Abdulnasir Hossen教授是人工智能(AI)和信号处理领域的领先专家。自1999年以来,Hossen博士就读于阿曼苏丹Qaboos大学电气和计算机工程系(ECE)。2013年6月,他成为一名完整的教授,目前是同一大学传播和信息研究中心(CIRC)的联合国教科文组织人工智能主席。Hossen教授是IEEE的高级成员。 他是FOSSC2019组组委员会主席,以及2020年2月SQUB举行的远程医学和AI国际远程医学和AI研讨会,以及2022年2月在SQUEN举行的FOSS FOSS FOSS FOSS委员会。。Hossen教授是IEEE的高级成员。他是FOSSC2019组组委员会主席,以及2020年2月SQUB举行的远程医学和AI国际远程医学和AI研讨会,以及2022年2月在SQUEN举行的FOSS FOSS FOSS FOSS委员会。Hossen教授在国际期刊和会议上有大约100个出版物。 他于2000年,2003年,2006年,2009年,2015年和2018年获得了DAAD研究奖学金。 Hossen教授在Omantel的支持下在Squ上建立了一个新的IoT实验室。Hossen教授在国际期刊和会议上有大约100个出版物。他于2000年,2003年,2006年,2009年,2015年和2018年获得了DAAD研究奖学金。Hossen教授在Omantel的支持下在Squ上建立了一个新的IoT实验室。Hossen教授在Omantel的支持下在Squ上建立了一个新的IoT实验室。
1.1 背景 公司面临的压力与日俱增,近年来全球化的因素更是使压力急剧增加。因此,他们必须找到在成本、质量、交付、灵活性、服务、创新和环境等竞争重点方面取得竞争优势的方法(Sansone 等,2017 年)。对于受高生产成本和产品质量制约的生产系统,生产力对于获得竞争优势至关重要(Blais,2003 年)。工业化国家的公司正试图提高效率,同时降低运营成本,而劳动力成本却在不断上升(Chowdhury、Shahriar、hossen 和 Mahmud,2016 年)。这包括试图通过投资知识、智力资本和创新来创造竞争优势的高科技公司。再加上市场的不确定性,高科技公司的管理情况比传统公司更为复杂(Zakrzewska-Bielawska,2010 年)。
1.1 背景 公司面临的压力与日俱增,近年来全球化的因素更是使压力急剧增加。因此,他们必须找到在成本、质量、交付、灵活性、服务、创新和环境等竞争重点方面取得竞争优势的方法(Sansone 等,2017 年)。对于受高生产成本和产品质量制约的生产系统,生产力对于获得竞争优势至关重要(Blais,2003 年)。工业化国家的公司正试图提高效率,同时降低运营成本,而劳动力成本却在不断增加(Chowdhury、Shahriar、hossen 和 Mahmud,2016 年)。这包括试图通过投资知识、智力资本和创新来创造竞争优势的高科技公司。再加上市场的不确定性,高科技公司的管理情况比传统公司更加复杂 (Zakrzewska-Bielawska, 2010)。
没有更大的适应性和弹性建设,孟加拉国洪水的人道主义和经济成本已经很高,因此由于气候变化而进一步增加。在1971年至2014年之间,有78次洪水导致41,783人死亡,总经济损失为122亿美元,主要是由于对农作物和财产的损害(Kabir and Hossen,2019年),并因缺乏保险而加剧。亚洲开发银行估计,仅在2014年,与洪水有关的损害赔偿损失了孟加拉国经济约为22亿美元(Ozaki,2016年),相当于其GDP的1.5%。2022洪水估计耗资10亿美元,并影响了730万人(灾难管理和救济部,2022年)。增加了洪水和其他气候灾难的损害进一步降低了机构的适应能力,并对公共财政施加了额外的压力,因为通常必须将资金重新分配以重建基础设施。
基因工程与药理学研究的结合正在改变精准医疗的格局,并有可能彻底改变医疗保健。精准医疗侧重于根据遗传、环境和生活方式因素为个人量身定制治疗方案,超越了传统的“一刀切”方法。本社论强调了基因工程在推动精准医疗方面的关键作用,探索了其在药物发现、药物基因组学以及基因和细胞治疗等创新疗法中的应用。CRISPR-Cas9 等工具和组学技术的进步加速了个性化疗法的发展,增强了我们对疾病机制的理解。尽管取得了这些突破,但挑战依然存在。必须解决技术障碍,如脱靶效应、围绕生殖系编辑的伦理问题以及这些技术的高成本。然而,机遇比比皆是——从人工智能驱动的创新到合作研究计划,这些计划有望简化基因工程应用的开发。学科的融合不仅重塑了药物开发,而且还扩大了治疗武器库以应对复杂疾病。通过持续的投资、跨学科合作和对公平获取的重视,精准医疗的承诺(根据每个人的基因蓝图量身定制的治疗)正在迅速成为现实。© 2025 Hossen MM。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可证(www.creativecommons.org/licenses/by/4.0)分发,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。
