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推理建模能够实现早期检测和有效...
通常，优化资产效率会对可靠性产生不利影响，反之亦然。客观确定最佳权衡的唯一方法是通过数据辨别。工厂经理经常提出的一些代表性问题，以及理想情况下数据驱动的决策应该回答的问题包括：• 我是否应该在更高的温度下运行这个固定床反应器以实现更高的转化率？如果是这样，这将如何影响我的催化剂活性以及反应器的整体机械完整性？• 考虑到维护成本和压缩机可能降低的等温效率之间的权衡，我应该何时维修我的多级压缩机的中间冷却器？• 我是否可以在不增加计划外维护成本的情况下延长工厂停机间隔时间？这样的例子不胜枚举。整个行业对“大数据”的兴趣高涨表明，这些运营问题的客观、敏捷和有见地的答案现在可能触手可及。当然，通过工业物联网 (IIoT) 的进步而实现的数字控制系统、数据历史记录和额外的传感器监控点为制造公司提供了前所未有的数据量。然而，这些高维数据集通常具有具有挑战性的信噪比和高度的相关性/冗余性，同时本质上是非因果性的（即，单个传感器读数的变化并不总是能够绘制
使用医疗保健数据进行推理研究的流程指南
非干预性研究也称为观察性研究，是使用真实世界数据源进行的，通常包括在提供常规临床护理（包括健康保险索赔和电子健康记录）期间生成的医疗保健数据。这些研究为填补随机试验尚未回答的问题的证据空白提供了机会。1 但是，从医疗保健数据中生成决策级证据需要强大的因果框架以避免引入偏见。有许多旨在改善这些非干预性研究的实施或报告的工具。广泛的指导文件讨论了非干预性研究的方法，例如美国食品药品监督管理局 (FDA) 2 的药物流行病学安全研究最佳实践和欧洲药物流行病学和药物警戒中心网络 (EncEPP) 关于药物流行病学方法标准的指南。3 ROBINS-I 4 和 GRACE 清单 5 等质量评估工具有助于评估已发表研究中的偏见。 RECORD-PE 6 和 STaRT-RWE 7 等报告工具提供清单或结构化模板，以促进方案报告的透明度和可重复性。最后，协调方案模板 HARPER 8 得到监管机构的支持，以改善非干预研究中关键研究参数的沟通，并存放在方案注册网站（例如，开放科学基金会的 OSF.io 和欧洲药品管理局的 ENcEPP.eu）。9 10 虽然这些工具对于特定目的很有用，但它们并非明确旨在指导使用医疗保健数据评估药物安全性和有效性的非干预性研究的设计和开展。其他框架，如 LEGEND 11 和因果路线图 12 概述了一些证据生成的广泛一般原则。然而，它们对证据生成过程的关键方面提供了有限的实际指导，包括确定数据源是否适合目的、注册研究方案、考虑研究过程中的原则性调整以及规划稳健性评估。为此，我们提出了一个分步过程，涵盖了设计和分析方面可能影响此类研究有效性的关键选择。我们首先从考虑 FDA Sentinel 系统开始讨论，该系统
使用深度学习技术和推理语音统计进行人工智能合成语音识别
摘要 — 技术的最新发展为我们带来了令人惊叹的音频合成模型，如 TACOTRON 和 WAVENETS。另一方面，它也带来了更大的威胁，例如语音克隆和深度伪造，这些威胁可能无法被发现。为了应对这些令人担忧的情况，迫切需要提出能够帮助区分合成语音和实际人类语音并识别这种合成来源的模型。在这里，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 和双向循环神经网络 (BiRNN) 的模型，有助于实现上述两个目标。使用双向 RNN 和 CNN 利用 AI 合成语音中存在的时间依赖性。该模型通过将 AI 合成音频与真实人类语音进行分类，错误率为 ≃ 1.9%，并以 ≃ 97% 的准确率检测底层架构，其表现优于最先进的方法。
11月-2024年（仅2023年批准）
23BAI304 Artificial Intelligence- Inferential Statistics 70 23BAR304 Agriculture and Rural Development- Entomology 70 23BBC304 Bio-Chemistry- Genetics 70 23BBT304 Bio-Technology- Metabolism 70 23BBO304 Botany- Plant Biotechnology 70 23BCH304 Chemistry- Inorganic & Physical Chemistry 70 23BCS304 Computer科学操作系统70 23BCF304网络法医 - 高级网络取证70 23BDS304数据科学 - 网络技术70 23BEL304电子 - 电子通信系统70
BMI 702：生物医学人工智能
大多数临床决策都涉及弥合推理差距：要求临床医生“填补”他们缺乏知识或尚无知识的地方，或者尚无知识存在的地方：•误诊，医疗错误，处方错误，处方错误，治疗不足，手术不足，过度治疗，过度治疗，由于不必要的疾病而导致的不必要的疾病•适当的诊断•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•不足或过度使用抗生素的部分原因是严重的推论差异
物流管理对供应链绩效的影响...
研究研究是物流管理对供应链绩效的影响。A case of Magerwa Ltd ,the target population was 200 employees and sample size was the same as 200 respondents .The study applied theories in order to show coherences of Literature o the study and these included of Revealed Preference Theory Firm Theory and Theory of Constraints Study employed descriptive statistics and inferential statistics, and data was analyzed with aid of SPSS software program version 25.0 ,descriptive statistics and inferential statistics were employed to present frequencies使用表，百分比，平均值和标准偏差和推论分析，以便使用Pearson相关性和多元回归模型来测试自变量和因变量之间的关系。用于产生频率表，百分比，平均值和标准偏差的描述性统计。推论统计量用于提供人的相关性和多元回归模型来测试和借鉴变量之间的关系，这两者都是独立谱带依赖性的，这是包装物流的影响。结果的总体方式为4.44，是仓储管理的效果。结果的总体均值为4。38，库存管理的效果。总体结果为4.34，分配管理的影响。结果的总体平均值为4.42，分析了供应链绩效的数据，结果的总体均值为4.69，具体取决于结果，它表明供应链性能是良好的成绩。表明，包装物流，仓储管理，库存管理，分销管理和供应链绩效之间的关系分别为0.795、0.625,772和0.727，结果介绍了物流管理的变量；包装物流具有统计学意义，P值= 0.000 b，仓库管理在统计学上具有显着意义，p值= 0.000 b，库存管理在统计上具有统计学意义，p值= 0.001 b，并且分布管理在统计上不显着，p值= 0.0585 b。结论得出的结论是，价值链中的角色与供应链策略和供应链中的角色之间存在显着的关系。这项研究建议将Mininfra和Minicom共同负责卢旺达的大型社区，以使他们参与其中并参与物流和供应链绩效，并提出管理工程以获得资金的个人经济增强。
8制定研究声明和...
他们不能。使用仪器时考虑到这一点。很多次，当博士生使用既定的工具进行论文研究时，他们应该使用工具中的理论构造作为研究问题的基础。但是，如果研究人员创建自己的工具，那就不起作用。这是因为该工具既不建立，也没有被证明具有可靠性和有效性。因此，使用研究人员开发的工具制定研究问题的规则是，研究人员可以从描述性或推论的角度提出研究问题。研究人员可以开发一般的描述性或推论类型的研究问题。再次，由于研究人员开发的工具通常没有构造或理论框架，因此研究人员将不得不制定一般研究问题。
