文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
2025年3月11日|美国东部时间上午11点至2:15 PM(ET)目的此信息收集会议的目的是探索实现归因科学的基于物理,基于过程的建模方法的挑战和机会。本届会议将重点介绍大规模和小规模的建模挑战,需求和当前功能,以及这些量表与气候模型对归因科学的未来用途和需求之间的相互作用。
本文通过将因果发现与增强学习整合到供应链中的产生供应风险的新颖方法是导致供应链中交付风险的归因。随着供应链的越来越复杂,根本原因分析的传统方法难以捕获各种因素之间的复杂相互关系,通常会导致虚假的相关性和次优决策。我们的方法通过利用因果发现来确定操作变量之间的真正因果关系,并加强学习来迭代地完善因果图。此方法可以准确识别后期交付的关键驱动因素,例如运输模式和交货状态,并提供可行的见解以优化供应链性能。我们将方法应用于现实世界中的供应链数据集,证明了其在揭示交付延迟的根本原因方面的有效性,并提供了缓解这些风险的策略。这些发现对提高运营效率,客户满意度和供应链中的整体盈利能力具有重大意义。
##生成模拟数据集##生成回归观察y <-mass :: mvrnorm(n = 1,mu = ant + nat,sigma = cov)##生成强迫响应mruns <-c(1,1,1,1,1) mass :: mvrnorm(n = 1,mu = nat,sigma = cov / mruns [2]))##控制运行ctlruns <-mass <-mass :: mvrnorm(100,mu = rep = rep(0,nrow(cov)),sigma = cov cov ctlruns.sigma for Point和ctlar estions.s.s.s.s. ctlruns.sigma <-ctlruns.bhvar <-ctlruns ##位置数s <-25 ##年度步骤t <-10
1。它可以为多阶段培训管道(例如,基础模型和持续学习)提供TDA分析。2。它可以将算法选择纳入分析中(例如SGD与Adam)。3。即使隐式分化假设失败(例如,非构成参数),它也保持与反事实预测的密切联系。•与以前的展开方法不同,来源可以实现这些好处,同时仅需要少量的模型检查点C(例如,C = 5),而不是存储整个训练轨迹。
重要的绩效和费用信息所有绩效信息都反映了过去的绩效,以总回报为基础,反映了分配的再投资,并且不反映股东会支付基金分配或基金股份赎回的税款的扣除。过去的表现不能保证未来的结果。投资的投资回报和本金价值将波动,因此股票的价值可能比赎回后的原始成本高或低。当前月末性能可能高于或低于引用的性能,可以在www上获得。royceinvest.com。所有绩效信息都反映了投资类结果。共享基金的服务,顾问和R类承担的年度分销费用高于投资阶级的支出。运营费用反映了该基金目前的最新招股说明书的投资类别的年度运营费用,其中包括管理费,其他费用以及收购的基金费用和费用。收购的基金费用和支出反映了基金通过对共同基金和其他投资公司的投资间接产生的费用和费用的估计金额。该基金主要投资于小型股票,这可能涉及比投资大型股票更多的风险。(请参阅招股说明书中的“基金投资者的主要风险”。)该基金的广泛多元化投资组合不能确保损益的利润或保证。(请参阅招股说明书中的“投资外国证券”。)该基金可以在外国证券(在投资时衡量)中最多投资其25%的净资产,这可能涉及美国投资中未遇到的政治,经济,货币和其他风险。关于近期市场变动和对小公司股票的未来前景的想法仅是罗伊斯投资伙伴的想法,当然,对于未来的市场变动,没有任何保证。除非先于或伴随当前招股说明书,否则该材料未授权分发。请在投资或汇款之前仔细阅读招股说明书。分销商:Royce Fund Services,LLC
极端天气事件归因是一种气候科学方法,它探讨了热浪,洪水和野火等事件如何与人为引起的气候变化相关。通过对工业前的气候进行建模并将其与当今气候进行比较,科学家可以计算人类活动对极端事件的影响。