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用于优化效益和最小化的人工智能……
近年来，电子医疗数据（通常称为“真实世界数据”）的生成和可访问性呈指数级增长。数据源的范围已显著扩展，涵盖了传统数据库和社交媒体、可穿戴设备和移动设备等较新的来源。信息技术的进步、计算能力的增长以及依赖生物信息学工具和/或人工智能技术的分析方法的发展，增强了利用这些数据生成真实世界证据和改进临床实践的潜力。事实上，这些创新的分析方法可以筛选和分析大量数据，从而快速生成证据。因此，人工智能在医学中的许多实际用途已被成功地研究用于图像处理、疾病诊断和预测以及药物治疗管理，从而凸显了对医疗专业人员进行这些新兴方法教育的必要性。本叙述性评论概述了人工智能在药理学领域，特别是药品上市后安全性评估领域带来的主要机遇和挑战。
优化信用卡欺诈检测
信用卡欺诈已成为数字时代的一个紧迫问题，对金融机构和消费者都构成了重大风险。本研究通过将人工神经网络 (ANN) 与梯度提升、eXtreme Boost (XGBoost) 模型相结合，引入了一种用于信用卡欺诈检测的优化框架。此外，该研究还探讨了不平衡数据的挑战，并通过过采样方法和成本敏感建模提出了解决方案。结果证明了该框架在实际应用中的有效性，在识别欺诈交易方面取得了卓越的性能，同时最大限度地减少了误报。这项工作强调了利用混合模型和自适应策略保持领先于不断发展的欺诈策略并增强金融部门网络安全弹性的重要性。未来的研究将侧重于部署实时检测系统并结合先进的时间模型来解决动态欺诈模式
人工智能驱动的预测分析在优化 IT 中的作用
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能驱动的预测分析在优化 IT 行业供应链运营中的关键作用。通过利用机器学习、深度学习和神经网络，预测分析可以显著增强需求预测、库存管理、供应商选择和风险管理。尽管人工智能有可能彻底改变供应链，但它的整合面临着挑战，包括数据质量、对熟练人员的需求和组织阻力。讨论了战略实施方法，强调强大的数据基础设施、利益相关者的参与和持续创新。本文通过强调人工智能在供应链中的经济和社会影响并为未来的研究方向提出建议，为学术讨论做出了贡献。它是从业者和学者在供应链优化中应对人工智能驱动的预测分析复杂性的综合指南。关键词：人工智能驱动的预测分析、供应链优化、IT 行业、机器
优化金融研究中的 AI-Agent 协作
近年来，生成人工智能（GenAI）在金融分析和投资决策中的应用引起了广泛关注。然而，大多数现有方法依赖于单智能体系统，无法充分利用多个AI智能体的协作潜力。在本文中，我们提出了一种新颖的多智能体协作系统，旨在增强金融投资研究中的决策能力。该系统将具有可配置组大小和协作结构的智能体组结合起来，以利用每种智能体组类型的优势。通过利用次优组合策略，系统可以动态适应不同的市场条件和投资场景，从而优化不同任务的性能。我们通过分析道琼斯指数中 30 家公司的 2023 年 SEC 10-K 表格，重点关注三个子任务：基本面、市场情绪和风险分析。我们的研究结果表明，基于针对不同任务的 AI 代理的配置，性能存在显著差异。结果表明，我们的多代理协作系统优于传统的单代理模型，在复杂的金融环境中具有更高的准确性、效率和适应性。这项研究强调了多代理系统通过整合不同的分析视角来转变财务分析和投资决策的潜力。
优化电池交换站的位置
3 https://www.conda.jp/enwyes23.hombs 4/nlock.ndums/n2101/t2101bl 6 https://global.honda/newsroom/news/2022/p221021025gl3 https://www.conda.jp/enwyes23.hombs 4/nlock.ndums/n2101/t2101bl 6 https://global.honda/newsroom/news/2022/p221021025gl
优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
为公众优化医药供应链...
