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ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（02），69-79ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（02），69-79
本文研究了在审计领域应用AI的前景和困难。它探讨了AI在增强审计过程以及采用问题方面可能的好处，并罕见地了解了其未来的发展和机会。为了确保全面的分析，我们采用了一种创新的多维方法，通过新的AI-Audit Evolution Evolution框架（包括前瞻性观点）实施了探索性观点。该分析包括适用于审计专业人员和审计生态系统的含义，提供的整体观点远远超出了技术问题。AI具有通过提高审计过程的有效性和质量，同时降低成本和简化操作来改变审计的潜力。但是，我们强调需要进行经验证据，以更深入地了解AI对企业结果的广泛影响，尤其是为了其未来的发展。与其他唯一的探索性评论不同，我们介绍了一个创新的“ ai-audit”的创新概念。这种新型愿景范围超出了模仿类似人类的审计的当代实践，这表明了一个更整合的AI系统来改善当代审计结果。除了这些优势之外，我们指出了经验研究的必要性，以重新评估AI对审计质量的影响以及审计领域的整体转型，在这种情况下，道德问题和人类的监督仍然至关重要。AI可以显着增强审计程序，简化流程并影响与审计相关的成本，但其采用需要仔细的持续道德监控。最后，AI在审核中的转变提出了有关未来审计师角色的问题，以及减少人类监督的道德含义，遵守道德标准并保持人类参与至关重要。
ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（01），1329-1331ISSN：2320-5407 int。 J. Adv。 res。 13（01），1329-1331
问题声明尽管AI在电子商务中迅速采用，但诸如数据隐私，算法偏见和技术限制等挑战阻碍了无缝个性化。根据2022年的麦肯锡报告，而有71％的消费者期望个性化的互动，但只有22％的企业成功地交付了它们。此外，Gartner（2023）预测，到2025年，60％的电子商务企业将在AI透明度问题上挣扎，从而导致监管干预措施。本研究旨在应对这些挑战，并为优化AI驱动的个性化提供见解。研究的目标： - 本研究的目的是：1。分析AI在增强电子商务个性化中的作用。2。评估与AI实施相关的收益和挑战。3。在解决道德问题的同时，探索了AI驱动的个性化的未来机会。研究方法论： - 本研究遵循一种定性研究方法，利用来自2019年至2024年期间发表的50多个同行评审期刊，行业报告和案例研究的二级数据。主题分析用于识别AI驱动的个性化策略中的模式。此外，对主要电子商务平台（例如亚马逊，阿里巴巴和Shopify）进行的案例研究进行了检查，以评估AI对客户体验和销售业绩的现实影响。AI驱动的个性化在电子商务机器学习中的个性化建议中，机器学习算法分析了大量客户数据，以预测偏好并建议针对个人用户量身定制的产品。示例包括亚马逊的推荐引擎和Netflix的个性化内容建议。自然语言处理（NLP）和聊天机器人NLP驱动的聊天机器人和虚拟助手通过了解客户查询并提供实时解决方案，从而提供个性化的购物援助。AI驱动的聊天机器人，例如Sephora和H＆M使用的聊天机器人，可以增强用户参与度并驱动销售。 客户见解的预测分析AI使企业能够分析历史购买模式和预测客户需求。 零售商使用预测分析来提供个性化的促销，有针对性的广告和定制的电子邮件营销活动。 机会•扩展AI超级人性化功能。 •将AI与增强现实（AR）集成，以增强购物体验。 •AI驱动的语音贸易和智能助手的进步。 挑战•数据隐私问题和法规合规性。 •影响个性化精度的算法偏见。 •AI实施和基础架构的高成本。 •AI驱动的价格歧视和关于公平性的道德问题。 •AI计算的环境影响。 结论和未来的研究方向： - AI驱动的个性化正在通过提供定制体验来改善客户满意度和业务绩效来重塑电子商务。 未来的研究应集中于开发更透明和道德的AI模型，同时解决与数据安全和算法偏见相关的挑战。 为了最大程度地发挥AI在电子商务中的潜力，企业应：1。AI驱动的聊天机器人，例如Sephora和H＆M使用的聊天机器人，可以增强用户参与度并驱动销售。客户见解的预测分析AI使企业能够分析历史购买模式和预测客户需求。零售商使用预测分析来提供个性化的促销，有针对性的广告和定制的电子邮件营销活动。机会•扩展AI超级人性化功能。•将AI与增强现实（AR）集成，以增强购物体验。•AI驱动的语音贸易和智能助手的进步。挑战•数据隐私问题和法规合规性。•影响个性化精度的算法偏见。•AI实施和基础架构的高成本。•AI驱动的价格歧视和关于公平性的道德问题。•AI计算的环境影响。结论和未来的研究方向： - AI驱动的个性化正在通过提供定制体验来改善客户满意度和业务绩效来重塑电子商务。未来的研究应集中于开发更透明和道德的AI模型，同时解决与数据安全和算法偏见相关的挑战。为了最大程度地发挥AI在电子商务中的潜力，企业应：1。实施可解释的AI（XAI）：使用可解释的AI模型来提高透明度并构建消费者
