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利用预测模型、机器学习个性化、NLP
Sandeep Trivedi 毕业于印度技术学院 sandeep.trived.ieee@gmail.com 摘要 AI、ML 和 NLP 正在深刻改变组织的工作方式。随着数据的不断涌入以及 AI 系统的发展以理解数据并解决业务挑战，人们对 AI 的兴趣与日俱增。海量数据集、计算机容量、改进的算法、可访问的算法库和框架迫使当今的组织使用 AI 来增强其运营和利润。这些技术可帮助从农业到金融等各种行业。更具体地说，AI、ML 和 NLP 正在帮助组织在客户服务、预测模型、客户个性化、图片识别、情绪分析、离线和在线文档处理等领域。本研究的目的有两个。我们首先回顾 AI 在商业中的几种应用，然后使用全球 910 家公司的数据集实证测试这些应用是否能提高客户忠诚度。数据集包括四种不同 AI 功能的集成分数，即 AI 驱动的客户服务、预测建模、ML 驱动的个性化和自然语言处理集成。目标是以二进制形式衡量客户忠诚度。所有特征均采用 5 品脱李克特量表进行测量。我们应用了六种不同的监督机器学习算法，即逻辑回归、KNN、SVM、决策树、随机森林和 Ada boost 分类器。使用混淆矩阵和 ROC 曲线评估每种算法的性能。Ada boost 和 logistic 分类器表现更好，测试准确率分别为 0.639 和 0.631，
“人工智能锁定问题”：现代 NLP 的社会问题
现代 NLP 模型正在成为比其前辈更好的对话代理。循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 功能使代理能够更好地存储和使用有关语义内容的信息，这一趋势在 Transformer 模型中变得更加明显。大型语言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 GPT-3）已经众所周知能够构建和遵循叙述，这使系统能够随时采用角色，对其进行调整并参与对话故事。然而，对 GPT-3 的实际实验表明，这些现代 NLP 系统存在一个反复出现的问题，即它们可能会“卡在”叙述中，以至于进一步的对话、提示执行或命令变得徒劳无功。这里将其称为“锁定问题”，并通过实验案例报告进行了举例说明，然后介绍了伴随此问题的实际和社会问题。
Jamie Yang DDW23：集成人工智能的 NLP 仪表板...
Eric Esrailian 2 , Folasade P. 5 月 2、5、6 日 1 加州大学洛杉矶分校内科系，美国加利福尼亚州洛杉矶 2 Vatche 和 Tamar Manoukian 消化系统疾病科；加州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院 3 加州大学洛杉矶分校放射科学系；数据集成、架构和分析组 4 罗马琳达大学医学院 5 大洛杉矶退伍军人事务健康系统，美国加利福尼亚州洛杉矶 6 加州大学洛杉矶分校凯撒医疗机构健康公平中心，琼森综合癌症中心 类别：ASGE。临床内窥镜实践 2。质量措施和质量测量限制：2881/2900 个字符 截止日期：2022 年 12 月 1 日下午 6 点 PST 简介：高质量的结肠镜检查是有效结直肠癌 (CRC) 筛查的标志。尽管全国都关注结肠镜检查质量，但测量质量指标 (QI) 是一项劳动密集型工作，而且往往不一致。我们之前开发并验证了一种自然语言处理 (NLP) 算法，该算法可自动提取和报告我们医疗系统中的结肠镜检查 QI。在这个质量计划中，我们使用这些 NLP 衍生的 QI 指标构建了一个临床仪表板，用于跟踪实时结肠镜检查 QI 数据。方法：本研究的背景是一个大型学术健康中心，拥有明确的初级保健人群、强大的转诊护理和 6 个门诊内窥镜检查设施，每年进行超过 17,000 次筛查结肠镜检查。在之前的工作中，我们开发、验证并集成了一种 NLP 算法到我们的医疗系统中，该算法利用机器学习来识别、提取和构建来自自由文本电子健康记录结肠镜检查和病理报告中的数据。根据 2015 年 ASGE/ACG 结肠镜检查质量指标建议，这些数据能够实时测量结肠镜检查 QI。对于这一质量改进举措，我们召开了跨学科会议，讨论仪表板内容和格式，以实现最佳 QI 信息分散。仪表板目前包含五个 QI，这些 QI 是在我们机构进行的所有筛查/监测结肠镜检查中测量的：结肠镜检查指征记录 (IND)、盲肠插管 (CI)、肠道准备记录 (BP)、充分肠道准备 (ABP) 和腺瘤检测率 (ADR；按机构、提供者和患者性别)。ASGE/ACG 针对每个 QI 的绩效目标都以基准表示。仪表板不包括每年进行 <20 次结肠镜检查的结肠镜检查医师。