XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKh
人工智能在供应链规划和决策制定优化的影响Bui Quoc Khoa 1*，Hoang-Tien nguyen 2，dinh ba
抽象人工智能（AI）正在改变供应链规划和决策，使组织能够应对现代供应链的复杂性。本文探讨了AI在供应链管理中的各种应用，包括需求预测，库存优化，运输和物流优化，供应商选择和风险管理以及预测性维护和资产管理。AI驱动的需求预测模型分析了历史数据和市场趋势，以准确预测未来需求，而AI驱动的库存优化考虑了诸如交货时间和需求差异之类的因素，以确定最佳库存水平。AI还可以优化运输路线，模式和时间表，并协助供应商选择和风险评估。使用AI进行预测维护有助于降低设备的停机时间和维护成本。但是，组织必须考虑在供应链管理中采用AI时，诸如数据质量，算法偏见，AI模型的解释性以及道德考虑之类的挑战。随着AI技术的发展并与其他新兴技术集成，AI在供应链管理中的未来看起来很有希望，为组织提供了实现更高效率，敏捷性和竞争力的潜力。本研究提供了旨在披露人工智能（AI）如何应用于教育部门的研究的内容分析，并探讨了教育中潜在的研究趋势和挑战。doi：https：//doi.org/10.54660/.ijmrge.2024.5.6.837-856关键字：AI，供应链，优化，优化，预测，预测性维护从2010年至2020年中选择了100篇论文，包括63篇经验论文（74项研究）和37篇分析论文。内容分析表明，研究问题可以分为开发层（分类，匹配，建议和深度学习），应用层（反馈，推理和自适应学习）和集成层（情感计算，角色扮演，沉浸式学习和游戏化）。此外，建议进行四个研究趋势，包括物联网，群体智能，深度学习和神经科学，以及对教育中AI的评估，以进行进一步研究。但是，我们还提出了教育中的挑战可能是AI在不当使用的技术，教师和学生的角色以及社会和道德问题方面引起的。结果为教育领域的AI概述提供了见解，这有助于加强教育中AI的理论基础，并为教育工作者和AI工程师提供了有前途的渠道，以进行进一步的协作研究。
蒂莫西·比克莫尔（Timothy Bickmore） - 库里计算机科学学院
11/30/24 OFFICE Khoury College of Computer Sciences Northeastern University 360 Huntington Avenue, 524 ISEC Boston, Massachusetts 02115 (617) 373-5477 INTERNET t.bickmore@northeastern.edu http://www.ccs.neu.edu/home/bickmore/ Research lab: http://relationalagents.com马萨诸塞州剑桥市理工学院教育学院2003年2月，亚利桑那州立大学，坦佩，亚利桑那州媒体艺术与科学博士学位东北大学（2005-2011）波士顿，马萨诸塞州计算机与信息科学学院波士顿大学医学院助理教授（2003-2005）波士顿，马萨诸塞州医学助理医学助理教授，通用内科医学
Rita Khoury 博士传记最终版
• “抗体-药物偶联物的耐药机制。” Int J Mol Sci。2023；24(11):9674。 • “Lurbinectedin 在软组织肉瘤中的作用综合综述。” Curr Treat Options Oncol。2024；25(2):176-190。 • “NALIRIFOX 在转移性胰腺癌的前期治疗中的作用：FOLFIRINOX 最终会被取代吗？” Future Oncology。2023；19(9):617–620。 • “Futibatinib：为肝内胆管癌的个性化医疗铺平道路。” Future Oncol。2023；19(17):1161-1163。 • “Futibatinib：肝内胆管癌的新型靶向疗法。” Hepatobiliary Surg Nutr。 2023; 12(6):923-926。
今年的第 17 届维罗纳欧亚经济论坛将于 12 月 5 日至 6 日在拉斯海玛（阿联酋）举行
当今，工程教育是全球经济的一个重要方面。白俄罗斯的教育体系越来越多地采用一种教育方法，旨在培养学生的工程思维，并让他们参与科技创造。学校正在形成一种新的教育环境：167 个工程技术中心——不要与工程课程混淆！——已经投入运营。它们已在全国每个地区建立，并成为学生接受现代高质量工程教育的基地。来到工程技术中心的孩子们明白，要想在当今世界上取得成功，就必须能够团队合作，在非常规情况下做出决策，并在设计、编程、建模和机器人技术方面拥有坚实的实践基础。这些中心的设备令人印象深刻：3D 打印机、机器人平台和电路套件
