摘要引言多参数MRI(mpMRI)通过准确地鉴定出临床意义的疾病,从而增强了患有前列腺癌风险的男性风险分层。然而,MPMRI可能会错过大约10%–20%的明显前列腺癌。看来,MPMRI病变可见性或隐形性的基因组基础可能对预后和治疗具有关键意义。在这里,我们描述了第一次系统综述和新型生物信息学分析前列腺癌在MPMRI上的基因组基础的方案。方法和分析将对Medline,PubMed,Embase和Cochrane数据库进行系统搜索。筛选,数据提取,统计分析和报告将根据系统评价和荟萃分析(PRISMA)指南的首选报告项目进行。包括论文将是全文文章,在1980年1月至2019年12月之间,比较了DNA,DNA-甲基化,RNA或蛋白质水平的MPMRI-Visible病变和MPMRI可视病变的分子特征。研究偏见和质量将使用改良的纽卡斯尔 - 奥塔瓦分数进行评估。此外,我们将对补充材料和公开数据进行新的生物信息学分析,以结合转录组数据并揭示在整个研究中突出显示的常见途径。为了确保方法论严格,该协议是根据Prisma协议2015清单编写的。道德和传播道德批准将不需要,因为这是对已发表文献的学术评论。调查结果将通过同行评审期刊的出版物以及在国家和国际会议上的演讲进行传播。Prospero注册号CRD42019147423。
PRISMA sync 使处理复杂的打印作业变得简单。独特的用户界面配有智能作业调度程序,可显示每项排队作业以及当天工作计划的概览。随着您的需求或优先级发生变化,可以快速重新安排作业。直观的可视化界面按介质类型将作业分组为逻辑组织,并显示最新的完成状态。操作员注意灯从远处可见,显示打印机的状态。它会发出操作员即将进行的干预(例如介质和耗材补充)的信号,让您有时间避免生产中断。
信息KI研究赠款和奖项KI研究补助金奖|员工门户网站KI基金会和资金清单:https://staff.ki.se/ki-foundations-funds-funds-list-list-er-grant-rant-rants筹资机会,电话和讲习班https://staff.ki.se/funding-opportunities-calls-workshops研究资金和经济https://medarbetare.ki.ki.se/forskningsfinansiering/https://staff.ki.ki.ki.ki.se/research-funding ki ki ki ki ki ki ki word ki with ki wall sall ins Bostical学生呼吁: https://staff.ki.se/calls-for-doctoral-students KID-funding: https://staff.ki.se/kid-funding PRISMA-portal: https://staff.ki.se/ki-prisma-application-portal E-mail contacts Applications: grantsoffice@ki.se Grants Management Office (GMO) Grants-Management-office@ki.se基础和资金:fonder@ki.se kid-unding:kidfunding@ki.se prisma:prisma@ki@ki.se
1) Markets – Where are they active?They are active globally with a presence in North America, Europe, and they are growing in the Asia Pacific.They are mainly in the cloud and enterprise security market.2) Growth – Where/How are they driving it?他们正在扩大其云安全产品(PRISMA),增加AI驱动的安全解决方案(Cortex)以及使用战略收购来增强其网络安全投资组合。They have a focus on securing digital transformation in enterprises.3) Differentiators – How do they win?Palo Alto Networks has cutting edge technology, integration to the cloud, network, and endpoint security.They have strong partnerships, are scalable and offer multilayered security solutions in various environments.
