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转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
将量子计算纳入药物设计工作流程的见解
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法，但量子硬件仍然有限。因此，在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD，这是一种混合经典量子工作流程，用于寻找与蛋白质结合的配体，同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块：非直观地，我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此，HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合，以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美，甚至更好。总之，HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
X射线成像方法用于含粒子流的原位研究
摘要流量参数的准确测量通常取决于传感器的可访问性。光流评估技术，例如粒子图像速率（PIV）和粒子跟踪速度计（PTV），仅限于光学上透明的介质。但是，许多工业过程都涉及不透明的媒体，需要采用替代方法。本研究介绍了X射线粒子跟踪速度法（XPTV）的开发和应用，以研究此类介质中的流量。具体来说，检查了融合细丝制造（FFF）打印机的喷嘴内的流量。这项工作的新贡献是使用XPTV对加热流进行的首次分析，通过在聚合物流中引入钨粉作为对比剂来实现。该研究成功地可视化了抛物线速度曲线，证明了该方法的功效。
工作流程在 MaterialDigital 计划中的作用
随着数据处理从模拟文档转向数字文件和数据库的总体趋势，数字化工作流程在材料科学与工程领域变得越来越重要。此外，由于测量技术和模拟方法的改进，该领域生成或处理的数据量急剧增加。MaterialDigital 计划从广泛角度解决了这一问题，它基于 IT 基础设施构建了材料科学数字化的总体框架，以本体数据表示和工作流程为中心连接组件。[1] 工作流程之所以如此突出，是因为它们无处不在，只要信息和数据以数字形式提供并需要传输或转换。沿着数据价值链，这涵盖 1) 数据采集，即获取数据
探索人工智能工具及其对教学设计工作流程和组织系统的潜在影响
该文章的此版本已被接受用于出版物，并受Springer Nature AM使用条款的约束，但不是记录的版本，也不反映接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获得：https：//doi.org/10.1007/s11528-023-00894-2
使用AI Gen AI和ML在Guidewire
解决方案建筑师，TATA咨询服务，美国摘要：生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML）技术正在改变保险行业的外观，尤其是通过整合AI＆ML Technologies。作为财产和伤亡保险的领先平台，GuideWire为部署智能索赔处理工作流提供了一个理想的平台，这些平台可以显着提高效率，准确性和客户满意度。在本文中探讨了AI和ML能力与自主处理主张的无缝集成。保险公司可以使用高级模型来驱动能够自动化任务的自动驾驶工作流程，例如索赔分类，欺诈检测，损害评估和和解优化。，但最重要的是，这些技术降低了运营成本，并减少涉及的人类干预，以便可以更快地处理索赔。在这项工作中，我们讨论实施此类工作流程（例如数据集成，模型培训和道德AI实践）时需要考虑哪些技术和战略考虑因素。本文还展示了几种现实世界中的用例，每个用例中的挑战以及在业务方面扩展这些解决方案的潜力。在关注未来的情况下，自主索赔处理使保险公司通过提供创新的解决方案来改变其下一个竞争优势，从而改变客户的期望，同时有资格符合监管和合规标准。1.1。索赔中AI和ML提供支持的自动驾驶工作流是保险的未来及其改变索赔管理过程的能力。关键字：自动索赔处理，导丝，生成AI，机器学习，自动驾驶工作流程，自动化，欺诈检测，损害评估1.介绍保险业一直是使用创新技术来提高运营效率，提高客户满意度并降低成本的先驱。作为生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML），保险公司拥有一系列强大的工具来帮助自动化最复杂的过程，例如索赔管理。[1-4]这些技术有可能推动自动索赔处理的出现 - 与更传统的工作流相比，这可以更快地解决索赔解决方案并降低手动干预以及提高准确性。在本节中，我们将讨论索赔处理如何发展AI和ML的如何利用，以及如何将这些技术与GuideWire等平台集成在一起。当今索赔处理的演变，索赔处理一直是一项艰巨而过于密集的活动，传统上是基于验证，估值和解决方案的手动劳动。在某种程度上，过去几年的数字转型的出现并没有消除大部分人类参与索赔生命周期的必要性。通过删除监督需要处理整个工作流程完成完成的需求，自主索赔处理代表了允许自动驾驶过程的彻底出发。预计以准确性和合规性向效率转向，将为下一代保险服务创造能力。
将人工智能纳入医疗保健工作流程
摘要 人工智能 (AI) 有望彻底改变美国和世界各地的医疗保健服务。随着 AI 成为医疗保健工作流程不可或缺的一部分，它将改变我们建模和分析医疗保健服务的方式，并颠覆决定运筹学和管理科学研究人员与医疗保健从业者互动方式的范式。在本教程中，我们将展示 AI 融入医疗保健工作流程将如何从根本上改变医疗保健服务，同时需要一套新的模型来指导快速变化的医疗保健实践，衡量行业的生产率增长，并减少获得医疗服务的差距。这些模型应建立在对影响各种利益相关者的因素的透彻理解之上，例如患者、提供者、付款人、生物伦理学家、监管机构和投资者。尽管医疗保健 AI 有望根据用户交互和数据进行学习和适应，但开发、验证和批准流程需要创建能够产生有用见解的新模型。最后，我们讨论了与医疗保健领域 AI 的监管和报销问题相关的障碍和机遇。
Blackbox.ai 使用 SambaNova Cloud 来支持代理工作流程
Blackbox 利用 SambaNova Cloud 自动化 CyberCoder 任务，包括从头开始构建应用程序、调试代码以及向现有程序添加功能。“我们每秒向 SambaNova Cloud 发送数百个请求，使用 8B 模型，我们的完成速度提高了 3 到 4 倍，我们计划在 2024 年底之前提高利用率”，Rizk 说道，“高性能和低延迟对我们来说非常重要。代理工作流程本质上更长，但这些模型具有更快的推理速度和低延迟，使我们能够优化以获得更好的用户体验。”“不仅技术非常棒，支持也非常棒”，Rizk 说道，“SambaNova 团队在测试和生产阶段对我们的响应和支持速度非常出色，这是一个真正的差异化因素。”要了解有关 SambaNova Cloud 的更多信息，请访问：cloud.sambanova.ai
评论：低渗透性多孔媒体中的二元前流
摘要广泛使用的达西定律指定流体流量的达西速度与驱动流动的压力梯度之间的线性关系。但是，研究表明，当压力梯度充分低时，在低渗透性多孔培养基（例如粘土和页岩）中，达西速度可以表现出非线性依赖性对压力梯度的依赖性。此phe-nomenon被称为低速性非darcian流或携带前流。本文对低渗透性多孔培养基中携带前流的理论，实验数据和建模方法进行了全面综述。审查首先概述了携带前流的基本机制，这些机制调节了独特特征，例如Darcy速度对压力梯度的非线性依赖性及其与流体 - 岩石相互作用的相关性。随后进行审查进行了详尽的汇编，对在各种低渗透性的土地材料中进行的实验研究进行了彻底的汇编，包括紧密的砂岩，页岩和粘土。接下来，审查了为了拟合和解释实验数据而开发的经验和理论模型和仿真方法。最后，审查强调了进行和解释携带前流实验的挑战，并提出了未来的研究方向。通过分析以前的实验研究，该综述旨在为寻求增强其对低渗透性土地材料中流体动态的研究人员和从业人员提供宝贵的资源。这提供了有关在众多天然和工程过程中应用前携带流量的应用，例如页岩油和天然气回收，低渗透性含水层中的污染物运输以及核废料的地质处理。