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用生成ai
本教程解决了将大型语言模型（例如ChatGpt）纳入数据分析类别的挑战。它详细介绍了几种由人工智能（AI）启用的新的课堂内和室外教学技术。这里有三个示例：讲师可以通过让学生与不同的定制GPT进行互动以学习分析的不同部分，然后互相教彼此从GPT中学到的知识来并行化指导。教师可以将问题集变成AI辅导会议：定制的GPT指导学生解决问题，学生将聊天室上传到聊天室进行作业提交。教师可以为课程的每个部分分配不同的实验室，并让每个部分创建AI助手，以帮助其他部分通过其实验室工作。本教程提倡自然语言编程（NLP）范式，其中学生用语言（例如英语）表达所需的数据转换，然后使用AI来生成相应的计算机代码。学生可以用NLP更有效地将数据与Excel更有效。
气候变化和疟疾：呼吁进行稳健的分析
图 1。1）矢量容量图，总结了传播潜力（见方框 1），包括两部分：每人蚊子的出现率（λ）；以及每只蚊子传播寄生虫的能力（f 2 q 2 e − gn /g 2。），其中 f 是血液进食率，q 是人类血液进食在所有血液进食中所占的比例，g 是瞬时死亡率 2）天气可能产生的一些影响；3）按影响传播的方式对参数进行排序。围绕蚊子水生生态（L）的方框，包括成虫产卵和羽化，表明疟疾传播的一个重要变异源，也受天气影响，而影响方式往往取决于当地情况。
供应链和运营分析的执行管理计划
Gourav Dwivedi教授是德里印度理工学院的运营与供应链管理学院。拥有十多年的学术界和行业经验，Dwivedi教授将理论知识和实践见解的独特融合到了课堂上。他的专业知识涵盖了供应链管理中的广泛关键领域，包括分布式制造，物流建模，行业4.0技术，行为运营和业务可持续性。Dwivedi教授积极与行业合作伙伴和政府组织合作，对对运营效率，可持续性和社会发展产生切实影响的项目。 作为一名教育者，德韦维迪教授深深致力于培养下一代供应链领导者。 他设计并提供了许多高管教育计划，研讨会和课程，涵盖了供应链管理，分析，项目管理和企业家发展等主题。 他的教学的特征是专注于实际应用和现实世界中的案例研究，以确保参与者获得他们在职业生涯中表现出色所需的技能和知识。 他在领先的国际期刊上发表了他的研究，并在国际会议上介绍。 他还是印度次大陆改编“供应链管理：战略，计划和操作”的合着者，这是全球领先的SCM教科书。Dwivedi教授积极与行业合作伙伴和政府组织合作，对对运营效率，可持续性和社会发展产生切实影响的项目。作为一名教育者，德韦维迪教授深深致力于培养下一代供应链领导者。他设计并提供了许多高管教育计划，研讨会和课程，涵盖了供应链管理，分析，项目管理和企业家发展等主题。他的教学的特征是专注于实际应用和现实世界中的案例研究，以确保参与者获得他们在职业生涯中表现出色所需的技能和知识。他在领先的国际期刊上发表了他的研究，并在国际会议上介绍。他还是印度次大陆改编“供应链管理：战略，计划和操作”的合着者，这是全球领先的SCM教科书。
原始引文 Thummadi, BV (2021) “人工智能 (AI) 能力、信任和开源软件团队绩效”，收录于 Dennehy, D.、Griva, A.、Pouloudi, N.、Dwivedi, YK、Pappas, I. 和 Mäntymäki, M. (eds) 为道德和包容的数字化社会提供负责任的人工智能和分析。I3E 2021，爱尔兰国立大学高威分校，9 月 1-3 日。计算机科学讲义，第 12896 卷，第 629-640 页。Springer：Cham。doi：10.1007/978-3-030-85447-8_52
尽管人工智能在开源生产中的重要性日益增加，但在如何利用人工智能来提高开源软件（OSS）团队绩效的重要问题上，人们所做的研究却很少[2, 5]。人工智能能力可以被认为是开源团队的一个独特特征，可以衡量开源团队寻求人工智能机会和资源的倾向。例如，人工智能可以以机器人的形式作为OSS团队的基础设施，以简化开源流程，如关闭拉取请求、故障排除、迎接新用户等。同时，OSS团队还可以探索人工智能的新商机，以增加项目的吸引力。由于开源社区以多种方式使用人工智能，因此尚不清楚人工智能能力如何影响OSS团队的绩效[4]。因此，我想问：
利用预测分析来进行劳动力计划，继任计划和组织发展
1，2蒙特克莱尔州立大学摘要 - 在以数据驱动决策为特征的时代中，预测分析已成为人力资源的革命工具（HR）。本文分析了预测分析能够彻底改变人事计划，继任计划和组织发展的能力，使公司能够预测趋势，减轻风险，并使目标与未来需求保持一致。利用高级分析，人力资源经理可以预测劳动力需求，认识到领导职位的高潜力候选人，并通过集中的发展计划提高组织敏捷性。本文讨论了在人力资源中实施预测分析的重大障碍，道德考虑和最佳实践，从而为有效采用提供了可行的见解。最终，我们分析了即将到来的趋势，例如人工智能和实时数据的融合，建立了预测分析，作为开发弹性，未来就业业务的战略促进者。
