XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdeci
慢性病和患者的决策工作。晚期癌症患者的案例
1- 法国维勒班克劳德贝尔纳里昂大学； 2- 法国里昂 Léon Bérard 中心人文与社会科学系； 3- 法国马赛艾克斯马赛大学，INSERM，IRD，SESSTIM，ISSPAM 4- 法国马赛 Paoli-Calmettes 研究所，CanBios UMR1252 通讯作者：Sylvain Besle besle.sylvain@gmail.com 致谢 我们要感谢 Dominique（Patrick 的妻子）和他的儿子 Leo 花时间和信任回答我们的问题。他们的名字均已更改，以尊重社会科学研究中的匿名规则。我们还要感谢 2008 年对 Patrick 进行采访的 Juliette Sakoyan 和将本文原版翻译成英文的 Jessica Blanc 博士。Cinzia Greco 和 Nils Graber 对本文手稿的评论十分有益。我们也感谢匿名审稿人对本文各次修改提出的有益建议。根据当地法律，这项工作未接受伦理审查。资金作者报告称，本文所述工作没有资金支持。
研究AI驱动技术对Instagrammers在数字化时代购买决策的影响 - 一项对时尚和服装行业的研究
在过去的几十年中，技术进步取得了成倍的加速，尤其是在在线社交网络的领域中。人工智能（AI） - 动力数字技术应用程序继续出现，以增强和改善社交媒体平台（尤其是Instagram）上新颖的沟通方式。的确，这导致了行为和社交客户之旅的变化，客户需要接受数字体验的采用。AI应用程序主要旨在研究购物者浏览趋势，以吸引新客户并扩展业务。即使是时装界也已经在这个快节奏且竞争激烈的行业中介绍了Instagram的业务收益。以这种快速而引人注目的方式吸引购物者对时尚产品的关注，购买决定可能会有所不同。AI似乎非常有前途，并且有可能成为Instagram用户，广告客户和影响者的游戏规则改变者。这项研究应用了恩格 - 科拉特 - 布拉克韦尔（EKB）理论来研究基于AI的数字技术体验对Instagrammers时尚服装购买决策的影响 - 感知到的EWOM，感知到的情感价值，可感知的质量，感知到的风险和感知的价格。基于从Instagram用户收集的数据，使用结构方程建模（SEM）评估了这项研究的框架。半结构化的深入访谈也是研究的一部分，以使对Instagram用户的概况和行为有更深入的了解。我们从两种方法中的发现都证实，感知的情感价值，感知到的质量和感知的EWOM揭示了对Instagrammers对时尚服装的购买决策的统计学意义和积极影响。同时，重要性性能矩阵分析（IPMA）将感知的情感价值确定为Instagrammer的最重要因素，但最高的性能是感知的质量。这项研究对马来西亚在线零售商和购物者有重要影响，以适应快速变化的数字化转型。可以肯定的是，这项研究为时装行业的社交媒体贸易研究做出了值得注意的贡献。
在量子力学中可决定和不可决定的
经典概率理论（CPT）和量子元素（QM）是两个根本不同的代数框架，产生了非常相似的输出：[0，1]中代表给定物理现象的频率或概率中的真实阀门。因此，自然要问，尽管它们的形式明显不同，但这两种理论是最终的同等程度。答案是否定的，正如贝尔[1-5]明确证明的那样，他得出了在两个框架之间建立定量边界的不平等现象：QM违反了某些在CPT中保持不明的不平等。贝尔的定理已得到广泛的分析，从多个角度进行了重新分析，并经过了彻底的实验验证[6]。最终获得了2022年无奖奖的意义。贝尔的作品在围绕本体论，现实主义以及更广泛地解释量子的辩论中扮演并继续发挥了作用。，它似乎明确地排除了量子理论形式结构背后的经典现实潜伏的可能性。如果发生这种现实，它将产生与CPT一致的实验值 - 但事实并非如此。换句话说，QM的特殊性，包括其固有的概率含义，不能仅仅归因于认知的无知。该理论必然描述了一个具有一些不寻常的本体论特征的世界。另一种立场是拒绝本体论的理解，更普遍地是哲学上的讨论。qm就是它；它效果很好，而且没有什么需要说的。这种激进的立场被封装在“闭嘴” [7] [7]中，在某些物理学家对哲学表达的厌恶中产生了共鸣（霍金的“哲学是死者” [8]是一个众所周知的例子），除了其挑衅性的措辞外，还具有自己的理由。即使在最古典的框架内（牛顿的引力）也存在着关于普遍重力的本质的前提问题，就像已经
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
关于前瞻性陈述的免责声明本演示文稿在1933年的《美国证券法》第27A条的含义中包含了前瞻性陈述，并修订了1934年的《美国证券交易所法》第21E条，如经修订。这些陈述受风险和不确定性的约束，可能会导致RELX PLC的实际结果或结果（以及其子公司“ Relx”，“ We”或“我们”）与在任何前瞻性陈述中表达的陈述有重大不同。我们将任何不是历史事实的陈述视为“前瞻性陈述”。术语“ Outlook”，“估算”，“预测”，“项目”，“计划”，“打算”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“意志”，“相信”，“趋势”，“趋势”和类似的表达方式可能表明前瞻性陈述。您不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本演讲之日起说。