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利用生成AI进行数字支付的个性化优惠：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2498-2511，文章ID：IJRCAIT_08_01_181在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact因素（2025）（基于Google congoogle congoogle congooke corgook）（14.56）（基于Google congooke corgook）（congook）：14.14.77， doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_181©iaeme Publication
利用遗传区块相互作用研究的分层结构1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.18.24317486 doi：medrxiv preprint
利用人类代理来提高人类机器互动的信心和可接受性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
从数据到基层倡议：利用基于变压器的模型来检测社交媒体中的绿色实践
绿色实践是支持人与环境之间可持续关系的日常活动。在社交媒体中进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。 本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。 我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。 与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。 由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。 这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。
利用数据网络的数字转换效应
全球制造供应链正在进行以各种数字技术为动力的数字化转换（DT）。在稳定和动荡的环境中，DT通过增强供应链敏捷性有助于保护供应链性能。尽管对数字技术的使用及其对供应链的影响的研究正在增长，但缺乏总体的理论镜头来综合其各种功能，效果和益处。为了解决这一差距，我们将数据网络效应的概念调整到供应链环境中，并提出DT通过增强供应链弹性（SCRES）和鲁棒性（SCROB）功能来改善供应链性能。为了验证我们的假设，我们对数据收集进行了大规模调查，并进行了部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），以进行数据分析。结果证实了DT对供应链性能的积极影响以及scrob和scre的中介作用。我们的研究通过引入有关供应链数据网络效应的新理论观点来促进在供应链中对DT的持续讨论。
利用超网和可学习的内核来预测各种消费者类型的消费能量
摘要 - 消费者能源预测对于管理能源消耗和计划，直接影响运营效率，降低成本，个性化的能源管理和可持续性工作至关重要。近年来，深入学习技术，尤其是LSTM和变形金刚在能源消耗的预测领域取得了巨大成功。尽管如此，这些技术在捕获综合和突然的变化方面存在困难，而且，通常仅在特定类型的消费者（例如，只有办公室，只有学校）上对它们进行检查。因此，本文提出了超能量，这是一种消费者能源预测的策略，利用超网络可用来改善适用于多样化消费者的复杂模式的建模。超网络负责预测主要预测网络的参数。由多项式和径向基函数内核组成的可学习的可自适应核纳入了增强性能。对拟议的超能量进行了评估，包括各种消费者，包括学生住宅，独立的房屋，带电动汽车充电的房屋和联排别墅。在所有消费者类型中，超能量始终超过10种其他技术，包括最先进的模型，例如LSTM，PoastionLSTM和Transformer。
评论文章利用机器学习来增强护士对自闭症谱系障碍的实践：叙事评论
抽象的自闭症谱系障碍（ASD）是一种多方面的神经发育状况，以社会互动和沟通困难，重复行为和限制利益为标志。ASD的越来越多的患病率强调了对在管理和支持自闭症患者中发挥关键作用的护士的迫切需要。传统的实践方法通常无法为护士提供有效与该人群互动的动手经验。本文献综述探讨了机器学习（ML）在增强ASD护理护士培训方面的变革潜力。ML提供个性化和适应性的学习经验，现实的模拟，持续的评估和基于证据的实践。通过ML为个体护士的需求量身定制教育内容的个性化学习，增强了他们的能力和信心。现实的虚拟模拟提供了安全的环境，以实现现实生活中的场景，提高护士应对各种行为和沟通挑战的能力。连续反馈和评估确保了持续的专业发展，而数据驱动的见解支持创建有效的护理策略。也通过ML促进了跨学科的合作，从而整合了来自各种医疗领域的知识，以提供全面的培训。The improved training results in better patient outcomes, including fewer behavioral issues and enhanced interactions with autistic children.但是，必须解决诸如确保数据质量，道德考虑和促进新技术的挑战。本评论重点介绍了ML对护士培训的重大影响，旨在通过创新的，数据驱动的方法来提高ASD患者的护理质量。关键字：自闭症谱系障碍，机器学习，护理，护理，护士。
利用AI优化非洲疫苗供应链和物流：机遇和挑战
研究了非洲疫苗供应链的当前状况，该文章强调了AI技术的重要性，同时概述了非洲疫苗供应链管理中的前景和问题。尽管疫苗接种的意义明显，但由于后勤挑战和缺乏基础设施，许多非洲儿童仍无法接受。AI有可能通过简化物流和库存管理来提高生产率，但由于数据隐私和技术基础架构的问题而受到阻碍。这种观点是利用AI来增强非洲疫苗供应链的方式，理由是尼日利亚，马拉维，卢旺达和加纳的成功经验是AI优势的例子。为了改善非洲的医疗保健结果和免疫承保范围，利益相关者之间的合作强调了。
利用AI和机器学习来增强企业应用程序中的测试自动化
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2152-2169, Article ID: IJRCAIT_08_01_157 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_157©iaeme出版物
利用数字双技术来提高清真供应链中的透明度，可追溯性和合规性
清真供应链涵盖了食品，药品，化妆品的部门，面临着符合伊斯兰规则，维持产品可追溯性和打击欺诈行为的巨大挑战。鉴于全球对清真产品的需求不断增长，因此对技术创新的需求提高了供应链透明度并确保清真合规性增长。本文探讨了数字双（DT）技术在清真供应链管理中的应用，从而强调了其解决这些挑战的能力。本文的主要研究问题如下：数字双胞胎技术如何促进清真供应链中的透明度，可追溯性和合规性？当前的研究通过回顾现有文献和工业案例研究的综述采用定性方法。研究表明，数字双胞胎技术有望通过实时清真状态监测来大大提高清真供应链的运营卓越性，以确保该产品遵守供应链沿岸的宗教和道德要求。主要应用程序包括跟踪清真认证，防止交叉污染以及提高认证机构，制造商和消费者的透明度。结果表明，数字双技术有可能通过降低欺诈，提高运营效率和建立消费者信任来改变清真供应链。作为一种综合的清真合规解决方案，数字双胞胎可以在全球范围内实现更透明和值得信赖的清真认证过程。这项研究扩展了供应链管理技术创新的知识主体，尤其是宗教和道德产品认证，并为该地区的未来研究奠定了基础。