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坎贝尔图书馆改造及信息资源与技术升级项目
该项目涉及对图书馆进行翻新，以将技术、学术支持服务、研究资源和数据管理与重新配置的空间相结合，提供对各种精心策划和升级的电子资源、档案和特殊收藏的访问。坎贝尔图书馆将成为一个创新中心，支持跨部门伙伴关系和国际合作、数字学术服务和一流的研究基础设施，以支持尖端的研究和学习环境。这些改进将通过让罗文社区能够使用数字研究和学习工具来增强大学体验。
2025 年 ResearchLive 行业报告
我们才刚刚开始探索人工智能改变游戏规则的潜力。然而，我们不应忽视其局限性。大型语言模型 (LLM) 倾向于使数据同质化，抹平细微差别，并忽略人类行为的丰富性和多样性。在一个多样化和动态的世界中，用于市场研究的人工智能必须不断适应才能保持有用性——这意味着要接受新的现实世界数据的训练。来自真实现实世界来源的经过验证的高质量输入。我们不可避免地需要真实的人和精心策划的文化智力来产生有效的人工智能模型。
WealthCare Saver HSA 的投资选择
自主导向 自主导向路径由涵盖多个资产类别的交易所交易基金 (ETF) 组成，这些基金由注册投资顾问 CAPTRUST 精心策划。此路径中的投资者选择如何在可用选项中分配其投资余额，并且可以随时更新其分配。CAPTRUST 积极监控可用选项，确保投资者有机会使用广泛的指数 ETF 构建多元化的投资组合。可用选项的数量是经过精心选择的，以提供广泛的价值，同时最大限度地提高和增强消费者的选择权。
订阅经济及其对...的贡献
数字技术的进步推动了订阅模式的演变。这些技术不仅实现了订阅服务的无缝交付和管理，还促进了个性化和有针对性的服务，从而提升了整体客户体验。订阅模式提供的灵活性和便利性引起了消费者的共鸣，从而提高了企业的留存率和客户终身价值。此外，订阅服务的多样化（从流媒体服务和软件解决方案到精选产品订阅）反映了这种商业模式在不同领域的适应性和可扩展性。
最佳商业 AI AXA 案例研究
收集相关的精选数据 AI 模型的强大程度完全取决于其训练数据，因此 AXA 战略的一个关键部分是在选择使用哪些数据时要有选择性。AXA 研发主管兼集团首席数据科学家 Marcin Detyniecki 表示：“我们不会为了收集数据而收集数据。我们会确定我们认为存在因果关系的优先数据，然后测试这些变量的预测能力。”使用因果数据训练 AI 模型可以使其预测和建议更加准确。
现实生活中见解的现实证据
•优化可用数据集的优化利用以及全面的分析和研究解决方案•专有Corevitas注册表对DERM，RHEUM（美国/日本），GI和NEURO免疫介导的疾病的100K患者数据数据•视网膜特种EMR数据•来自350 Metina Ophthalmologist'time times interes Times interes interes Times intime intime intime intime interi-times internepers interi-timper intime interi-times intime internepers： （HCP）显示出治疗模式和顺序，患者分析和处方趋势•与Consertai合作，共同针对7M+肿瘤患者的精心策划数据，并结合我们的方法论专业知识
数据科学（DSCI）
DSCI 636。合成项目顶峰。4个学分。项目驱动的数据科学知识和技能的应用。学生将收集，整洁，可视化和分析有利于预测建模问题的大型数据集。从生物学和材料科学的策划数据集将由计划教职员工提供。Key learning outcomes include a reproducible workflow published in a code repository, original design and implementation of a machine learning model, and communications of finding in a written report.要求：prereq：DSCI 631，DSCI 632，DSCI 633，DSCI 634，DSCI 635，PHIL 623。