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投资中的人工智能：改变财务决策和市场策略
AI通过复杂的数据分析改善财务决策的潜力是AI投资中最受关注的特征之一。AI工具（例如机器学习和预测分析）使投资者可以分析大量有组织和非结构化的数据，揭示以前无法实现的模式和趋势。此功能在风险评估和投资组合管理方面特别有用，在该管理中，AI驱动的解决方案提供了有用的见解，可以提高决策的精度。在类似的静脉中，Chen等。（2020）强调了如何使用自然语言处理（NLP）来分析财务信息，新闻和社交媒体，使投资者能够评估市场情绪并立即做出良好的判断。
安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。
在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
近年来，机器学习的研究人员开发了一种决策理论，可以更好地捕捉与选择相关的各种潜在奖励。他们将该理论纳入了一种新的机器学习算法中，该算法优于Atari视频游戏中的替代算法，以及每个决定都具有多个可能结果的其他任务。
人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
在环境复杂性下的决策
摘要 - 信息和通信技术（ICT）对环境的间接影响（无论是正面还是负面）在学术和工业文献中广泛讨论，尤其是在ICT4S社区中。但是，学术界缺乏关于如何评估它们的共识，尤其是在决策过程的背景下。本文研究了“净影响会计”方法是否适合决策，并建议采用替代方法。我们首先在环境决策的背景下阐明不同的方案。然后，我们评估它们在不同决策方案中的相关性。我们强调了他们对不确定性的反应不足，他们对解决方案而不是问题的关注，以及他们无法激发与环境过渡兼容的一系列决策。从系统思维中汲取见解，我们最终提出了可以组合的方法和工具，以更好地解决环境决策的复杂性。在整个论文中，我们开发了Vinted的案例研究（一个二手服装转售平台），以说明我们的论点。提倡一种更系统的方法的贡献，该方法通过采用混合方法，涵盖定性和定量观点。
决策8工作组大纲
小组决策IPCC-LXII-8采用的决定。IPCC第七评估报告（AR7）文档的范围：IPCC-LXII/DOC。 11; IPCC-LXII/DOC。 12; IPCC-LXII/DOC。 13; IPCC-LXII/DOC。 14; ipcc- lxii/doc。 15; IPCC-LXII/DOC。 16政府间气候变化的六十秒会议，回顾了IPCC-LXI-9的决定，决定：（1）同意工作组对附件1、2和本文档中包含的第七个评估报告的贡献的概述。 （2）邀请工作组按照2025年预算的指示来启动IPCC-LXII-7决定中所包含的工作，并通过启动提名作者提名，并于2025年召集LAM1。。IPCC第七评估报告（AR7）文档的范围：IPCC-LXII/DOC。11; IPCC-LXII/DOC。12; IPCC-LXII/DOC。13; IPCC-LXII/DOC。14; ipcc- lxii/doc。15; IPCC-LXII/DOC。16政府间气候变化的六十秒会议，回顾了IPCC-LXI-9的决定，决定：（1）同意工作组对附件1、2和本文档中包含的第七个评估报告的贡献的概述。（2）邀请工作组按照2025年预算的指示来启动IPCC-LXII-7决定中所包含的工作，并通过启动提名作者提名，并于2025年召集LAM1。（3）要推迟进一步考虑工作计划，包括文档IPCC-LXII/DOC中包含的拟议实施计划。14; IPCC-LXII/DOC。15; IPCC-LXII/DOC。16，为第七次会议的第七次评估报告准备工作组的贡献。
微生物群会影响Hydra中的干细胞决策
Hydra三个干细胞谱系的分子特征，每个谱系都有轨迹，并反映了从干细胞到末端分化的细胞类型的分化路径（图2a）。由于上皮细胞，而不是间质细胞或神经细胞，是Hydra的发育特征的大多数（如果不是全部）的主要决定因素（Sugiyama and Fujisawa 1978），我们专注于皮肤皮肤和内胚层上皮细胞的特征。比较单元205
SCRL：利用加固学习来评估单细胞数据中的命运决策
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