XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtraditional
与绿色和传统供应商之间竞争的绿色供应连锁店的最佳策略
摘要。我们考虑由传统供应商，绿色供应商和制造商组成的绿色供应链。我们研究了供应商原材料价格的最佳策略，以及制造商的生产和绿色原材料订购。特别是我们考虑了三种价格竞争模型：传统供应商领导的模型，绿色供应商领导的模型和NASH游戏模型。结果表明，绿色供应商的占主导地位，绿色材料价格的可能性越高，高于传统材料价格。此外，制造商的产品绿色水平是绿色供应商领导的模型下最低的，并且是传统供应商主导的模型下的最高水平。我们还发现，随着制造商的产量不确定性提高，传统和绿色原材料的价格均相对于制造商的产品绿色水平降低。此外，随着客户的绿色偏好增加，绿色原材料的价格上涨，传统原材料的价格下降，产品绿色水平也会提高。
功能性近红外光谱技术在中医非药物治疗中的应用综述
针灸、按摩、太极拳、八段锦等中医非药物疗法已成为临床治疗各种疾病的广泛干预措施。近年来，对中医非药物疗法机制的初步研究大多基于功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术。FNIRS 是一种创新的、非侵入性工具，用于监测大脑皮层血流动力学变化。我们的综述包括过去 10 年进行的临床研究，确立了 fNIRS 是一种可靠且稳定的神经成像技术。本综述探讨了该技术在神经科学领域的新应用。首先，我们总结了 fNIRS 的工作原理。然后，我们介绍了在健康个体中使用 fNIRS 的预防性研究和对接受中医非药物疗法的患者的治疗性研究。最后，我们强调了鼓励未来 fNIRS 研究进步的潜力，从而为相关领域的研究建立理论框架。
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
CAR -T细胞疗法：传统癌症的突破...
摘要。嵌合抗原受体（CAR） - T细胞疗法是一种用于免疫细胞疗法的创新方法，它通过修饰患者的T细胞在表面表达CAR蛋白，从而引起癌细胞的识别和破坏。CAR -T细胞疗法在治疗血液学肿瘤方面表现出了一些成功，但在治疗实体瘤（例如抗原选择，耐受性和安全性）方面仍然面临许多挑战。响应这些问题，研究继续改善CAR -T细胞的设计，以提高治疗功效和安全性。将来，预计CAR -T细胞疗法将成为重要的癌症治疗，并可能为个性化免疫疗法提供新的想法和策略。本综述提供了有关CAR -T细胞疗法的原理，临床应用，治疗功效和挑战的全面概述。
抗菌肽：传统抗生素的替代品
随着抗生素耐药性细菌和基因的不断出现，寻找传统抗生素的有效替代品已成为当务之急。抗菌肽因其安全性、低残留、低耐药性等特点而受到青睐，其独特的抗菌机制在对抗抗生素耐药性方面显示出巨大的潜力。然而，抗菌肽的生产成本高、活性弱限制了其应用。此外，传统的实验室方法识别和设计新型抗菌肽既费时又费力，阻碍了其发展。目前，人工智能等新技术正被用于开发和设计新的抗菌肽资源，为抗菌肽的发展提供了新的机遇。本文总结了抗菌肽的基本特征、抗菌机制、优势和局限性，并探讨了人工智能在抗菌肽预测和设计中的应用。这凸显了人工智能在提高抗菌肽研究效率方面的关键作用，并为抗菌药物开发提供了参考。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
与传统诊断成像方法相比，人工智能工具在癌症检测中的应用：系统评价概述
由于癌症的早期诊断与患者的更好治疗效果相关，人们对通过图像识别将人工智能 (AI) 技术用于癌症筛查和检测有着浓厚的兴趣，希望能够减少诊断时间并提高诊断准确性 [ 1 ]。人工智能在医学、生物医学和癌症研究等领域取得了重大进展。为了预测癌症行为和预后，人工智能采用数学方法，帮助基于逻辑和自主思维以及有效适应性做出决策或采取行动 [ 2-4 ]。人工智能有可能极大地影响肿瘤学的几乎所有方面——从增强诊断到个性化治疗，再到发现新型抗癌药物。因此，回顾人工智能应用的最新巨大进展及其在日常临床实践中的潜力，并强调其局限性和缺陷非常重要 [ 1, 2 ]。多项研究已证明人工智能技术具有预测某些恶性肿瘤（包括结直肠癌、乳腺癌、皮肤癌和肺癌）诊断、预后和治疗反应的潜力[5-8]。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，已证明可以最大限度地减少发育不良和癌症分类的重复性，确保一致性和有效性，并影响治疗决策[9]。