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人工智能驱动的投资分析
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AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
指南 - 人工智能驱动的商品组合模拟将如何改变商品组合规划
借助 AI，您可以模拟不同的换货或流失率，并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化（即添加新商品与删除旧的低效 SKU）的盈亏平衡点。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
财政部关于 TNP 司机债务的常见问题解答
2024 TNP 债务周期 TNP 司机执照持有者（Lyft 和 Uber 司机）常见问题解答 如果我不偿还未偿债务怎么办？如果您未能在 2024 年 6 月 13 日之前付款或达成付款计划，您将无法在芝加哥市为 TNP（例如 Lyft 和 Uber）驾驶。 我如何查找未付罚单？2024 年 3 月 5 日，市政府通过电子邮件地址 CityDebt@ticket.chicago-il.gov 向司机发送了一份未付罚单清单及付款方式。 我应该联系谁来询问有关罚单的问题？请联系财政部客户服务团队，电话 312-744-7275。 如何加入付款计划？ 在线 要在线加入付款计划，请访问 www.chicago.gov/parking 并单击“在线付款计划”。在线注册付款计划可为您节省 22% 的催收费（如果罚单被转交给催收公司或代理机构，则该费用会加到罚单中）。如果您在线注册时遇到任何困难，请致电 312-744-7275 寻求帮助。我需要联系催收公司或代理机构来注册付款计划吗？不需要。市政府鼓励 TNP 司机注册在线付款计划，以节省 22% 的催收费。TNP（例如 Lyft 和 Uber）将如何收到我已解决债务问题的通知？TNP 将每周收到有关司机债务的更新，直到 2024 年 6 月 13 日，并每天（MF）收到更新，直到 2024 年 6 月 20 日。2024 年 6 月 20 日之后，TNP 将每周收到有关司机债务的更新。因此，您无需联系市政府或 TNP 来证明您已解决债务问题。如果我申请了 Clear Path Relief Program (“CPR”)，但我的申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理，该怎么办？CPR 申请按收到的顺序处理。如果您计划申请 CPR，市政府鼓励您在收到 2024 年 3 月 5 日发送的债务通知电子邮件后尽快申请。如果您的 CPR 申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理，为避免帐户停用，您需要加入标准停车付款计划。如果您的 CPR 申请获得批准，则标准付款计划中登记的债务将转移到您的 CPR 付款计划中。
75W 智能 LED 驱动器（恒压）
• 请勿在设备通电的情况下组装控制模块。请勿在设备通电的情况下安装。请勿将设备暴露在潮湿环境中。• • • 请勿在关闭驱动器电源后 1 分钟内更换控制模块，以免烧坏。
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。