学者工程和技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷）| ISSN 2321-435X（在线）期刊
本文对科学研究方法中有关研究设计，哲学和定量方法的现有文献进行了全面综述。它探讨了在制定研究策略时影响研究人员选择的理论基础，特别强调了研究哲学和方法论选择之间的一致性。通过研究关键的哲学范式，例如实证主义，解释主义和实用主义，本文突出了这些框架如何塑造定量，定性和混合方法研究方法的选择。研究洋葱模型用于证明从哲学姿态到数据收集策略的研究设计的顺序层。通过对当前研究的综述，本文提供了有关根据研究目标，问题和基本理论观点选择适当方法的重要性的见解。这些发现表明，了解哲学和方法论之间的相互作用对于确保连贯有效的研究设计至关重要。通过综合现有的理论观点，本文有助于更深入地了解可用于科学研究的方法论选择。关键词：研究设计，研究理念，定量研究，研究范例，实证主义，实验研究，非实验研究，科学方法论，研究局模型。i ntroduction版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
低级激光疗法和自体外泌体疗法在头发生长中的结合；案例系列Shila Mirzadeh 1，Tahereh Hashesmi 2，Azam Mohamma
1国立计算机和新兴科学大学（快点）2武汉理工大学管理学院3经济学和金融学院，西尼·吉旺大学4号，武汉技术大学资源与环境工程学院，中国5号工程学系5伊斯兰伊斯兰大学巴哈瓦尔布尔大学伊斯兰大学8数据科学中心，政府学院法斯巴拉巴德，旁遮普邦巴基斯坦doi：https：//doi.org/10.36347/sajb.2025.v13i.v13i2.007 |收到：30.12.2024 |接受：06.02.2025 |发布：15.02.2025 *通讯作者：Nageeta Kumari国立计算机和新兴科学大学（FastNuces）
www.ijlra.com II卷第7卷| 2025年2月ISSN：2582-6433
斋浦尔国立大学的萨姆拉特·达塔（Samrat Datta）法学与治理学院，斋浦尔。Samrat Datta目前与斋浦尔斋浦尔国立大学的法学与治理学院有关。Datta博士已经完成了他的毕业典礼，即B.A.Ll.B. 来自北阿坎德邦Srinagar的Hemvati Nandan Bahuguna Garhwal大学法学院Dehradun。 他是布巴内斯瓦尔（Kiit University）的校友 在刑法中，随后完成了他的博士学位。 2020年，乌代浦的太平洋高等教育与研究大学的警察法律和信息技术学院博士学位。 他的感兴趣和研究领域是刑事和警察法。 Datta博士在印度北部的各个法学院拥有7年的教学经验，并担任了学术协调员，中心考试的学术协调员，考试副总监，Procortorial董事会成员Datta博士已经完成了他的毕业典礼，即B.A.Ll.B.来自北阿坎德邦Srinagar的Hemvati Nandan Bahuguna Garhwal大学法学院Dehradun。他是布巴内斯瓦尔（Kiit University）的校友在刑法中，随后完成了他的博士学位。 2020年，乌代浦的太平洋高等教育与研究大学的警察法律和信息技术学院博士学位。他的感兴趣和研究领域是刑事和警察法。Datta博士在印度北部的各个法学院拥有7年的教学经验，并担任了学术协调员，中心考试的学术协调员，考试副总监，Procortorial董事会成员Datta博士在印度北部的各个法学院拥有7年的教学经验，并担任了学术协调员，中心考试的学术协调员，考试副总监，Procortorial董事会成员
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。由于存在传感器模型，状态对分布网络的感知可以获得更高的RMSE。由于这种情况，该主题打算使用人工智能技术来实现分销网络稳定操作的嵌入式传感系统：前端传感器和无线入口设计。根据分销网络的稳定操作特征，建立了稳定的数据收集系统。提出了基于数据统一和识别的各种算法以感知计算参数。一种自适应动态稳定性检测方法是基于深神经网络设计的。实验表明，可以通过此方法获得0.031的RMSE。此方法可以实现对分布网络运行状态的准确感知。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。本研究的重点是开发基于人工智能的医疗测试设备管理系统。系统集成了高级传感器技术，以实时监测患者的生理特征数据，例如心率，血压，体温等。并通过差分熵分析算法处理数据，以提取关键的健康指标。然后，这项研究构建了一个深度学习的神经网络模型，以预测患者健康状况的变化，并相应地优化了医疗检测设备的配置和使用。