深度学习 (DL) 方法的进展已在癌症和肿瘤学研究中基于图像的诊断和疾病检测方面取得了进展[10,11]。DL 配置是分层耦合的非线性人工神经网络。近几年来，人们开发了一系列基于输入数据类型的 DL 架构。同时，对模型的性能进行了评估，发现 DL 在癌症预测中的应用优于 ML 中采用的标准程序[12]。在此背景下，这些系统提供了巨大的潜力来支持和增强诊断方法，例如克服人类记忆和注意力的局限性，提高计算和解释数据的有效性，以及防止偏见和成见影响判断。然而，由于图像数据的数量巨大且复杂，放射科医生发现吸收和评估大量数据以进行诊断和治疗具有挑战性。诊断需要更长的时间，出错的风险更高，而且放射科医生容易疲劳。放射成像领域的自动化可以帮助解决许多问题，包括a）提高准确性和
liječenjeuznapredovalog zatajivanja srca
这项研究的目的是评估从土耳其Tulum分离的乳杆菌科的益生菌特性。十种乳杆菌科的菌株。在分类学上识别如下：lactiplantibacillus plantarum subsp。plantarum（6），乳酸乳杆菌（2），乳酸酶乳杆菌（1）和乳酸乳酶casei（1）。评估了它们的益生菌特性，抗菌活性以及对模拟胃肠道状况（例如低pH，胃蛋白酶，胰岛素和胆汁盐）的耐受性。结果表明，10种乳酸细菌菌株具有较高的自动聚集，凝聚和疏水性能。抗生素耐药性和溶血活性确定用于菌株的安全评估。 还检测到表现出高抗菌活性的选定分离株和去除胆固醇的能力。 这些细菌也具有抗氧化活性。 因此，这十种提取的乳酸细菌是有望用作益生菌的潜在候选者。 在这项综合研究中，发现了Plantarum Sm27，L。plantarum S74和L. paracasei Ru39-7具有最好的益生菌特性。 有关从传统发酵的图卢姆奶酪中分离出的乳酸杆菌科的益生菌和功能特性的重要信息，这些乳酸菌株可用作丰富的益生菌细菌来源。 发现可以将益生菌细菌与传统发酵奶酪分离。抗生素耐药性和溶血活性确定用于菌株的安全评估。还检测到表现出高抗菌活性的选定分离株和去除胆固醇的能力。这些细菌也具有抗氧化活性。因此，这十种提取的乳酸细菌是有望用作益生菌的潜在候选者。在这项综合研究中，发现了Plantarum Sm27，L。plantarum S74和L. paracasei Ru39-7具有最好的益生菌特性。有关从传统发酵的图卢姆奶酪中分离出的乳酸杆菌科的益生菌和功能特性的重要信息，这些乳酸菌株可用作丰富的益生菌细菌来源。发现可以将益生菌细菌与传统发酵奶酪分离。
印度旁遮普邦传统免疫促进厂耕种者的质量风险评估
在19日之后，印度目睹了对免疫增强植物的需求增加。印度政府通过国家药用工厂委员会（NMPB）决定将药用植物作为一种有吸引力的农业选择，鉴于为农民产生收入，因此决定将药用植物作为一种有吸引力的农业选择。这项工作的目的是通过对旁遮普培养免疫力培养厂的农民的描述性研究来识别质量差距，并进行质量风险评估研究，以认识到各种关键的农业材料，过程及其对关键质量属性的影响，以确保药物植物的预定质量。化学肥料的使用，优质种植材料的可用性较小，对农业气候适应性的认识不足以及良好的农业和收集实践（GACP），这是确保免疫增强厂质量质量的一些问题。为了填补这些空白，质量风险评估研究确定了关键材料和过程，例如种子，肥料，农药，水，土壤，验证，播种，现场选择，植物修复，收获，干燥等。影响了各种质量属性。产量，活性成分，毒性指标，物理化学范围和免疫增强植物的微生物负荷。维持一致性是由于几个干扰生物学和其他因素而导致农业的主要障碍之一，因此，这种质量风险评估技术将使农民通过评估与深入理解的可能相互作用来微调参数。
使用传统和机器学习算法的严重创伤性脑损伤的死亡率预测
参考：Wu Xiang，Sun Yuyao，Xu Xiao W.，Steerberg Ewout，Helmrich Isabel R.A. Retel，Lecky Fiona，Guo Jianying，Li Xiang，Feng Junfeng，Mao Qing，....-使用传统和机器学习算法在严重Traudit伤害中的死亡率预测杂志Neurotrauma-ISSN 1557-9（2023），p。 1-10全文（发布者的doi）：https：//do.org/10.1089/neu.2022.0221引用此参考：https：//hdl.handle.net/10067/1