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护理和癌症：十年的研究趋势和未来方向 - 一项文献计量评论
护理在肿瘤学中起着至关重要的作用，严重影响了癌症患者的生活质量和临床结果。随着癌症治疗的发展，护士在癌症管理中的作用已从基础护理提供到高度专业的干预措施，从诊断和治疗到姑息治疗，再到姑息治疗，再到姑息治疗和寿命终止护理。护士通常是患者的主要接触点，不仅可以解决他们的身体需求，而且还解决了他们的情感，心理和社会问题。这种整体护理方法至关重要，正如Papastavrou等人的工作中所强调的那样。（2012），他强调了关怀行为在增强各种医疗保健系统中的患者满意度和结果方面的跨文化重要性（Papastavrou等，2012）。同样，如Oflaz等人所讨论的那样，同样，护士照顾肿瘤患者时所面临的情感挑战，强调了对医护人员的韧性和持续支持的需求。（2010）（Oflaz等，2010）。
整合机器学习和操作研究方法，以进行调度问题：文献分析和文献综述
摘要：操作研究（OR）技术已被广泛用于优化问题，例如制造计划，供应链优化和资源分配。尽管具有传统或尤其是确切的方法，但通常在可伸缩性，计算效率和对行业4.0的动态和不确定环境的适应性方面遇到困难。尽管机器学习（ML）的进步提供了解决这些挑战的新方法，但它们还提出了局限性，例如缺乏保证精确的解决方案和相关数据的需求。因此，OR和ML的集成提供了一个平衡的解决方案，利用ML从大型数据集中提取模式并做出预测性决策和OR的精确度以增强决策过程，尤其是在使用行业4.0的环境安排任务的过程中。这种组合不仅提高了解决方案的鲁棒性和效率，而且还可以减轻两个领域的个人局限性。并根据不确定性做出预测性决策补充了OR的决策过程。本文旨在对ML的整合和OR，重点介绍其在调度问题中的应用。关键字：行业4.0，调度，操作研究，机器学习
高影响力研究最多2023
摘要：人工智能（AI）迅速发展，改变了行业，并应对医疗保健和教育等部门的社会挑战。这项研究通过对使用Scopus引文指标确定的50条最有影响力的论文进行了文献计量分析，提供了2023年AI研究的最新概述。选定的作品，平均每次引用74项，包括原始研究，评论和社论，展示了各种有影响力的贡献。超过300多名作者和重要的国际合作强调了AI的全球和多学科性质。我们的分析表明，如布拉德福德法律所述，研究集中在核心期刊上，并从美国，中国，加拿大，英国和澳大利亚的机构提供了领先的贡献。作者身份的趋势强调了生成AI系统在推进知识传播中日益增长的作用。这些发现说明了AI在实际应用中的变革潜力，例如在医疗保健中实现早期疾病检测和精确医学，并促进适应性学习系统以及教育中的可及性。通过检查协作，地理生产力和机构影响的动态，本研究阐明了塑造AI领域的创新驱动因素。结果强调了负责AI开发的需求，以最大程度地提高社会利益并减轻风险。这项研究提供了对AI进步的基于证据的理解，并为未来的进步奠定了基础。它旨在告知利益相关者并为正在进行的科学论述做出贡献，并在前所未有的全球利益和投资时为AI的影响提供见解。
医疗保健中人工智能的演变：一项30年的书目学研究
随着科学技术的持续发展，特别是在计算机科学，数据处理和机器学习领域，人工智能（AI）技术在医疗保健中的应用已经变得越来越广泛（1-3）。目前的研究表明，医疗保健和AI的整合可以增强患者护理，提高效率并降低医疗保健行业的成本，从而导致更聪明，更快，更有效的医疗保健系统（4-7）。这种优化从诊断到治疗计划，推动了疾病预测，诊断和治疗性干预措施的进步，从而为患者和医疗保健提供者提供了实质性的好处（8-10）。人工智能在医学中有广泛的应用，包括风险评估，分类，诊断，后续管理，药物开发和疗法（11，12）。在风险评估中，AI算法用于分析患者数据并确定患有高风险的特定状况的人，从而允许早期干预和预防策略（13）。作为医疗保健的一线，初级保健在预防，慢性疾病管理和个性化指导中起着至关重要的作用。AI驱动的初级保健工具可以帮助早期筛查糖尿病，高血压和心理健康疾病等疾病，从而及时管理并减少这些疾病的进展（14）。对于慢性疾病管理，AI系统可以根据实时患者数据提供个性化建议，帮助医疗保健提供者创建量身定制的生活方式和治疗计划（15）。chatgpt是一种使用深度学习算法设计的复杂语言模型，以产生与人类对话非常相似的响应。作为由OpenAI开发的生成预先训练的变压器（GPT）系列的一部分，它是当前可用的最大，最容易访问的语言模型之一（16）。利用大量的文本数据存储库，Chatgpt擅长捕捉人类语言的复杂性和微妙之处，从而使其能够在各种提示中提供高度相关和上下文感知的响应。最近，其功能已扩展到文本生成之外，包括创建图像和视频，显着增强其多模式功能，并扩大其在医疗保健，教育和创意产业等领域的适用性（17）。随着它们的快速发展，这些模型有望在医学研究中发挥日益增长的作用，从促进系统评价到推进个性化治疗方法。随着他们继续发展，大型语言模型有可能推动医疗创新向前发展，改善患者的结果并在医疗保健的各个领域实现数据驱动，精确的决策（18 - 20）。为了更好地了解AI在医疗保健中的演变和影响，文献计量学研究对于系统地绘制研究格局并确定新兴趋势至关重要。本研究的目的是从1993年1月1日至2023年12月31日从科学核心收集数据库（WOSCC）进行精心检索相关文献。通过定量和视觉网络分析，包括作者，机构，国家/地区和关键字等各种参数，此
拉赫比卜委员在 2025 年欧盟大使会议上的讲话
尊敬的大使们，你们是我们合作伙伴看到的第一张面孔。当欧洲向世界伸出援手时，你们是他们听到的第一声声音。你们是值得信赖和可靠的合作伙伴的声音，始终准备参与，始终准备加强我们的伙伴关系，始终准备在共同利益的基础上建立新的伙伴关系。我们需要你们强有力的声音和你们的长期经验。让我们一起向世界展示，欧洲不仅谈论共同的人性——我们还采取行动捍卫它。
瓦尔米拉集成库的新收购...