医药供应链是公共卫生系统的重要组成部分，是及时有效地向医疗服务提供者和患者提供基本药物和医疗用品的支柱。这些供应链的弹性直接影响医疗保健系统应对公共卫生需求的能力，尤其是在危机时期（Oyeniran 等人，2023 年，Ozowe 等人，2024 年，Soremekun 等人，2024 年，Tayebati 等人，2010 年，Tomassoni 等人，2013 年）。COVID-19 大流行凸显了全球医药供应链固有的脆弱性，揭示了基本药物短缺、物流中断和需求模式波动等重大挑战。这些问题凸显了需要更强大、适应性更强、反应更迅速的供应链战略，以承受公共卫生紧急情况的压力。
基于 FPGA 的量子比特控制器优化探索...
摘要 — 这项工作探索了优化基于 FPGA 的控制硬件的途径和目标，用于进行量子计算系统的实验，并作为当前经典和量子计算硬件交叉点的一些研究论文的介绍。随着基于超级位架构构建大规模错误或纠正数量的计算机的承诺，室温控制电子技术的创新需要带来这些数量实现成果。 QI CK（量子仪器控制套件）是一个基于 FPGA 的领先实验实验。然而，它与其他实验性量子计算架构的集成，特别是那些使用超高频 (SRF) 腔的架构，尚待探索。我们确定了用于优化超导位架构的电子控制的关键目标，并提供了控制脉冲波解决方案的一些初步结果。通过针对三维超导量子位设置进行优化，我们希望能够揭示经典计算方法中的一些要求，以充分发挥这个量子计算架构的潜力，并传达对该研究进展的兴奋。
优化供应链和物流管理
供应链和物流管理在当今的全球化经济中至关重要，在当今的全球化经济中，效率，响应能力和可持续性对于竞争优势至关重要。本文回顾了现代实践和优化供应链和物流管理的新兴趋势。它探索了AI，IoT，区块链和机器人技术等技术进步，从而提高了运营效率并实现实时数据驱动的决策。可持续性实践，包括绿色物流和循环经济体，还检查了它们对减少环境足迹并增强企业社会责任的影响。诸如精益和敏捷的供应链之类的关键策略，再加上高级库存管理技术，例如Just-In-time（JIT）和供应商管理的库存（VMI），在不同的业务环境中的应用和有效性。供应链集成增强了整个网络的可见性，协作和弹性。此外，本文还解决了重大挑战，例如面对自然灾害，政治不稳定和网络安全威胁的风险管理。它突出了积极的降低风险策略和强大的数据管理实践对保护供应链运营的重要性。本文可以预期供应链管理中的未来方向，包括AI-wive驱动的预测分析，透明度和可追溯性的区块链以及向循环经济体的转变。它以对数字平台和电子商务塑造的不断发展的业务模式的见解，强调需要进行持续的创新和适应性，以保持快速发展的景观中的竞争力。
在许多...
摘要 - 随着多核加速器不断整合更多的处理单元，对于有效利用所有可用资源的并行应用，它变得越来越困难。改善硬件利用率的一种有效方法是通过多重计算和通信任务（一种称为异质流媒体流量）来利用异质处理单元的空间和时间共享。实现有效的异质流需要在任务之间仔细划分硬件，并将任务并行性的粒度与资源分区相匹配。但是，找到正确的资源分区和任务粒度是极具挑战性的，因为有大量可能的解决方案，并且最佳解决方案在程序和数据集之间各不相同。本文提出了一种自动方法，可以快速得出用于硬件资源分区和任务粒度的良好解决方案，用于基于任务的并行多核体系结构的并行应用程序。我们的方法采用绩效模型来估计给定资源分区和任务粒度配置下的目标应用的绩效。该模型被用作快速在运行时快速搜索良好配置的实用程序。我们不需要手工制作分析模型，该模型需要专家洞悉低级硬件细节，而是采用机器学习技术来自动学习。我们首先学习使用培训计划的通道预测模型来实现这一目标。然后可以使用学习的模型来预测运行时任何看不见程序的性能。我们将方法应用于39个代表性并行应用程序，并在两个代表性的异质多核平台上进行评估：CPU-Xeonphi平台和一个CPU-GPU平台。与单流版本相比，我们的方法平均在Xeonphi和GPU平台上分别达到1.6倍和1.1倍的速度。这些结果转化为理论上完美预测因子所提供的性能的93％以上。