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非法移民劳动力和爱达荷州的经济
1 Jeffrey S Passel 和 Jens Manuel Krogstad，“皮尤研究中心根据美国人口普查局增强数据、2021 年美国社区调查 (IPUMS) 做出的估计”，2023 年 11 月 16 日，https://www.pewresearch.org/wp-content/uploads/2023/11/SR_23.11.16_unauthorized-immigrants-table-2.xlsx；“移民研究中心 2010-2019 年美国无证移民情况”（移民研究中心，2022 年），http://data.cmsny.org/state.html；“移民研究中心 2010-2019 年爱达荷州无证移民情况”（移民研究中心，2022 年），http://data.cmsny.org/state.html。 2 Passel 和 Krogstad，“皮尤研究中心根据美国人口普查局扩充数据估计，2021 年美国社区调查 (IPUMS)。” 3 Passel 和 Krogstad，“皮尤研究中心根据美国人口普查局扩充数据估计，2021 年美国社区调查 (IPUMS)。” 4 Jeffrey S Passel 和 D'Vera Cohn，“自 2009 年以来，美国非法移民总数保持稳定”(皮尤研究中心，2016 年)，https://www.pewresearch.org/hispanic/wp- content/uploads/sites/5/2016/09/PH_2016.09.20_Unauthorized_FINAL.pdf。 5 Passel 和 Cohn，“自 2009 年以来，美国非法移民总数保持稳定。”
使用密码学的医疗保健信息系统中的数据保护
由于医疗保健信息系统技术的最新进步，数据级别的数据泄漏一直在上升。因此，需要使用数据级别的医疗保健系统中的加密算法来分析现有的数据保护技术。为确保医疗保健信息系统中的数据级保护而开发的现有数据级保护技术缺乏关键安全模型和数据库安全方法的整合，例如增强的加密算法在数据保护技术的设计和开发中。在这项研究中，设计科学研究方法用于设计和开发具有碱基64 512位的加密算法，以增强数据级别的数据保护。Python编程语言用于制定用于实验的仿真程序。在医疗保健信息系统中测试了开发算法的性能。将结果与现有的加密算法进行了比较，以评估加密和解密过程，蛮力攻击的强度和纯文本脆弱性。结果表明，碱基64和512位的固定长度的开发算法达到了最佳性能。总而言之，医疗保健数据非常敏感且至关重要，因此需要增强的加密算法来减少数据级别的数据泄漏。关键字：算法，加密，安全性，加密，解密标准，医疗保健，网络安全，医疗保健
使用人工智能进行广泛的数据库管理
印度浦那。摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 在广泛的数据库管理系统 (DBMS) 中的集成，以增强数据处理、检索和决策。随着数据量继续呈指数级增长，传统的数据库管理技术难以保持效率和准确性。我们提出了一个框架，利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理 - 自动对数据进行分类，优化查询性能，并增强数据完整性。我们的方法允许通过实施人工智能驱动的算法从用户交互和模式中进行自适应学习。允许实时调整和预测分析。案例研究表明数据可访问性、用户体验和运营效率有显着改善。研究结果表明，人工智能增强型 DBMS 不仅简化了数据管理任务，而且还使组织能够从其数据资产中获得更深入的见解，最终推动明智的决策并促进创新。提出了未来的研究方向，以进一步探索人工智能在数据库管理中的可扩展性和安全性影响。关键词：- 人工智能 (AI)、数据库管理系统 (DBMS)、机器学习、深度学习、自然语言处理 (NLP)、实时数据处理、数据安全、自适应学习、数据库优化、数据库管理自动化。
