i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下,题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院,一部分履行了
摘要:计算思维涉及系统地解决问题,应用逻辑概念和算法的能力。在数学教学中,计算思维可以增强学生解决问题和逻辑推理的学习过程。思考这种情况,总体目标是研究计算思维如何在理论和实践中的职业和技术教育中对数学教师的初始和继续教育中表现出来。科学研究始于理论基础通过书目和探索性研究,在基础研究之后,我们将诊断性问卷应用于在在线申请上实施的混合调查表(开放和封闭问题)的教师,以供在线申请中实施,目的是在理论和实践方面识别数学老师的知识水平。作为教育产品理想化(PE)的理想化,一个名为“计算思想和数学教学的网站:从对模式的识别到问题的抽象”,在该网站上,我们根据Kaplún的主题Axes(2002,2003)和根据Zabala典型的典型学评估了基于Kaplún的主题轴(1988年)的结构。为了评估教育产品的教学潜力,在其在该基因座的应用中有必要与IFPB数学老师JoãoPessoaCampus一起,这是通过评估标题工具对研究人员进行系统的观察,考虑到参与教师的所有观察结果。通过诊断研究获得的结果揭示了数学教师的不安全感,以及某些教师在什么是什么以及如何将计算思维应用于解决数学问题时的不理解。通过评估教师考虑的教育产品评估教育产品的考虑因素是教育产品作为适用于教学过程(教师的教学工具,具有方法论和评估工具的教学工具)的相关性和学习方法(建构主义方法)(一种建构主义方法),在该方法中,学生在学习含义时会在学习时具有与之相关的意义)。我们得出的结论是,在教育产品的杰出性中,我们旨在为数学教师的培训做出贡献,无论是从专业和技术教育还是常规教育,因为它适用。以及旨在提出将计算整合到学校课程中的研究,在其教学方法中得到完善,并指出教师继续教育的替代方法。
摘要由第四次工业革命引入的数字化转型已大大改变了供应链组织的价值主张。但是,基于影响零售行业中数字供应链采用的因素,现有的文献有限。该研究的目的是探索影响零售供应链中数字转换的因素。这项研究通过了2010年至2019年期间发表的所有相关文章的系统文献综述。这项研究采用了技术 - 组织 - 环境(TOE)框架,作为探索影响零售行业中数字供应链的因素。研究结果表明,与组织和环境因素相比,大多数技术因素会影响零售行业中数字供应链的采用。该研究对影响零售行业中数字供应链采用的因素的知识有助于身体。关键字:数字化转型,供应链,采用,脚趾框架,库存管理,零售行业,第四工业革命1。简介Chiu(2019)将传统库存管理定义为信息管理功能的使用,通常存储在孤立地放弃立即集成到公司范围中。结果,组织管理效率低下的刺激如基于筒仓的跟踪而导致的数据记录以及大量的非结构化数据。传统的供应链不会与不断变化的优化和创新需求保持同步,同时以准确性和支出最小化执行。sunil and Sameer(1998)在管理不足的管理中,批判性的基本问题是基本问题,该问题不仅强调了库存“库存”,而且还浪费了过时的库存。这些问题分布在组织的功能活动中
ROH在大韩民国进行了Wally Schirra的船,其中包括干船坞,以及300多个工作项目,这些工作涉及船体腐蚀和完整的舵替换。“ Hanwha解决了对船体,螺旋桨,舵和方向舵柱/转向装备的广泛恶化和损害,” CMDR说。帕特里克·J·摩尔(Patrick J.“值得注意的是,Hanwha工程师对受损的方向舵进行了反向设计,在没有蓝图时完全替换了单元。这节省了巨大的时间和资源,以使沃利·席拉(Wally Schirra)回到海上,这证明了他们的弹性供应链,高级自动化和熟练的劳动力。” Wally Schirra是美国海军战斗物流部队(CLF)的众多船只之一CLF是海上海军船只的供应线。这些船几乎提供了海军船只所需的一切,包括燃料,食物,舰队军械,干货物,备件,邮件,邮件和其他用品。“我们感谢有机会在大韩民国完成这种维护,这将确保沃利·史列拉(Wally Schirra)
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本,覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具,但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先,使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次,logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”,保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分(基线)表现出浓厚的兴趣,“保守派”表示保留,而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明,较高的层次排名,移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反,“保守派”部分,经验,通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中,是负面影响者的负面影响者,我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具,因子分析,集群分析,logit模型,采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略,并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度,信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
1 UCL Knowledge Lab, Department of Culture, Communication and Media, IOE, University College London, London, United Kingdom, 2 Augmentation Human Lab, Department of Computer Science, Institute X, Saarland University, Saarbrücken, Germany, 3 Perceptual Intelligence Lab, Human-Centered Design Group, Delft University of Technology, Delft, Netherlands, 4 Ultraleap, Bristol, United Kingdom, 5 Rainbow Lab, INRSA, University of雷恩,雷恩,法国雷恩,6人类技术互动小组,埃因霍温技术大学,荷兰埃因霍温大学,荷兰7号,传播数字技术研究所,文化,传播和社会学院,伊斯特拉·斯维泽拉大学,意大利大学,瑞士,瑞士,瑞士,帕特里斯·帕尔斯·帕尔斯·帕特斯·帕特斯,帕尔斯,帕特斯,帕尔斯,帕尔斯,帕特斯,帕特里斯,帕特斯,大学,,帕特斯,大学,大学,互动小组,数字学会研究所,荷兰特温特特特大学
全体会议决定根据本报告进行机构间谈判。经过几轮讨论,
摘要:随着机器学习(ML)和人工智能(AI)应用中数据的复杂性和大小的增加,有效的数据结构对于增强性能,可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求,尤其是在速度,灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新,包括动态数据结构,压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构(例如KD-Trees,Hash Maps,Bloom过滤器,稀疏矩阵和优先级排队)进行了详细的评论,以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善,例如深度学习,增强学习和大规模数据分析。此外,我们提出了一种新的混合数据结构,结合了多个现有结构的优势,以应对与实时处理,内存约束和高维数据相关的挑战。关键字:数据结构,机器学习,人工智能,性能优化,混合数据结构,基于图形的结构,实时处理,内存管理。如何引用:R。Kalai Selvi; G. Malathy。(2025)。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志,10(1),2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
对所有参与患者的完整数据集进行分析表明,结果与 2024 年 8 月之前报告的顶线数据一致,并加强了这些数据。共有 15 名患者接受了 ANXV 静脉注射治疗,其中 14 名患者可进行 4 个月的随访。安全性报告显示,安全性没有变化,为良好,没有安全性或耐受性问题,也没有对 ANXV 表现出免疫反应。根据视力和视网膜黄斑肿胀,14 名患者中有 12 名表现出病情改善或稳定。其中,7 名患者未接受任何注射,5 名患者仅接受过一次直接注射到眼睛中的标准抗 VEGF 治疗,而美国预计从诊断开始 6 个月内注射约 5 次。因此,研究的主要目标已经实现。患者血液中的 ANXV 水平符合预期,此外,在治疗过程中观察到 ANXV 的靶分子磷脂酰丝氨酸的减少。
注:首先通过 Kolmogorov-Smirnov 检验对各个组进行正态分布检验。对于正态分布数据,平均值、标准差 ( SD ) 和 p 值基于双样本 t 检验。如果在一个或两个组中违反了正态性假设,则列出中位数和四分位距 (IQR),并执行 Mann-Whitney U 检验(用 U 表示)。对于名义数据,对性别执行 Fisher 精确检验(用 F 表示),对惯用手执行似然比(用 L 表示)。