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电子商务产品销售预测
电子商务产品销售数据集是一项有价值且全面的数据集合，可提供有关电子商务电子商务平台上出售产品的性能和趋势的见解。此数据集包含大量信息，包括产品详细信息，定价，客户评论，销售量等。分析此数据集可能对寻求了解消费者偏好，优化定价策略并在竞争性的电子商务世界中做出明智的决策的企业，市场研究人员和数据科学家非常有益。随着电子商务在全球市场中不断扩展的覆盖范围和影响，对于希望在在线零售领域蓬勃发展的企业，获得此类数据的访问变得越来越重要。此数据集可以阐明消费者的行为，产品的受欢迎程度和季节性波动，使公司能够微调营销工作，确定利基市场并量身定制产品，以有效地满足客户需求。在这个以数据驱动的决策时代，电子商务产品是一项金矿，可以利用，以增强市场竞争力，推动销售增长，并最终为客户提供所需的产品。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
ValueCare模型用于ICT支持老年人支持的基于价值的，综合的健康和社会护理服务
随着年龄的增长，他们更有可能同时体验不同的健康状况[1]；因此，老年人口的健康和社会需求增长[4]。这也引起了人们对关注急性疾病的医疗系统的日益关注[5]。为了应对这一挑战，综合护理被以人为本的健康和护理系统提供，这些系统提供了生活方式的质量服务，由协调的跨学科专业人员团队适应了人口的多维需求，以不同的层次和不同级别的护理部门工作，以连续的方式[6，7]。但是，综合护理仍然是一个复杂的现象[4]。从这个意义上讲，使用支持信息和通信技术（ICT）已被确定为成功实施的机制之一[8]。但是，为此，需要最终用户参与ICT设计和实施过程，以及迭代性灵活的ICT适应和精炼的反馈过程[8]。因此，最终用户的参与被认为是成功实施支持性数字健康和护理解决方案的基准[9，10，11]。
美国罗德岛地区的美国地方法院
他作为美国联邦紧急事务管理局代理行政人员的正式能力；美国运输部；朱迪思·卡莱塔（Judith Kaleta），担任代理交通部长的正式身份；美国劳工部；文斯·科学（Vince Micone），以他作为代理劳工部长的正式身份；美国能源部；英格丽·科尔布（Ingrid Kolb）以她担任美国能源部代理秘书的正式身份；美国环境保护局；詹姆斯·佩恩（James Payne），以美国环境保护署的代理行政长官的正式身份；美国国土安全部；克里斯蒂·诺伊姆（Kristi Noem），她担任美国国土安全部秘书；美国司法部；詹姆斯·R·麦克亨利三世（James R.国家科学基金会；和博士。 Sethuraman Panchanathan，以国家科学基金会的总监的身份，
美国罗德岛地区的美国地方法院
他作为美国联邦紧急事务管理局代理行政人员的正式能力；美国运输部；朱迪思·卡莱塔（Judith Kaleta），担任代理交通部长的正式身份；美国劳工部；文斯·科学（Vince Micone），以他作为代理劳工部长的正式身份；美国能源部；英格丽·科尔布（Ingrid Kolb）以她担任美国能源部代理秘书的正式身份；美国环境保护局；詹姆斯·佩恩（James Payne），以美国环境保护署的代理行政长官的正式身份；美国国土安全部；克里斯蒂·诺伊姆（Kristi Noem），她担任美国国土安全部秘书；美国司法部；詹姆斯·R·麦克亨利三世（James R.国家科学基金会；和博士。 Sethuraman Panchanathan，以国家科学基金会的总监的身份，
理论化技术空间入侵对 ICT 促进员工创新的影响：感知有用性的中介作用
Shalini Chandra 是新加坡 SP Jain 全球管理学院的副教授。加入 SP Jain 之前，她曾在新加坡南洋理工大学 (NTU) 担任研究员，并拥有该大学的博士学位。她的研究成果发表在多家国际同行评审期刊上，如《MIS Quarterly》（MISQ）、《信息系统协会杂志》（JAIS）、《信息系统杂志》（ISJ）和《AIS 通讯》（CAIS）等。她还在信息系统领域的几场顶级会议上展示了她的研究成果，如国际信息系统会议 (ICIS)、管理学院 (AOM)、亚太信息系统会议 (PACIS) 和美洲信息系统会议 (AMCIS)，以及国际通信协会 (ICA) 等顶级通信会议。她的研究兴趣包括技术支持的创新和新的协作技术、新技术的采用和接受、技术的阴暗面和社交媒体。
