITIERS，法国2，法国2病毒学实验室，里昂的民用临终关怀医院，感染剂研究所，全国性病毒中心，呼吸道感染的国家中心（包括103），包括103 de 3 crociact resse de crociact resse de crociact Reciact Reciartion de 3。 Croix-Rousse，Cedex 04，69317法国里昂； martine.valette@chu-lyon.fr 3 Laboratory of Virology, Civil Hospices in Lyon, Institute of Infectious Agents, National Center of Rénce des enterovirus and by é Chovirus, H o ô pital de la Croix-Rousse, 103 Grande rue de la Croix-Rousse, Cedex 04, 69317 Lyon, France; isabelle.schu虫eenecker@chu-lyon.fr 4病毒学实验室，里昂的民用临终关怀医院，传染病学院，h。 genevieve.billaud@chu-lyon.fr *通信：maxime.pichon@chu-potiers.fr（M.P.）; bruno.lina@chu-lyon.fr（B.L.）;这样的。： + 33-（0）5-49-44-41-43（M.P.）; + 33-（0）4-72-07-10-20（B.L.）
用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
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