本文提出了一种快速评估高等教育学术诚信和人工智能的方法论方案。该方案遵循乔安娜·布里格研究所 (JBI) 更新的范围评估手册和系统评价荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 报告标准。这项快速范围评估旨在确定反映高等教育机构学术诚信和人工智能交集的文献广度。我们将分析评估中纳入的研究,以深入了解这一新兴领域,特别是其伦理影响。我们的研究结果将与高等教育的学术人员、管理人员和领导以及学术诚信研究人员相关。
摘要 这项从 2019 年到 2024 年进行的系统文献综述批判性地审视了向数字营销的范式转变,主要关注数据驱动战略的实施。遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 框架,我们的方法系统地识别和评估了相关的学术文章和行业报告。该评论探讨了与消费者行为和技术采用相关的流行理论,阐明了它们对当代营销实践的深远影响。通过采用细致的分析,我们研究了关键技术,特别是人工智能 (AI) 和大数据,与消费者行为的动态演变之间的交集。我们的综合报告重点介绍了企业如何战略性地利用这些技术趋势在数字领域获得竞争优势。确定的趋势强调了由持续的数字创新推动的向互动和个性化营销体验的重大转变。文献的综合不仅强调了将营销实践与新兴技术相结合的重要性,而且强调了满足不断变化的消费者期望的战略要务。该文件认识到数字创新对营销战略的变革性影响,并强调了调整实践以在这种动态环境中保持相关性的重要性。此外,本系统评价承认了当前文献中固有的局限性,并提出了未来研究探索的潜在领域。通过整合基于 PRISMA 框架的严格方法并考虑 2019 年至 2024 年的文献,本评价有助于全面了解数字营销战略、新兴技术和不断变化的消费者行为之间的动态相互作用。关键词:数字营销、营销策略、技术、人工智能、大数据、趋势。
摘要:可解释人工智能 (XAI) 的调查涉及生物学、临床试验、金融科技管理、医学、神经机器人和心理学等。预测和健康管理 (PHM) 是将故障机制研究与系统生命周期管理联系起来的学科。目前仍缺乏对 PHM-XAI 作品进行分析汇编的需求。在本文中,我们使用系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目来介绍应用于工业资产 PHM 的 XAI 的最新进展。这项工作概述了 PHM 中 XAI 的趋势,并回答了准确性与可解释性的问题,考虑到人类参与的程度、解释评估和不确定性量化。自 2015 年至 2021 年以来,与该主题相关的研究文章是根据 PRISMA 方法从五个数据库中选出的,其中一些与传感器有关。从选定的文章中提取数据并进行检查,获得了不同的发现,这些发现综合如下。首先,尽管该学科尚属新兴学科,但分析表明,XAI 在 PHM 中的接受度越来越高。其次,XAI 具有双重优势,它被用作执行 PHM 任务和解释诊断和异常检测活动的工具,这意味着 PHM 确实需要 XAI。第三,评论表明,PHM-XAI 论文提供了有趣的结果,表明 PHM 性能不受 XAI 的影响。第四,人类角色、评估指标和不确定性管理是 PHM 社区需要进一步关注的领域。需要足够的评估指标来满足 PHM 需求。最后,所考虑的文章中介绍的大多数案例研究都基于真实的工业数据,其中一些与传感器有关,表明可用的 PHM-XAI 组合解决了现实世界的挑战,增强了人们对人工智能模型在行业中采用的信心。
本文系统地审查了遵守PRISMA指南的电子发票和预填充纳税申报表对税务管理和合规性的影响。我们的全面文献搜索和分析表明,这些技术对于降低税收合规性和管理成本至关重要。结果表明,包括企业的财务压力减轻,尤其是在开发阶段,以及提高税务管理效率的重大收益。这项研究强调了电子发票和预填充系统如何简化和改善税收跟踪,从而导致全球税收实践的提高。这项研究有助于理解数字技术在税收中的变革性影响,证明了它们在简化税收合规性和行政程序中的潜力。
摘要 神经营销及其隐性和自动化过程影响客户决策,并揭示任何隐藏的消费者行为理解。人们越来越有兴趣研究消费者的大脑反应如何影响他们的决策过程,因为当今市场中最重要的问题之一是消费者选择一种产品而不是另一种产品的动机。尽管神经营销将自己定位为实现这一目标的关键研究领域之一,但它仍然是一门年轻且快速发展的学科。该研究的研究提案是研究广告如何影响消费者在网上购物时的购买决策。另一个目标是研究客户的注视点、注视计数、热图和情绪在刺激或营销努力的反应中的作用。消费者提供刺激,广告努力衡量反应。作者使用了最新研究的系统文献综述。在 PRISMA 的帮助下对扫描文献进行了纳入和排除。为了检查所用文献的效应大小,作者采用了基于偏相关的森林图。使用漏斗图查看 SLR 的出版偏见。进行了文献计量学分析和内容分析,以支持所审查的文献实力。关键词:神经营销;PRISMA;森林和漏斗图简介虽然对消费者感知和态度的研究很多,但研究神经科学却很困难且范围很广。由于神经科学的存在,人们可以更好地理解决策过程的隐藏成分(Pereira 等人,2022 年)。消费者和营销人员都受益于神经营销方法在分析消费者偏好和决策过程方面的广泛应用(Oikonomou 等人,2023 年)。人类大脑潜意识地处理超过 50% 的信息(Ala 等人,2022 年,Kant,2020 年)。与基于