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人工智能在法律行业的应用
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件，这些算法是一组代码，用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下，“机器”一词的使用意味着人工智能系统，其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习，从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力，数据集越大，人工智能从数据中学习到的就越多。
IDC MarketScape：2024 年全球云专业服务供应商评估
当买家被问及任何云专业服务供应商在全球范围内取得成功需要具备哪些特征时，提到的第一大属性是“提供技术见解和能力”，高于 2022 年评估中的第二位。提到的第二个属性是“为项目提供合适且高质量的团队”。前两个属性的排序颠倒了 2022 年和 2020 年评估中的定位。实施混合云和多云解决方案的可用选择日益复杂可能是原因之一，但对使用建立在坚实云基础上的生成式人工智能 (GenAI) 的兴趣激增也是一个因素。相反，最不重要的特征是“存在本地办事处和本地资源”，其次是“优化项目的在岸/离岸工作比例”。
B. com（专业会计）课程结构
1。特许会计师2。管理会计师3。公司秘书4。商业5。管理6。营销7。财务快递8。Businessline9。货币和金融10。经济时报电子杂志：中央图书馆应订阅JSTOR（www.jstor.org）的电子杂志和
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
牙科职业中的人体工程学问题-牙医...
背景/目的：牙科专业人员罹患肌肉骨骼疾病的风险较高。以不自然的姿势工作是罹患肌肉骨骼疾病的主要风险因素之一。本研究旨在记录牙医在典型牙科工作过程中的背部倾斜度。材料和方法：为了监测身体倾斜度，安装了高性能传感器系统、三轴数字 12 位加速度计 LIS3LV02（SGS-Thomson Microelectronics，美国）。在进行牙科工作时，对十名牙医的身体倾斜度进行了测量。结果：在坐姿牙科工作期间，74% 的时间背部倾斜超过 20 度，而站姿工作期间则为 62%。参与者在进行牙科检查时向左侧倾斜。坐着时，65% 的时间向左侧倾斜大于 20 度，而站姿工作期间则为 50%。结论：背部倾斜超过 20 度是导致 MSD 发展的主要风险因素之一。牙医在站立和坐姿日常工作中身体在前后和内外方向的倾斜度都超过 20 度。根据这些事实，牙医在日常工作过程中面临患上肌肉骨骼疾病的风险。据此，牙科人体工程学是一个需要更多关注的研究领域。在日常牙科工作中实施人体工程学原则可提高工作绩效、满意度、效率和
SI全球专业人士奖学金
在录取通知那天被录取（或有条件地）进入符合条件的硕士课程之一。您只能获得2025年3月27日入学的硕士课程的奖学金。您被列为储备金的主程序[https://www.universityadmissions.se/en/selection-and-ymissions-results/admissions-cluss/]没有可供晚期入学的奖学金。
2024-25专业发展报告＃5- 2025年1月
2025年1月 - 报告＃5本报告包括在地区一级，部门级别和学校场地级别的完整和计划的专业发展。它涵盖了从2025年1月开始的时间表，前进到计划的任何计划和批准的专业发展课程。在2024-25学年中，将创建类似的报告并与学校董事会共享。本报告提供了有关员工专业发展的基本信息，包括日期，时间，位置，会议标题以及与地区优先级，法律或许可要求的一致性。“必需或可选”列是指员工必须参加地区参加的会议，可选列表示员工可以选择参加。专业发展按类别第1页，建筑级别，第3页，小学，区域级别第3页中学页面3中学页8高中9二级课程页面9二级课程页面9特殊教育页面9学生服务页面18学生服务页面19社区教育页面22行政服务页面22 flex PD
战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