使用SAP Analytics推进商业智能
摘要：SAP Analytics是一套尖端的工具，为现代企业提供了数据驱动的决策。本文全面探讨了SAP分析，强调其核心特征，与企业资源计划（ERP）系统，预测分析能力及其在不同行业中的作用。借鉴了对最近的文献，案例研究和行业实例的广泛综述，该文章还强调了实施挑战，并提出了解决这些挑战的策略。新兴趋势，例如人工智能（AI），物联网（IoT）集成和分析中的区块链应用程序，以提供前瞻性的观点。This paper is intended as a resource for business professionals, analysts, and researchers seeking to maximize the value of SAP Analytics Keywords: SAP Analytics, Business Intelligence (BI), Predictive Analytics, SAP S/4HANA, Data Integration, AI, IoT, Blockchain
医疗保健转型：将人工智能和机器学习与大数据分析相结合
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据已成为改变医疗保健格局的强大力量。人工智能是指机器模拟人类智能过程，使其能够执行推理、学习、解决问题和决策等任务。机器学习是人工智能的一个子集，涉及算法的开发，使系统能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。另一方面，大数据是指从电子健康记录、医学影像、可穿戴设备和基因组学等各种来源生成的庞大而复杂的数据集，超出了传统数据处理工具的能力。这些技术的融合有可能通过提供更深入的见解、增强决策能力和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健。人工智能和机器学习技术（例如深度学习）支持从诊断到个性化治疗计划等各种医疗保健应用，而大数据分析则可以处理大规模数据，从而揭示医疗保健实践中的模式、趋势和相关性。这些技术共同促进了医疗保健各个领域（包括疾病预防、诊断、治疗和管理）更准确、及时、更具成本效益的解决方案 [1]。
护理中的人工智能和预测分析
人工智能 (AI) 和预测分析正在通过改进决策过程和改善患者治疗效果来改变护理。本研究考察了 AI 技术在护理实践中的整合，强调了它们在支持护士提供高质量护理方面的潜力。进行了全面的文献综述，以确定 AI 在护理中的关键应用，包括用于风险评估的机器学习算法、用于文档的自然语言处理和用于患者治疗效果的预测分析。结果表明，AI 工具可以显著减轻护士的行政负担，使他们能够更加专注于直接的患者护理。此外，该综述还强调了在护理中采用 AI 技术所带来的伦理、法律和社会影响，例如需要减轻偏见和确保患者隐私。此外，还强调了护理教育纳入 AI 能力的必要性，因为目前的课程往往缺乏足够的健康信息学和 AI 培训。总之，虽然 AI 为加强护理实践和患者护理提供了大量机会，但它也带来了挑战，必须通过全面的教育和道德框架来应对。未来的研究应该探索人工智能对护理角色和患者结果的长期影响，确保技术补充而不是取代护理中的人为因素。
大数据分析对有效库存的影响...
4，Dhanajay Bhavsar教授5和Nilambari Moholkar教授6 MBA系，D.Y Patil Technology，Pimpri，印度Pune，D.Y Patil Technology。摘要 - 。在现代数字化转型时代，大数据分析已成为优化库存管理流程的强大工具。通过利用跨供应链产生的大量数据，组织可以获得对需求预测，库存水平和补给策略的可行见解。本研究探讨了大数据分析对提高库存管理效率的影响，重点是降低成本，提高订单的准确性以及最小化的库存和推销量等关键指标。该研究深入研究了预测分析，实时监测和机器学习算法的应用，以识别模式，预测需求波动并自动化决策过程。此外，它研究了将大数据分析纳入传统库存系统的挑战，包括数据质量，基础架构要求以及对熟练人员的需求。这些发现强调了大数据分析在启用数据驱动的库存策略，促进弹性并在动态市场中获得竞争优势的变革潜力。本文通过提供有关大数据分析如何彻底改变可持续业务运营库存管理的信息，从而有助于不断增长的文献。关键字 - 大数据分析，库存管理，供应链优化，数据驱动的决策，预测分析，需求预测，需求计划，供应链效率
车辆远程信息处理和数据分析系统（VTADAS）
此信息请求不是对实际出价的征集，尽管可以通过提案请求（RFP）在以后的日期征集出价。该RFI的目的是确定最先进的技术，以向MTA的零发电局舰队提供高度成功的监控和报告。该解决方案必须能够通过现有的电力组件，API，接口（可能包括第三方）来获取多个数据源。NYCT/MTAB对新开发和商业现成（COTS）系统开放。建议在其他运输/运输属性中成功实施的系统做出响应。