注释：在本书中，作者进入了人工智能及其对我们生活不同领域的影响。我们研究了其在社会过程，军事技术和医学实践中的作用，试图了解它如何改变我们的社会，以及它会导致人类的挑战和威胁。人工智能的积极方面无疑令人印象深刻。可用的教育，经济学，研究和许多其他领域的新机会。但是，人们不应该忘记这项技术的阴影。一个人的隐私损失以及滥用人工智能的威胁是严重控制和操纵人的。在军事领域中使用人工智能开辟了新的视野，但同时又创造了新的威胁形式。网络战争，自治军事系统和其他网络安全方面的使用变得越来越局部。有必要密切监视这些技术的开发，并试图为其使用建立国际规范和法规。
我们可以从营销人员那里学到什么？关于商业模型研究的营销文献的文献计量分析
我们可以从营销人员那里阅读什么？对商业模型研究的营销学历分析RaphaëlMaucuer，Essca管理学院55 Quai Le Gallo，92100，法国Boulogne-Billancourt，法国Boulogne-Billancourt，raphael.maucuer@essca.sesca.maucuer@essca.fr +33 6 58 24 82 76（通讯作者）Alexandie Renaud，Em normandie 64 Ranelagh, 75016 Paris, France, arenaud@em-normandie.fr Sébastien Ronteau, Audencia Business School 8 route de la Jonelière, 44312 nantes, sronteau@audencia.com Laurent Muzellec, Trinity Business School Luce Hall, Pears St, Dublin 2, D02 H308, Ireland, laurent.mzellec@tcd.ie对商业模型研究的营销学历分析RaphaëlMaucuer，Essca管理学院55 Quai Le Gallo，92100，法国Boulogne-Billancourt，法国Boulogne-Billancourt，raphael.maucuer@essca.sesca.maucuer@essca.fr +33 6 58 24 82 76（通讯作者）Alexandie Renaud，Em normandie 64 Ranelagh, 75016 Paris, France, arenaud@em-normandie.fr Sébastien Ronteau, Audencia Business School 8 route de la Jonelière, 44312 nantes, sronteau@audencia.com Laurent Muzellec, Trinity Business School Luce Hall, Pears St, Dublin 2, D02 H308, Ireland, laurent.mzellec@tcd.ie
1994 年至 2024 年第二语言或外语教学中基于策略的教学和自我调节学习的文献计量和内容分析
近年来，基于策略的教学 (SBI) 和自我调节学习 (SRL) 在英语作为外语 (EFL) 和英语作为第二语言 (ESL) 环境中的作用受到越来越多的关注。这些策略在提高语言习得方面显示出了希望。例如，最近的研究考察了如何将 SRL 策略融入写作教学中，以帮助有写作困难的学生 (Bewley，2020 年；Smith 等人，2020 年)。同样，一些研究考察了阅读策略的作用及其对提高学习成果的影响 (Li 等人，2022 年；Li 和 Gan，2022 年；Li 等人，2024 年)。其他语言领域的研究，如口语 (Uztosun，2020 年)、词汇 (Araya Pérez 等人，2013 年；Fatemipour 和 Najafgholikhan，2015 年；An 等人，2021 年)、写作 (Woo
基于机器学习的心肌梗死文献分析
结果：自2008年关于医学成像和机器学习研究（ML）的研究文献以来，对该领域的兴趣迅速增长，尤其是自2016年关键时刻以来。以中国和美国为代表的ML和MI领域在2015年之后经历了迅速的研究发展，尽管美国的研究质量在研究质量方面的表现显着超过了中国（这证明了美国期刊的较高影响因素和美国出版物的引文计数）。机构合作是在美国哈佛医学院和中国首都医科大学之间的尤其是在国内和国际机构之间加强合作的必要性。在MI和ML研究领域，由Dey，Damini和Berman，Daniel S. Daniel S.丹尼尔·S（Daniel S.MI和ML研究趋势的总体方向对医学，医学，分子生物学和遗传学。尤其是，美国的“流通”和“生物学和医学计算机”中的出版物在这项研究中占有重要地位。
工业化中的机器学习：文献分析
收到：2024年7月21日。以修订的形式收到：2024年12月2日。接受：2024年12月12日。抽象的机器学习目前正在成为最快速前进的技术之一，最近在工业过程中用于过程自动化的最新上升趋势。这项研究的目的是进行文献计量分析，以确定机器学习的研究趋势。Scopus数据库用于识别科学生产。文献计量指标。对涉及22,383位作者的7,335个文件的分析显示，从1988年到2024年初的增长率为20.86％。确定了三个主要的研究趋势：第一个基于工业过程中的机器学习应用，第二个是指人类因素和人工智能，以及与卷积神经网络有关的第三个。关键字：机器学习；工业化;文献计量学；人工智能;监督学习；无监督的学习；强化学习。