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使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
Cofactor Drammen数据集 - 来自挪威Drammen的45座公共建筑的4年每小时能源使用数据
为了限制能源消耗和高峰载荷，我们的社会电气化增加，需要更多有关建筑物中能源使用的信息。本文介绍了一个包含4年的数据集（2018年1月至2021年12月/3月2022）每小时测量位于挪威德拉姆的45座公共建筑物的能源和天气数据。建筑物是学校（16），幼儿园（20），疗养院（7）和办公室（2）。对于每个建筑物，数据集都包含有关建筑物的上下文数据，包括其底面积，建筑年，能源标签，有关其加热系统的信息和通风系统的信息，此外还包括能源使用和天气数据的时间序列数据。对于某些建筑物，能源测量仅包含小时进口电力的测量，而其他建筑物的时间序列数据则具有用于不同能源服务和技术的子计算机。研究人员，能源分析师，建筑所有者和政策制定者可以从数据集中受益。小时负载分解，能量负载的预测和灵活性，网格规划和建模活动。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
使用数据分析和人工智能进行公开披露
数据分析技术现已成熟，公司应该考虑如何利用它来提高公司财务和可持续性披露的合规性。一、引言和范围随着计算技术以惊人的速度发展，公司正在更具创造性地思考如何利用数据科学和分析，包括在整个运营过程中使用人工智能 (AI)（统称为数据分析技术）。本警报就客户应考虑使用该技术的一个特定领域提供指导和建议：管理和降低与公司公开财务和可持续性披露相关的合规风险。我们首先介绍一下数据分析和人工智能的一些背景知识。其次，我们简要概述了大型市值公司使用数据分析技术的程度。我们还讨论了公司如何利用人工智能实现特定目标，以及监管机构如何思考和使用数据分析技术。第三，我们重点介绍与公开披露、文件和其他声明相关的具体风险，并提出一些公司如何使用数据分析技术来降低这些风险的想法。我们还讨论了公司可能因第三方使用这些技术的方式而面临的维权和诉讼风险。我们为公司提供了四项建议，供他们考虑或进一步考虑，以便他们寻求通过使用数据分析技术更好地管理披露风险。这些建议包括公司可以利用传统数据分析工具 [1]（通常需要数据科学家手动编制和审查报告）和结合机器学习和人工智能功能的工具 [2]，以便部分分析可以自动化。[3] 总的来说，这些建议主要围绕使用数据分析技术来更积极地：
在与S3兼容的对象存储中使用数据
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可以通过使用数据库来减轻牛鞭效应...
摘要 目的：需求不确定性或虚假需求的风险将导致牛鞭效应的产生。本研究论文将通过使用计算机系统来研究信息的偏见和库存的实际订单。 设计：本研究旨在解决这一差距，对 2017 年至 2024 年期间的 40 篇文章进行了系统文献综述。文章来源是 Web of Science 和 Scopus，使用 PRISMA 协议和 TCCM 框架。 发现：本研究的结果是信息在从最终消费者到达制造商时被放大，各种研究发现的主要原因是交货时间。其中还发现了与牛鞭效应相关的因素。 原始价值：本研究为制造商、供应商、投资者、管理人员在补货政策制定和资源有效利用方面提供了见解。本研究的主要意义在于为新创业公司提供如何维持库存的见解。 关键词：供应链、企业家、数据库。 介绍 为了实现最佳的供应链绩效，应该采取许多行动。然而，这些选择有时会与同一供应链中所有参与者的目标相冲突（Cannella, S., Dominguez, R., Ponte, B., & Framinan, JM (2018)）。供应链利益相关者的主要目标是实现自己的目标，但这种以自我为中心的做法可能导致执行不力。根据 Schisgall, O. (1981) 的说法，宝洁公司是第一家描述牛鞭效应的公司。它基于传统的产能限制方法（Cannella, S., Dominguez, R., Ponte, B., & Framinan, JM (2018)）。大多数研究表明，牛鞭效应源于他们从零售商、批发商、时尚变化、产品生命周期等不同方面收到的扭曲信息（Cannella et al., 2018）；（Cuong et al., 2023）；（Ponte et al., 2021）； （Dominguez 等人，2020 年）。但问题是，所有组件都应同时使用数据库管理系统进行分析。为了填补这一空白，本研究使用系统文献综述方法，全面了解影响生产水平的变量，这些变量与牛鞭效应有关。本研究旨在实现以下目标：（1）系统地回顾现有的关于牛鞭效应对库存成本、生产水平和客户满意度的文献综述，（2）识别、分析和总结牛鞭效应的变量。PRISMA 协议借助
使用数据减少方法