引用本文为：Waqar Rasool Minhas，先生。 Hassan Saleemi、Mohanad Faris Raheem、Shahad Sabah Khalid、Hira Aslam、Waqas Ahmad (2024) Crispr 工程
摘要：目的：本研究的目标如下：比较使用 CRISPR 改造的微生物降解未减排污染物的效率与自然产生的微生物的效率。这些污染物包括塑料、重金属、杀虫剂和 PCB。本研究旨在确定 CRISPR-Cas9 进行的基因操作是否可以提高这些微生物的降解潜力，尤其是在污染场地的环境条件下，污染物难以去除。目标：本研究回答的主要问题是确定通过 CRISPR 对微生物菌株进行的修饰与天然菌株相比在多大程度上提高了生物降解效率。第二个目标是确定污染物类型对微生物降解的影响，以及研究 CRISPR 修饰数量与生物降解效率之间的相关性。方法：总共通过对天然或通过 CRISPR 技术进行基因改造的微生物菌株进行实验测试获得了 220 个响应。通过在实验室试验中量化污染物在一定时间内的质量减少来确定生物降解的效率。所分析的化学物质包括塑料、重金属、农药和多氯联苯 (PCB)。研究中使用的检验包括方差分析、Kruskal 和 Wallis 检验、回归检验和卡方检验。使用 SPSS 23 版进行统计分析，并以箱线图的形式对这些结果进行数据可视化，用于方差分析和 KW，以带有回归线的散点图的形式进行回归分析，以条形图的形式进行卡方检验。然后，这些数字提供了根据不同微生物菌株和污染物类型对生物降解性能的更好比较。回归分析还揭示了使用图形表示生物降解效率与 CRISPR 修饰次数的关系。结果：基于方差分析和 Kruskal-Wallis 检验的分析表明，降解效率
Khalid Raza，博士学位 Sandeep Kumar博士 年轻学者的见面（I-ISC-2024） 研究与实践（SICLC） 全国会议 公共关系办公室Jamia Millia ...
[68] Fumuiwa，S.O.，Ahmad，S.，Olufolabo，O.K.，Olanudun，E.A.，Bano，N.，Oguntimehin，S.A，S.A，Adesida，S.A。（2023）。研究了Momordia Charantia的三萜类乙烷类型的多糖尿病潜力：LC-MS，基于对接的MM \ GBSA和MD Simontion研究。生物分子结构与动力学杂志，T＆Fhttps://doi.org/10.1080/0739102.2023.2
人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面的作用 Khalil Ullah 1* , Retno Kusumastuti Hardjono 2
摘要 本文探讨了人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面可以发挥的作用。该行业面临的许多关键事实问题包括个性化、供应链优化、产品配方、营销和品牌推广——这些问题仍然是道德和私密的。所解决的概念问题与创造力与自动化之间的平衡、数据质量和偏见、跨学科协作和变革管理有关。本文旨在了解人工智能驱动的解决方案如何有助于应对这些挑战，并成为迪拜化妆品行业创新的驱动力。本文考虑了以前关于人工智能在多个业务功能中的应用的相关文献，以及将人工智能与创造力和创新联系起来的一些概念框架。在这方面，混合方法将利用问卷、访谈和案例研究来分析人工智能采用、人工智能能力、数据驱动的决策和认知增强之间的相互联系，因为它们会影响企业的创新和创造力。这项研究可能会为迪拜化妆品公司带来重要的见解；同时，它将补充现有关于新兴技术如何帮助在商业活动中注入创新的文献。
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。
引用本文：Umidjan Shakirjanovich Bakhadirov、Utkir Khayitovich Yuldashov、Turaev Ozod Sunnatalievich、Erzhigitov Doston Sheralievich、Mansu
本研究旨在调查 30 个小麦品种的遗传多样性和系统发育关系。使用 6 个 DNA 标记（Xgwm44、Xgwm337、WMC473、Xgwm642、Xgwm111 和 Xgwm635）分析这些品种的遗传变异。在 6 个标记上共鉴定出 79 个等位基因，表明小麦品种间具有高度的遗传多样性。标记 Xgwm337 显示的等位基因数量最多，表明其具有区分不同基因型的潜力。系统发育分析表明，30 个小麦品种可分为两个主要组。品种 Aliksevich 被分配到第一组。第二组又分为4个子组，火星、尤卡、安集延-2、安集延-4、卡德尔、克拉斯诺达尔-99属于不同的子组。