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
西兰德区市政府
西区市政府的供应链管理政策和优惠采购政策应适用； 投标必须仅在西兰德地区市政当局提供的投标文件（MBD1，道德承诺表，4、6.1,8和9）上提交。请使用MBD 6.1中的表1来索取特定目标的积分。未完成将被解释为意味着没有要求特定要点。必须通过提交合格的医生发行的相关医疗文件来证实有关残疾的积分。市政当局保留在裁决引用之前或随后在任何时候以任何方式以任何方式来证实对偏好的任何主张，以任何方式证实任何要求的权利。最低或任何报价不一定会被接受，市政当局保留在适用任何报价的情况下接受的权利； 不会考虑通过电子邮件，传真和延迟报价； 提交的报价将在30个工作日期内保持良好； 不允许国家服务人员出价； 80/20优先指向系统将用于评估报价； 投标人必须附上验证机构或由南非国家认证系统（“ SANAS”）认可的验证机构或专业人士签发的BBBEE证书的原始/认证副本。豁免的微型企业（EMES）和合格的小型企业（QSE）必须附加宣誓宣誓书以声明BBEE身份。注意到“市政帐户的清除证书”。必须将以下文件附加到报价 /建议中：公司注册文件SARS PIN号码证书的副本国家国库中央供应商数据库数据库注册号最近的市政账户陈述（不超过3个月的公司），该公司的账户不超过3个月，而所有载体中的陈述不超过90天，或与90天相一致，或者与90天相一致。清算证书必须由企业所在的市政当局或房客在房客的情况下完成。租赁协议还必须附加附件，并且是投标人的责任，以确保“市政帐户的清算证书”完整完成并由房东盖章。未能遵守这些笔记将导致投标人被宣布为“反应敏感”
Mallory V. ...
1。在线进行业务百分比，IBISW ORLD（2023年8月31日），https：// www.ibisworld.com/us/bed/bed/percentage-of-business-conducted-online/88090/。2。Zuora Financial，订阅经济在过去七年中增长了300％以上，B Usinesswire（3月21，2019），https：//www.businesswire.com/news/home/20190321005245/en/the-subscription-preconomony-grows-more-more-more-more-more-than-300-In-in-in-in-the-last-7年。3。美国实验室局。 Stats。，远程招聘和空缺新闻稿（3月 22，2023）。 4。 莉迪亚·德里利斯（Lydia Depillis），如果就业市场如此好，为什么演出工作蓬勃发展？ ，纽约州Times（2022年8月15日），https：//www.nytimes.com/2022/08/15/business/economy/economy/gig-work.html。 5。 参见福特汽车公司诉蒙特。 第八审。 dist。 ct。，141 S. Ct。 1017，1028 n.4（2021）（指出，在个人管辖权的背景下，“互联网交易。 。 。 可能会提出自己的学说问题” 6。 参见Walden诉Fiore，571 U.S. 277，290 N.9（2014）（“我们在另一天留下有关虚拟联系的问题。”）。 7。 参见Mallory诉Norfolk S. R.R. ，143 S. Ct。 2028，2037–38（2023）（讨论一项不涉及任何在线行为的就业法律争议）。美国实验室局。Stats。，远程招聘和空缺新闻稿（3月22，2023）。4。莉迪亚·德里利斯（Lydia Depillis），如果就业市场如此好，为什么演出工作蓬勃发展？，纽约州Times（2022年8月15日），https：//www.nytimes.com/2022/08/15/business/economy/economy/gig-work.html。5。参见福特汽车公司诉蒙特。第八审。dist。ct。，141 S. Ct。 1017，1028 n.4（2021）（指出，在个人管辖权的背景下，“互联网交易。。。可能会提出自己的学说问题”6。参见Walden诉Fiore，571 U.S. 277，290 N.9（2014）（“我们在另一天留下有关虚拟联系的问题。”）。7。参见Mallory诉Norfolk S. R.R.，143 S. Ct。 2028，2037–38（2023）（讨论一项不涉及任何在线行为的就业法律争议）。