决策者和分析师正在不断评估经济状况。，曾经，国内生产总值（GDP）仅在法国参考季度结束后约30天的时间范围内可用。在这方面，政府和中央银行需要对本季度的GDP增长率进行准确，及时的评估，以便对经济状况进行更好和更早的分析。为了对预测提供一种经济解释，桥梁模型是对真实活动的短期预测的一种重要方法。这些线性回归“桥”（即链接）每月变量和季度GDP增长，从而可以根据解释指标的演变提供一些解释。在文献中广泛考虑了这种模型，尤其是为了预测国家和国际机构的GDP增长（例如，Baffifi等，2004； Golinelli和Parigi，2007； Barhoumi等，2012）。1在这方面，我们提出了基于大量软数据的桥梁模型，以将法国季度GDP增长。调查数据或软数据提供了直接从经济参与者获得的信号，并反映了自己活动的短期前景。此外，它们的出版物出版非常短，只有非常小的更正。2
Feild使用数据分析> CS和建模方法探讨了环境的复杂动态。我们追求有关人类AC> ONS插入方式的问题>
Feild使用数据分析> CS和建模方法探讨了环境的复杂动态。我们通过跨学科的，以管理为中心的人物> ve来追求有关人类AC>如何影响生态系统健康和下游水资源的问题。博士生填写此效果将有机会制定自己的研究设计，该设计将分析> CAL技能纳入数据密集型建模技术，例如贝叶斯Sta> s> cal学习，计算机视觉，计算机视觉和Geospa> al Analys> cs。POTEN> AL项目围绕农业主导的景观中的流量建模，评估水质动力学大规模风暴事件，并在各种城市水域中燃起新兴的污染物/类型。开始日期：夏季或2025年夏季赔偿：TUI5ON豁免，包括支付课程费用，Compe55ve S5PEND以及健康保险教育5ON和技能：B.S.或M.S.生物学和农业工程或密切相关的学科。不需要以前的编程经验，但有利。强大的SCIEN5 WRI5NG技能是首选。loca5on：田纳西大学，诺克斯维尔大学田纳西大学是田纳西大学的流浪汉大学，是一项主要的公共研究（R1）INS5TU5ON，近距离为5ES，距Oak Ridge Na5onal实验室。大烟熏山Na5onal公园距离酒店有45车程，诺克斯维尔（Knoxville）拥有其户外活动（铺有112英里的绿道，1000英亩的公共荒野，以及田纳西河（Tennessee River）以及校园旁边的水上爱好者）。指导风格：每周1点1个MEE5NG，通过电子邮件开放且一致的CommuniceA5ON，在会议上进行网络的机会5，以及个性化的专业开发机会5ES：发送有关您的研究兴趣和合格CA5ONS的电子邮件，以及您的CV，成绩单，成绩单，以及向Emineunefivan博士（emineunéfidan）（eEmineunédannctect）。
MSSEG-2 挑战赛论文集：使用数据管理和处理基础设施进行多发性硬化症新病变分割挑战赛
（法国多发性硬化症注册中心，旨在为研究目的收集法国多发性硬化症患者群体的影像数据、临床数据和生物样本）和 FLI 2（法国生命成像，致力于建立一个国家分布式电子基础设施来管理和处理医学影像数据）。这些共同努力旨在自动分割 MS 患者的 MRI 扫描，以帮助临床医生进行日常工作。该挑战赛于 2021 年 9 月 23 日在 MICCAI 2021 会议上举行。更具体地说，本次挑战赛要解决的问题如下。传统 MRI 广泛用于疾病诊断、患者随访、治疗监测，更广泛地用于了解 MS 的自然史。越来越多的文献对通过比较一个时间点与另一个时间点来在 T2/FLAIR 上描绘新的 MS 病变感兴趣。这种标记物比病变的总数量和体积更为重要，因为新病变的积累可以让临床医生了解某种抗炎 DMD（疾病改良药物）是否对患者有效。药物疗效的唯一指标确实是中枢神经系统内没有新的 T2 病变。但是，手动执行新病变计数是一项非常复杂且耗时的任务。因此，自动检测这些新病变将成为评估患者疾病活动性的一大进步。基于第一次 MSSEG 挑战赛的成功，我们组织了一次由 MICCAI 赞助的在线挑战赛，这次的主题是新的 MS 病变检测 3。这次挑战赛使我们能够 1）估计 2016 年至 2021 年期间取得的进展，2）扩大患者数量，以及 3）关注新病变这一关键临床标记物。我们对一个大型数据库（100 名患者，每人有两个时间点）执行了评估任务，该数据库是从 OFSEP 队列汇编而成，其中包含来自不同中心和扫描仪的 3D FLAIR 图像。与之前的挑战一样，我们在专用平台 (FLI-IAM) 上进行了评估，以自动化评估并消除挑战者看到进行评估的图像而产生的潜在偏见。
推荐引用 推荐引用 Chang, Tien-Yu 和 Tsaih, Rua-Huan，“使用数据包络分析评估人工智能应用的生态效率”（2024 年）。ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 13. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/13
摘要 本研究使用数据包络分析 (DEA) 开发了一个全面的框架，以评估各个部门 AI 应用的生态效率。通过以输出为导向的 DEA 模型，我们评估 AI 系统如何平衡性能效益与环境影响，并结合多项绩效指标和环境指标。该研究分析了医疗保健、金融和工业部门的数据，使用基准数据和环境评估来确定可持续 AI 实施的最佳实践。预期结果将表明该框架有效地识别了生态高效的 AI 实践，同时强调了数据可用性和不断发展的技术格局的局限性。该研究将有助于从理论上理解 AI 生态效率和实际决策，为组织提供在 ESG 参数内优化 AI 实施的见解，最终推进可持续的 AI 发展实践。关键词：生态效率、人工智能、数据包络分析、ESG。