结果：该图显示了 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日期间结肠镜检查 QI 临床仪表板的快照。在此期间，共为 12,792 名患者进行了 12,903 次结肠镜检查。患者中 52.2% 为女性，48.2% 为非白人，平均年龄为 56.4 ± 8.51 岁（表格）。平均医疗系统绩效为：IND 为 100%，CI 为 100%，BP 为 100%，ABP 为 97.9%，女性 ADR 为 30.5%，男性 ADR 为 43.0%。所有五个测量的机构 QI 均超过了 ASGE/ACG 绩效目标。总体而言，94.1% 的提供商达到了 ASGE/ACG 男性 ADR，84.3% 的提供商达到了 ASGE/ACG 女性 ADR 目标。（图）结论：我们成功开发了一个实时临床仪表板，可以实现可视化，并定期反馈筛查结肠镜检查的质量。该仪表板将用于识别表现不佳的结肠镜检查医师，帮助评估是否需要未来的干预措施，并允许方便地评估这些干预措施。未来的发展将包括在仪表板中索引术前和术后 QI。
基于NLP的问题回答肠道微生物组的GPT
当前基于NLP的CHATGPT深度学习模型已经开发并验证了这些模型，这些模型在与一般主题有关的多项选择问题上，并在某种程度上是标准的科学基准数据集，例如PubMed Question-swingering（PubMedQA），Arxiv和Stanford Question-wording Question-Assive-Assive-Asswork-Assworge-Answorking Dataset（Squead）。但是，QA任务尤其是全文文章阅读是一项非常具有挑战性的任务，并且在当前Chatgpts的科学环境中是一项艰巨的任务。我们的管道着重于生物化学，生物信息学，生物医学的生成预训练的变压器（GPT）模型，包括临床文献，例如生物标志物，药物，剂量等。与迄今为止在现场的给定关键字或上下文特定文献有关（“人类肠道微生物组作为案例研究”）。
使用NLP增强供应链管理系统
本文探讨了自然语言处理（NLP）在增强供应链管理（SCM）软件中的变革潜力。随着数字时代的大量非结构化数据，尤其是客户反馈，对先进的分析工具有迫切的需求。nlp是人工智能的一个子集，提供了情感分析，主题建模和文本分类等技术来解释此数据。通过整合这些技术，企业可以对其供应链运营获得无与伦比的见解，从而提高运营效率，利益相关者满意度和积极的问题管理。文章回顾了各个行业的研究，从食品交付到铁路，强调了NLP在各种情况下的多功能性和功效。这些发现突出了NLP作为SCM游戏改变者的角色，承诺将更具数据驱动，高效且以客户为中心的供应链环境。关键字：自然语言处理；供应链管理;情感分析；主题
高级NLP
博士BR Ambedkar国家理工学院于1987年成立为区域工程学院，并在2002年10月17日在新德里人力资源发展部的敬业中，被印度政府授予国家技术研究院（视为大学）。现在，印度政府政府在人力资源发展部已宣布该研究所为2007年议会法案中的“国家重要性”。该国有大量知名的工业房屋访问该机构，并选择最后一年的学生作为工程师/管理学员。作为美国国立技术研究院（NIT）之一，该研究所有责任在工程，技术和科学领域提供高质量的教育，以为该国培养有能力的技术和科学人力。该研究所在工程，技术和科学的几个学科中提供了BTECH，MTECH，MSC，MSC，MSC，MBA和PHD计划。有关更多信息：http：//www.nitj.ac.in
水推进
这项工作是在OSIP ESA研究的框架中进行的（ESA合同NR。4000133471/20/nl/glc/kk）。基于模型的方法已被证明是有效的，可以在支持工程活动，替代传统基于文档的方法的模型中有效。即使在大多数高级部署中，许多工程文物也是文本式的，要么是因为引入模型的投资回报在此特定情况下过于较低，要么是因为即使出现一致性和正确性问题，也以自然语言表达了信息。最近在基于AI的自然语言处理（NLP）中取得了巨大进展，主要是由聊天机器人和声乐家庭助理用法驱动。提出的想法包括将这些技术旋转到太空工程过程中，研究自然语言处理如何帮助太空工程师进行日常活动。许多工程领域都可以利用这些技术的优势。最明显的是需求管理域，因为大多数要求都是文本型，即使它们具有一定的结构和规则，也通常不会正式建模。使用NLP技术语义信息可以从文本要求中提取，这可能
使用图像处理、ML 和 NLP 检测脑肿瘤
在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。
LitGenie：利用 AI NLP 进行药物警戒文献检索和审查
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