农业基因工程已成为解决现代最紧迫挑战(包括粮食安全、环境可持续性和营养不良)的一种突破性方法。通过将植物科学与分子生物学相结合,这项创新技术能够开发出更能抵御环境压力、富含必需营养素、更少依赖农药和化肥等化学投入的作物。抗旱玉米、抗虫 Bt 棉花和生物强化黄金大米等例子凸显了转基因生物 (GMO) 解决饥饿和营养不足等全球问题的潜力。此外,基因工程可以通过节约用水、减少温室气体排放和优化土地利用来促进可持续农业。然而,采用这项技术并非没有道德和环境问题,包括生物多样性影响、企业垄断和公众对转基因生物的怀疑。通过透明的研究、强有力的监管监督和公平获取创新来应对这些挑战至关重要。通过负责任地利用基因工程的潜力,农业可以转变为一个更可持续、更公平的系统,能够养活不断增长的全球人口,同时保护自然资源并促进环境健康。© 2025 Hossen MM。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可证 (www.creativecommons.org/licenses/by/4.0) 分发,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。
这项研究是与卫生服务总局(DGHS)的扩大免疫计划(EPI)合作进行的,并在卫生服务总局(DGHS)的计划和研究部门的支持下,卫生与家庭福利部公共卫生部(MOHFW)(MOHFW)(MOHFW)以及各种发展伙伴。Thinkwell要感谢以下个人所做的宝贵贡献:Abul Bashar Mohammad Khurshid教授(DGHS),Meerjady Sabrina Flora博士(DGHS),Afreena Mahmood(DGHS)Shamsul Haque(Epi,DGHS),Md。Shibbir Ahmed Osmani(Mohfw),Zubair Ibne Zaid博士(Mohfw),S M Abdullah Al Murad博士(EPI,DGHS),Mowla Baksh Chowdhury(Epi,DGHS),MD。Tanvir Hossen(Epi,DGHS),MD。Mojibul Haque Monshi(Epi,DGHS),Kohinoor Begum(Epi,DGHS),MD。Mesbahul Haque(Epi,DGHS),Jayanto Kumar Saha(DGHS)博士,Zahid Hasan博士(联合国儿童基金会),Mohammad Hamidul Islam(UNICEF),Nurul Islam Sharif(UNICEF) Shamsuzzaman(联合国儿童基金会),医学博士 Sabinul Islam(联合国儿童基金会),医学博士 Mahmud Hasan(联合国儿童基金会),Riad Mahmud博士(联合国儿童基金会),Chiranjit Das博士(WHO),MD。 nausad Ali(Who),Shajib Kumar Hazari(WHO)博士,Shamima Akhter博士(Thinkwell)以及在实施本研究期间提供支持和数据的所有受访者。Mesbahul Haque(Epi,DGHS),Jayanto Kumar Saha(DGHS)博士,Zahid Hasan博士(联合国儿童基金会),Mohammad Hamidul Islam(UNICEF),Nurul Islam Sharif(UNICEF)Shamsuzzaman(联合国儿童基金会),医学博士Sabinul Islam(联合国儿童基金会),医学博士Mahmud Hasan(联合国儿童基金会),Riad Mahmud博士(联合国儿童基金会),Chiranjit Das博士(WHO),MD。nausad Ali(Who),Shajib Kumar Hazari(WHO)博士,Shamima Akhter博士(Thinkwell)以及在实施本研究期间提供支持和数据的所有受访者。
Md Ahadul Islam 1 , Shafiqul Islam Fakir 2 , Seaam Bin Masud 3* , Md.Deluar Hossen 4 , Md Tariqul Islam 5 , Md Rafiuddin Siddiky 6 1 数字营销分析理学硕士,蒙特克莱尔州立大学,新泽西州,美国,ahadulislam.du@gmail.com (M.A.I.)。2 达卡大学旅游与酒店管理系,孟加拉国达卡;shafiqfakir.du@gmail.com (S.I.F.)3 理学硕士信息技术项目管理硕士,威尔明顿大学,特拉华州纽卡斯尔,美国; seaam.masud@gmail.com (S.B.M.)4 美国国际大学商业分析工商管理硕士 (MBA-BAn),洛杉矶主校区,加利福尼亚州洛杉矶,美国,deluar600626@gmail.com (M.D.H.)5 孟加拉国 Patuakhali-8602 Dumki 帕图阿卡利科技大学管理研究系;tareq.islam@pstu.ac.bd (M.T.I.)6 威尔明顿大学信息系统技术理学硕士,特拉华州纽卡斯尔,美国;mdrafiuddinsiddiky@gmail.com (M.R.S.)摘要:人工智能 (AI) 正在通过提高效率、个性化和预测能力彻底改变数字营销自动化。本研究考察了人工智能在转变营销实践中的作用,重点关注其应用、优势、道德考量和未来方向。通过利用预测分析、NLP 和聊天机器人等人工智能工具,企业可以在营销策略中实现更好的客户细分、内容个性化和活动优化。综合了期刊、文章和会议论文中的二手数据,深入了解了人工智能对数字营销自动化的影响。利用 PRISMA 方法的系统文献综述最初从数据库搜索中确定了 2,850 条记录。在删除重复项和不相关的研究后,根据定义的标准筛选了 1,035 条记录以确定其是否符合资格,从而纳入了 150 项相关研究和 25 份高质量报告以供详细分析。这种强有力的方法确保了高质量研究的纳入,最大限度地减少了偏见。研究结果表明,人工智能通过简化流程、自动执行重复任务和提供超个性化客户体验来增强数字营销。预测分析有助于预测消费者行为,而聊天机器人可以提高实时客户参与度。然而,数据隐私、算法偏差和采用人工智能的高成本等挑战仍然存在。采用 AI 可让企业做出数据驱动的决策、提高客户保留率并最大化投资回报率。道德的 AI 实践(例如透明度和算法公平性)对于维护消费者信任至关重要。该研究主要关注现有文献,经验验证有限。未来的研究应探索 AI 驱动营销对消费者行为的长期影响,并研究其与物联网 (IoT) 和区块链等新兴技术的融合。此外,针对中小企业和 B2B 营销等研究不足的领域量身定制的 AI 解决方案对于包容性增长至关重要。关键词:人工智能 (AI)、聊天机器人和 NLP、客户个性化、数字营销自动化、道德 AI 实践、营销创新、PRISMA、预测分析、
