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太空和天文学定制陶瓷技术
我们的尖端技术在全球多个领域得到应用。京瓷提供 200 多种陶瓷材料，旨在满足个性化需求。高性能陶瓷是经过精心设计的材料，具有天然材料所不具备的独特性能。这些性能（例如导电性和耐热性）使它们能够承受其他材料无法承受的条件。通过这种方式，我们的技术陶瓷有助于将不可能变为可能。
思考并优化云端账本
摘要 “思考与精简：优化云端账本”探讨了云技术如何通过结合战略思维和精益原则来彻底改变财务账本管理。本文探讨了将基于云的解决方案与现代账本系统相结合，重点介绍了组织如何简化运营、降低成本和改善实时决策。通过采用“思考”思维方式，企业可以专注于数据驱动的洞察力，而“精简”方法则强调消除不必要的复杂性并自动执行日常任务。本文讨论了云账本优化的好处，包括增强的安全性、可扩展性和可访问性，以及组织在实施过程中可能面临的挑战，例如数据迁移、安全问题和变更管理。它还概述了成功采用的最佳实践，确保企业可以利用云技术来确保其财务运营的未来发展。最后，本文为寻求通过云优化账本系统提高经济效率、准确性和协作的组织提供了路线图。
人工智能在优化供应中的作用
人工智能的快速发展通过提高效率、降低成本和促进可持续性彻底改变了供应链和物流。机器学习、预测分析、机器人技术和自然语言处理等技术正在重塑传统运营。预测分析可最大限度地减少库存过剩和浪费，而人工智能驱动的路线优化可减少运输时间、燃料消耗和碳排放。仓库自动化简化了库存管理、包装和运输，降低了劳动力成本并提高了吞吐量。亚马逊、DHL 和马士基的案例研究说明了可衡量的好处，包括节省成本和提高客户满意度。定量数据突出了成本和交货时间的减少，而定性见解揭示了实施成本高、技能短缺和数据隐私问题等挑战。新兴市场面临着基础设施和资金有限等障碍。鼓励政策制定者激励人工智能的采用，企业应优先考虑提高劳动力技能和具有成本效益的人工智能解决方案。未来的研究应探索人工智能与区块链、无人机和自动驾驶汽车的整合，以实现可持续物流。人工智能已成为具有竞争力的全球物流的关键，提供无与伦比的效率和弹性。通过应对挑战并发挥人工智能的潜力，企业可以为创新和可持续性设立新的基准。
用于优化半导体的量子启发式人工智能模型
半导体技术的快速发展需要创新方法来提高器件的性能和效率。本文讨论了使用量子启发式人工智能模型作为优化半导体器件的先进解决方案。我们在真实数据集的帮助下创建和训练这些人工智能模型，以准确预测和改进不同半导体元件的重要性能参数。与传统的优化方法不同，量子启发式人工智能利用量子计算原理的力量更有效地探索复杂的参数空间，从而产生远远优越的优化结果。我们的实验进一步表明，此类模型在性能预测方面具有更高的准确性，并且将优化所需的时间和计算资源减少了几个数量级。所提出的方法可以通过集成真实数据来实现这一点，从而使整个方法实用且稳健。克服这些挑战将有助于半导体行业满足速度、尺寸和能源效率不断增长的需求。本文研究了量子启发式人工智能为下一代电子技术半导体设计和制造领域带来革命性的潜力。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。
最大化AI法案中的基本权利保护：定义和禁令
本文还与AI实践的五个禁止申请讨论了现有问题。再次，使用不清楚或不足的语言会产生潜在的漏洞来避免法律的应用。虽然所有禁令都包含令人不安的语言并需要澄清，但我们决定专注于特别关注的五个，并且可能没有受到其他禁令的广泛关注，例如禁止远程生物识别系统。取而代之的是，我们讨论了有关禁令的问题：有害的潜意识，操纵和欺骗性的技术；无法获得的社会评分；个人犯罪风险评估和预测；互联网或闭路电视材料的不靶向刮擦，以开发或扩展面部识别数据库；和生物特征分类。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
AI驱动的网络优化5G和超越
这篇全面的文章探讨了人工智能在优化现代电信网络中的变革性作用，尤其是专注于5G和未来的6G系统。本文探讨了AI驱动的解决方案如何通过高级数据分析，模式识别和实时优化功能来彻底改变网络管理。它研究了关键技术和技术，包括机器学习模型，预测分析和自动网络操作，同时评估其对网络效率，服务质量和运营成本的影响。本文还深入研究了未来的前景和挑战，解决了塑造AI-ai-ai-ai-ai-a-a-seventers进化的技术障碍，运营注意事项和监管框架。