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World File Search SystemKalogirou
名称Orestis Kalogirou http：//用户。 ...
-113同行评审期刊中的出版物 - 同行审查的19卷中的19篇出版物-134国际会议演讲 - > 1900个非自我提示； h-index=24 - >20 invited talks - Principle Investigator in 10 R&D projects - Participation in 17 R&D projects - Member of Organizing Committee in 9 conferences - Co-chairman Joint European Magnetic Symposia (JEMS 2013) - Referee in peer reviewed journals (>200 papers) - Reviewer of R&D proposals for FP7, Austrian Science Fund, Romanian National Council for Research & Development, Fondo Nacional de desarrolloCientíficoficoytecnológicode Chile（Fondecyt），希腊研究与技术秘书，IKY - 10博士学位的主管 - 26 MSC论文的主管 - 10博士学位的顾问委员会成员
spatialml：空间机器学习
地理位置加权的随机森林（GRF）是一种空间分析方法，它适合随机森林算法的局部范围，用于研究空间非平稳性，在依赖性变量和一组自变量之间的关系中。可以考虑到相邻的观测值，可以通过为空间中的每个观测值拟合子模型来实现后者。这项技术采用了地理位置加权回归的想法，Kalogirou（2003）。它以灵活的非线性方法对非平稳性进行建模，从而弥合机器学习和地理模型之间的差距。The main difference between a tradition (linear) GWR and GRF is that we can model non-stationarity coupled with a flexible non-linear model which is very hard to overfit due to its bootstrapping nature, thus relaxing the assumptions of traditional Gaussian statistics.GRF is suitable for datasets with numerous predictors due to the robustness of the random forest algo- rithm in high dimensionality.
对人工智能系统实施的批判性评估作为
摘要 多年来，企业开展日常业务活动的方式逐渐发生变化。许多人已经偏离了最初的旧方法，将人工智能作为获得竞争优势的手段。本文旨在评估将人工智能整合为一种商业战略的有效性，具有成本效益，一旦制定了计划，效率更高，还有助于有效的业务管理。它还接管了重复和危险的任务。但是，它缺乏开箱即用的思维，这意味着它有时只能在特定目标的范围内运作。当需要在业务中做出关键业务决策时，这反过来可能是一个负面方面。在需要解决某些客户投诉时，它也缺乏情感，这可能会带来客户不满。关键词：人工智能、营销、物联网、日本 DOI：10.7176/JMCR/74-02 出版日期：2020 年 12 月 31 日 1.0 简介 人工智能 (AI) 技术在理论上能够成为未来商业和军事能力中必不可少的力量倍增器。全球各地的各种企业都承认人工智能对于提高竞争优势至关重要。因此，企业正在向人工智能基础设施投入大量资金。人工智能既有好处也有坏处。本文的第一部分包含研究背景。第二部分包括对人工智能文献的批判性评论，而第 3 节和第 4 节则介绍了研究结果和结论。1.1 研究背景 人工智能的应用通常用于在决策或解决问题时模仿人类智能。人工智能技术具有稳定性、可靠性、成本效益和竞争力的优势，同时能够处理问题解决或决策的复杂性和快速性。人工智能已应用于众多领域，包括工程、制造、医学、经济学、语言学和法律，以及各种建模、预测和系统支持和管理应用（Mellit & Kalogirou，2008 年）。互联网中人工智能的使用，例如搜索引擎，被认为是其最有前途的发展（Mellit & Kalogirou，2008 年；Russell & Norvig，2003 年）。虽然人工智能像任何其他应用程序一样具有显着的效率，但它们的功能和能力都有限。在人类智能仅限于特定个人或少数特定人员的机构中，人工智能技术往往提供稳定性，从而防止人员退休或离开机构时技能和专业知识的流失（Russell & Norvig，2003）。这意味着借助人工智能，组织能够在整个生命周期中保留专业知识和技能。只要相应的问题和决策参数保持不变，人工智能框架中包含的专业知识的寿命就会受到约束。人工智能能够提高学习能力，可以利用这种能力进一步延长应用程序的寿命和重要性。考虑到现实世界的最佳性能和故障，人工智能工具非常有用，因为它们通过增加其在实际应用中的使用来提高软件效率（Russell & Norvig，2003）。
可持续未来的能源转变-15th
会议主持人Jinyue Yan（联合主席）萨特·加尼（Saud Ghani）教授（联合主席）组织委员会教授Hailong li教授Elsadig Mahdi Ahmed Ahmed Saad Haoran Zhang博士Haoran Zhang博士Waled Mukahal博士Mingkun Jiang Mingkun Jiang Pr. Pratheesh Ben Mr. Dayin Chen博士Zhiling Guo博士Junxiang Zhang Zhang Junwei Liu秘书博士X. Shi博士Y.国际科学委员会教授Jinyue Yan（主席），总编辑，应用能源教授Jianzhong Wu教授（联合主席），主持人，主持人，Zita Vale教授（联合主席）教授，主席，共同编辑，辅助Energy Energy Prified Energy Energie desiaw-kiang Chou（Siaw-Kiang Chou），Siaw-Kiang Chou（Siaw-Kiang Chou） （联合主席），高级编辑，应用能源A. Hammond，UK G. Strbac，UK H. B.Sun，中国H. G. Jin，中国H. L. Li，瑞典H. M. Xu，英国J. Hetland，挪威J. Milewski，波兰J. Whalen，加拿大Sun，中国H. G. Jin，中国H. L. Li，瑞典H. M. Xu，英国J. Hetland，挪威J. Milewski，波兰J. Whalen，加拿大Z. Wu，英国K. Hubakek，荷兰K. Yoshikawa，日本L. Kazmerski，美国M. T. T. T. T. Shamim，美国X. G. Li，加拿大X.