除法律要求外，我们没有承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务，以反映本演讲之日之后的事件或情况，或反映出意外事件的发生。可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中包含的估计或预测有实质性差异的重要因素包括：有关收集或使用个人数据的监管和其他更改；法律和法律解释的变化影响我们的知识产权和互联网交流；当前和未来的地缘政治，经济和市场状况；我们的科学，技术和医学研究产品的付款模型的变化；我们对产品和服务的运营和需求的行业中的竞争因素；我们无法实现未来预期收购的好处；我们的网络安全系统或其他未经授权访问数据库的妥协；经济周期，传染病流行或大流行病，恶劣天气事件，自然灾害和恐怖主义的变化；我们已经外包商业活动的第三方失败；我们系统的重大故障或中断；我们无法保留高质量的员工和管理；税法的变化和应用不确定性；汇率波动；市场状况不利或降级为我们债务的信用评级；定义福利养老金计划资产的市场价值变化以及用于重视计划负债的市场相关假设；违反公认的道德业务标准或适用法律；以及在RELX PLC向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
关于前瞻性陈述的免责声明 本演示文稿包含经修订的 1933 年美国证券法第 27A 条和经修订的 1934 年美国证券交易法第 21E 条所定义的前瞻性陈述。这些陈述受风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致 RELX PLC（连同其子公司，“RELX”、“我们”或“我们的”）的实际结果与任何前瞻性陈述中表达的结果存在重大差异。我们认为任何非历史事实的陈述都是“前瞻性陈述”。术语“展望”、“估计”、“预测”、“项目”、“计划”、“打算”、“预期”、“应该”、“可能”、“将”、“相信”、“趋势”和类似表达可能表示前瞻性陈述。可能导致实际结果或成果与前瞻性陈述中的估计或预测存在重大差异的重要因素包括但不限于：关于收集或使用个人信息的监管和其他变化；影响我们的知识产权和互联网通信的法律和法律解释的变化；当前和未来的地缘政治、经济和市场条件；我们科学、技术和医学研究产品的支付模式的变化；我们所在行业的竞争因素以及对我们产品和服务的需求；我们未能实现收购的未来预期收益；我们的网络安全系统遭到入侵或他人未经授权访问我们的数据库；经济周期变化、传染病流行或大流行病、恶劣天气事件、自然灾害和恐怖主义；我们将业务活动外包给的第三方的失败；我们的系统发生重大故障或中断；我们未能留住高素质的员工和管理层；税法的变化及其适用的不确定性；汇率波动；不利的市场条件或我们债务的信用评级被下调；固定收益养老金计划资产的市场价值变化以及用于评估计划负债的市场相关假设的变化；违反普遍接受的道德商业标准或适用法律；以及 RELX PLC 向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。您不应过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表本演示文稿发布之日的观点。除非法律另有规定，否则我们不承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订以反映本演示文稿发布之日后的事件或情况或反映意外事件发生的义务。
决定结束的一周：2025 年 1 月 31 日
关于布莱克本和达文申请的协商 10/24/1067 依据规划申请 10/22/0722 对条件 1“批准的场地布局”、2“批准的边界处理”和 4“批准的详细景观规划”进行变更“保留事项申请（第 4 条）根据概要申请 10/20/0716 批准用于建造 165 栋住宅的通道、外观、景观、布局和规模的保留事项”并辅以非实质性修改申请 10/24/0888“将描述修改为“根据概要申请 10/20/0716 批准用于建造最多 165 栋住宅的通道、外观、景观、布局和规模的保留事项” - 地块数量从 165 块减少到 161 块；将地块重新定位在远离路堤的东南角；重新定位变电站；重新调整东部 POS 的 PROW；移除南部的可持续排水基础 (SUD)；增加剩余 SUD 的规模，并提供额外的现场地表水
从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
教育系统中的算法偏见：检查AI驱动决策在现代教育中的影响
在教育环境中，人工智能和算法系统的融合日益增加，引起了人们对其对教育公平的影响的关键关注。本文研究了各种教育领域的算法偏见的表现和含义，包括招生过程，评估系统和学习管理平台。通过分析当前的研究和研究，我们研究了这些偏见如何使现有的教育差异永久化或加剧，尤其是影响边缘化社区的学生。该研究表明，教育中的算法偏见是通过多个渠道运作的，从数据收集和算法设计到实施实践和机构政策。我们的发现表明，有偏见的算法可以显着影响学生的教育轨迹，从而在教育中创造新形式的系统障碍。我们提出了一个全面的框架来解决这些挑战，将技术解决方案与政策改革和机构指南相结合。这项研究有助于对教育中的道德AI越来越多的论述，并提供了在越来越数字化的世界中创建更公平的教育系统的实用策略。