本文提出了一种基于神经网络模型的特征提取方法，该方法可以有效地识别生理信号中的异常模式，并为后续预测模型提供高质量的输入数据。仿真结果表明，所提出的神经网络模型在预测患者的健康状况方面具有很高的准确性和实用性。该模型可以帮助医护人员及时确定潜在的健康风险，以改善治疗结果和患者的生活质量。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求，该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案，作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制，以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中，该方案成功协商了会话键，并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明，没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作，在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作，以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时，基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作，在重复的跨段阶段期间，在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作，以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证，并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播，替换和中间攻击，从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比，它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时，它可以实现更好的计算效率，而与EIMAKP方案相比，它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率，从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境，研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法，包括选择代表性居民区的选择，确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化，对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法，选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属（镉，汞，砷，铅，铜，铜，铬，铬，锌和镍）。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控，建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明，在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此，最好是优先考虑从居民区域进行采样，而不是仅专注于它们内部的大绿色空间，在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异，并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点，以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了提高智能语音互动机器人的准确性，作者提出了一种基于深度学习的研究意图识别方法。通过介绍GloveBibgru自己的注意分类预测模型，构建了意图识别功能模块，并采用ROS分布式体系结构来整合系统功能模块，从而实现了人与机器之间的智能语音交互。模拟结果表明，使用该方法的语音意图识别具有更高的精度。与基于DCNN模型，CNN-LSTM模型和GRU自我注意力模型的意图识别方法相比，识别精度高于8。02％，4。06％和2。分别为13％，并且在特征提取方面具有更好的识别效果，与基于Bilstm模型的传统提取方法相比，BigRU的训练时间缩短了四倍，从而导致了较高的训练能力。根据实验发现，使用建议的意图识别方法开发了语音交互系统，在理解用户英语语音命令方面保持了高度的准确性和效率。平均准确率为89.72％，识别时间始终低于0.35秒，很明显，该方法适用于现实世界中的语音相互作用。基于手套的意图识别方法可以将注意力用于智能语音机器人中的英语语音互动。