人工智能助力数字服务化循环商业模式创新：概念化动态能力、人工智能能力、商业模式和影响
本研究探讨了人工智能在工业制造商实现循环商业模式创新 (CBMI) 方面的潜力，以及其商业化所需的相应人工智能能力和动态能力。通过对六家从事数字服务业的领先 B2B 公司进行分析，我们概念化了人工智能的感知、预测和规范能力，这些能力通过自动化和增强数据驱动的分析和决策来提高资源效率。我们进一步确定了两类创新的人工智能 CBM——增强（例如优化解决方案）和自动化（例如自主解决方案）业务模型——及其主要的循环价值驱动因素。最后，我们的研究揭示了人工智能业务模型创新背后的新型动态能力——价值发现、价值实现和价值优化能力——这些能力使制造商能够在与客户和生态系统合作伙伴的合作中实现经济和可持续价值。这项研究代表了我们了解人工智能如何推动工业数字服务业的循环性和可持续创新的重要一步。总体而言，我们的研究强调了人工智能为工业制造商提供 CBM 的潜力以及这种数字化转型的底层过程，为人工智能、循环商业模式和数字服务化的实践和学术文献做出了贡献。
下一代云边缘产品的欧洲工业技术路线图
到2025年，欧洲云边缘行业应以其技术领导力和竞争力在气候中性，网络安全，可信赖的数据交换和互操作性，塑造全球标准方面以其竞争力而闻名。通过开发高能效率基础架构，利用低消费硬件和软件，改善资源管理以及增强数据中心的能源混音和冷却性能，欧盟可能会导致开发可持续的云和边缘产品。除了责任外，安全是信任的横向和关键的推动者。从边缘设备到创新的硬件加密技术的各种云边缘服务和基础架构的尖端安全性将是确保采用欧洲产品的优先事项。技术可以使安全通信网络以及对访问和网络攻击的足够管理同样关键。此外，倡导开放性，互操作性和管理多培训生态系统的能力将有助于解决未来市场需求的核心，从而使用户能够将云边缘服务进一步适应自己的环境。通过定义共享标准并构建中央组件，使用户可以选择和组装市场所提供的最佳选择，欧洲玩家可以在最大程度地发挥云和边缘技术对客户的竞争力，增长和创新的好处。
云计算中人工智能的应用
收到日期：2023 年 5 月 9 日 修订日期：2023 年 6 月 10 日 接受日期：2023 年 6 月 20 日 发表日期：2023 年 6 月 30 日 摘要 - 近年来，人工智能已发展到前所未有的水平。因此，它彻底改变了许多技术，其中最主要的是云计算。在云计算中采用人工智能对企业有多重影响和含义。随着越来越多地采用人工智能驱动的云，公司的运营正在经历重大转变。特别是，在云环境中集成人工智能可以创建自主系统，优化数据管理，并通过聊天机器人提供对话体验。此外，企业可以通过利用支持人工智能的云、增强数据可视化和分析能力以及满足不断增长的数据需求来释放其潜力。通过自动化个性化客户服务、为行业挑战提供实时解决方案以及帮助实现可持续发展目标，云中的人工智能采用将彻底改变未来的业务运营。人工智能在云计算基础设施中的好处包括提高效率、改进数据管理实践、个性化用户体验和可扩展性。人工智能与云计算的结合为企业有效利用其数据资产和基础设施提供了新的机会。
利用人工智能革新主数据管理
人工智能 (AI) 正在通过提高数据质量和自动化任务来改变主数据管理 (MDM)。这项研究重点关注 AI 在增强数据治理、消除冗余和改进决策方面的作用。机器学习、NLP 和预测分析等 AI 驱动的技术可帮助企业检测趋势、发现异常值并维护一致的数据集。该研究分析了在 MDM 中使用 AI 的利弊，并提出了最大化运营效率和战略成果的建议。通过简化数据管理和提高准确性，AI 正在成为在当今复杂的数字环境中实现数据驱动卓越的重要工具。这项研究强调了 AI 在自动化操作、降低成本和简化数据集成、提高决策和业务敏捷性方面的潜力。组织正在转向 AI 驱动的 MDM 来应对日益增长的数据复杂性和数量。该研究还讨论了数据隐私问题、实施复杂性和缺乏熟练人员等挑战。研究结果表明，AI 在 MDM 中的集成不仅可以提高效率，还可以促进数字创新并提供竞争优势。人工智能正在重塑 MDM 流程，使以数据为中心的组织变得更加敏捷、高效并获得战略洞察。
