XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System历史数据
使用Twitter情感分析
摘要 - 经济，政治和社会因素使股票价格预测具有挑战性且无法预测。本文着重于为股票价格预测开发人工智能（AI）模型。该模型利用了三个领域的LSTM和XGBoost技术：Apple，Google和Tesla。它旨在检测将情绪分析与历史数据相结合的影响，以了解人们的意见可以改变股票市场。提出的模型使用自然语言处理（NLP）技术计算情感分数，并根据日期将它们与历史数据结合在一起。RMSE，R²和MAE指标用于评估所提出模型的性能。与单独的历史数据相比，情感数据的整合已显示出显着的改善，并获得了更高的准确率。这提高了模型的准确性，并为投资者和金融部门提供了有价值的信息和见解。Xgboost和LSTM证明了它们在股票价格预测中的有效性； XGBoost优于LSTM技术。
IBIG论坛：帕尔马，2024年10月29日至31日（Chiesis Parmaceutical）
参与者将探讨与历史信息合并有关的收益和挑战，以及有关其对决策风险的影响的监管问题。，我们将使用有关控制组的汇总数据或有关治疗差异的信息借用外部信息。重点将放在动态的贝叶斯借贷方法上。这些方法允许将历史数据用作提供信息的先验，并允许根据观察到的历史和当前患者人群之间的差异来调整借贷程度，从而控制了历史数据的影响。我们还将涵盖借贷的替代方法，并讨论使用患者级数据的方法。
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
摘 要 : ［ 目的 ］ 为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区 、 浮筒 、 小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不 佳的问题 ， 提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。 ［ 方法 ］ 首 先 ， 采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系 ， 为栅格地图构建奠定基础 ， 期间 ， 基于群相邻 关系对近邻点迹进行凝聚 ， 抑制目标分裂导致的航迹偏差 ； 然后 ， 利用所提的基于自然对数函数的占据栅格 地图概率更新算法 ， 通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物 ； 最后 ， 建立基于点迹属性的 栅格地图概率扩散模型 ， 以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。 ［ 结果 ］ 实船试验结果表明 ， 所提方法可准确获取养殖区 、 浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息 ， 抑制目标分裂现象 ； 与经典方法相比 ， 所提方法对干舷 0.5 m 的小型漂浮物首次发现距离提升了 78.34 m ， 定位精度提升了 1.42 m 。 ［ 结论 ］ 所提方 法能够实现对多种海洋漂浮障碍物 、 海面运动目标的准确感知 ， 确保无人艇航行安全。
SAE20JA1000-1.pdf - DSI 国际
为了满足这种更高的期望，产品开发实践正在发生转变。如今，很少有时间或必要的资源来进行广泛的测试、分析和修复，以实现高质量和可靠性。技术的快速发展也阻碍了产品现场性能历史数据的积累。不幸的是，一些可靠性方法依赖于历史数据、其他经验信息的可用性，或通过大量且耗时的测试进行学习。新的现实要求在可靠性方法的选择和使用方面具有创新和创造力，并在产品开发计划的管理中具有团队合作和协作。必须从寻求消除产品投诉转变为引起对产品的赞扬。
人工智能重塑医疗保健管理
例如，AI算法可以分析有关资源分配和患者需求的历史数据，从而使管理员可以优化各个部门的资源分布。这种数据驱动的方法可确保资源针对需求最高的地区，从而提高了效率和患者的结果[2]。此外，AI可以分析人员配备模式和患者流动，从而促进潜在的瓶颈或不足的部门的识别。这使医疗机构能够优化人员配备时间表，以确保患者获得及时有效的护理[3]。AI的变革潜力超出了资源分配和人员配备。通过分析有关疾病患病率和危险因素的历史数据，AI可用于制定主动的预防性护理措施。这允许早期干预