团队成员马里兰州Harun-Or-Rashid 教授,DGHS 主任(行政) A.S. 博士Tahmina Shirin 教授,IEDCR 主任A.S. 博士马里兰州Nazmul Islam 教授,DGHS 线路总监(HSM) A.S. 博士马里兰州Robed Amin,DGHS 线路总监(NCDC) A.S. 博士Mijanur Rahman 教授,IPHN 线路总监(NNS) A.S. 博士马里兰州公共卫生研究所所长 Nasir Uddin 教授A.S. 博士Kazi Shafiqul Halim 博士,DGHS 主任(MBDC) Afreena Mahmood,DGHS 规划与研究总监Farida Yasmin 博士,DGHS 财务总监Tahmina Sultana 博士,DGHS 主任(PHC&ITHC)马里兰州Quiume Talukder 博士,DGHS 线路总监 (CBHC) Mohammed Nizam Uddin 博士,DGHS 线路总监(MNCAH) Sheikh Daud Adnan 博士,DGHS 直线总监 (CDC) Moinul Ahsan 博士,DGHS 医院和诊所主任马里兰州Mahafuzer Rahman Sarker 博士,DGHS 线路总监 (TB-L&ASP)马里兰州Mizanur Rahman Arif 博士,DGHS 线路总监(L&HEP)马里兰州Niatuzzaman 博士,DGHS 艾滋病和性病主任Misbah Uddin Ahmed,DGME 学科主任马里兰州Masudur Rahman 博士,DGME 主任(替代医学) Laily Akter 博士,DGHS 主任(牙科)马里兰州Abu Zaher 博士,DGHS 线路总监 (AMC) DGHS 主任(顺势疗法和传统医学)马里兰州Liaquat Hossain 博士,孟加拉国医学和牙科委员会 (BMDC) 注册主任(代理) Md. Mamunoor Rahman,DGHS MIS 助理主任Rafique-us-Saleheen 博士,DGHS 项目经理 (HIS)阿布尔·法扎勒·Md. Shahabuddin Khan 博士,DGHS EPI 和监测项目经理马里兰州Shamsul Hoque 博士,MNC&AH 项目经理(青少年和学校健康项目); Md Jahurul Islam,项目经理(NNHP&IMCI),MNC&AH,DGHS Surajit Dutta 博士,DGHS HSM 副项目经理科克斯巴扎尔民事外科医生 Asif Ahmed Howlader 博士Abu Nayem Mohammed Sohel 博士,DGHS CDC 副项目经理Geeta Rani Debi 先生,DGHS CBHC 副项目经理Maududul Hassan 博士,DGHS LHEP 副项目经理Rahat Iqbal Chowdhury 博士,NCDC、DGHS 副项目经理Ahmad Raihan Sharif IEDCR Eng. 高级科学官员(人畜共患病)马里兰州Nazmul Ahsan 博士,NNS、IPHN 副项目经理Tanvir Hossen,副项目经理
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集,第 512-515 页,2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集,第 1255-1268 页。ACL,2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据,第 5 卷7,第1号,第2052-4463页,2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊,第120卷,第30期,第e2305016120页,2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》,第 33 卷,第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.,2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果:ACL 2023》,第 1877-1901 页。 431–469。ACL,2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo:使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上,第 365–379 页。Springer,2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上,第 6244–6249 页。ACL,2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns,第 3 卷,第 4 期,第 100488 页,2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert:用于文本挖掘的材料领域语言模型