将人工智能与埃及的气候变化改编
在气候变化上加速行动的见证障碍之一与数据库，变量和模型的构建以及数据提取有关。根据格兰瑟姆气候变化和环境研究所的说法，人工智能的几个子领域找到了模式，以支持完成特定任务以打击气候变化的模式。通过增强数据驱动的决策来进行气候行动，收集，完成和解释大型和完成数据集。但是，也认识到AI的负面。学习算法，以了解AI的气候影响如何超越其排放量以及技术进步如何促进打击气候变化的过程，研究AI与气候变化之间的融合以及使用高水平技术及其碳效应的积极和负面影响及其碳效应在这项研究中至关重要的。在这项研究中，该研究将通过本研究进行定性分析方法，例如在第二个数据中依赖于第二个数据。关于气候变化和AI，国家科学院出版社的报告，包括： MESO，微观和宏观理论，从环境部收集传播和信息技术部的数据，并考虑到使用与气候变化有关的道德原则声明的重要性。对使用人工智能抵抗埃及气候变化的负面影响和积极影响呈现全面的观点。本文认为，人工智能在全球影响气候变化。
软件工具（SPSS，NVIVO）在数据分析中的作用
rvsd001@gmail.com和sskadam@mitacsc.ac.ac.in摘要：nvivo，在增强不同研究学科的数据分析方面发挥关键作用。随着数量和数据复杂性的增加，研究人员对分析工具的压力是可靠和有效的结果所必需的。本研究通过结合定性访谈和定量调查来应用混合方法设计，以确定此类工具如何增强数据分析的速度，准确性和范围。关键调查结果包括报告显示85％的受访者表明SPS是为了进行统计分析所必需的，而对于管理定性数据和主题分析，对NVivo的90％对NVivo具有相同的看法。参与者报告了由于这些工具的功能而增加的时间节省，并增加了分析性的严格性。此外，研究指出了混合方法研究的SPS和NVivo的整合可能性，因此数据解释将更好地全面。但是，定量和定性研究结果的综合仍然是一个挑战。的发现表明，只有在研究人员接受足够的使用培训时，该工具才有用。它有助于通过软件工具理解数据分析的促进，从而提高了研究质量，并为一系列学科的基于证据的原则提供了决策。关键字：SPSS，NVIVO，数据分析，定量研究，定性研究，混合方法，研究工具，主题分析，统计分析
文章 支持并行识别的嵌入式 AI 系统的多核控制器
摘要：人工智能 (AI) 技术的最新进展促进了 AI 系统在各种应用中的应用。在大多数部署中，基于 AI 的计算系统采用中央服务器处理大部分数据的架构。此特性使系统使用大量网络带宽并可能导致安全问题。为了克服这些问题，提出了一种称为联邦学习的新 AI 模型。联邦学习采用一种架构，其中客户端负责数据训练并仅将训练结果传输到中央服务器。由于来自客户端的数据训练抽象并减少了原始数据，因此系统在减少网络资源和增强数据安全性的情况下运行。具有联邦学习的系统支持各种客户端系统。要构建具有资源有限的客户端系统的 AI 系统，将客户端系统与多个嵌入式 AI 处理器组合是有效的。为了实现具有这种架构的系统，引入控制器来仲裁和利用 AI 处理器成为一项严格的要求。在本文中，我们提出了一种用于联邦学习的嵌入式 AI 系统，该系统可以根据应用灵活地与 AI 核心组合。为了实现所提出的系统，我们设计了一个多 AI 核心控制器，并将其实现在现场可编程门阵列 (FPGA) 上。通过图像和语音应用程序验证了所设计的控制器的运行，并通过模拟器验证了其性能。