XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推荐
这是对这样的男性的推荐测试。
Dokkyo医科大学Saitama医学中心将标准DFI值设置为24％。这个数字范围从自然怀孕的人，使用正时方法怀孕的人或怀孕的人的伴侣中测量精子DFI时的数字范围更高。此外，结果表明，在不接受不育治疗的情况下自然怀孕的人的伴侣精子DFI通常是2-9％。
Capture Jet™凝管推荐...
KCH引擎盖还旨在疏散与大型蒸汽生产设备一起使用时可能在其内部容积内形成的冷凝滴。引擎盖配备了安装在容积量的所有四个侧面上的排水沟系统。该系统收集从侧面流动的水滴和引擎盖的天花板，其钻石点的形状有助于其流动。这些规定通过限制凝结滴在烹饪设备上的风险来大大改善卫生。
监督计划：考虑和推荐...
•框架和概念 - 在CCM策略，CCM资格要求，监督指南，CCM Core功能和CCM框架文档方面的监督功能上下文。本节还应考虑CCM成员的《全球资金伦理行为法典》的规定，并在进行监督活动时应用CCM的利益冲突管理政策。在过渡设置中，本节应重点介绍有关可持续性，过渡和共同融资指南中的CCM特定规定。
孕期推荐疫苗 - 百日咳
来源国家免疫咨询委员会：关于妊娠期使用破伤风类毒素、减毒白喉类毒素和减毒无细胞百日咳 (Tdap) 疫苗进行免疫的最新信息；2018 年 2 月。可访问以下网址获取：www.canada.ca/en/public-health/services/publications/healthy-living/update-immunization-pregnancy-tdap-vaccine.html 加拿大妇产科医师协会，临床实践指南第 357 号 - 妊娠期免疫接种，2018 年 4 月。J Obstet Gynaecol Can 2018 https://doi.org/10.1016/j.jogc.2017.11.010 Abigael Krueger 拍摄的妊娠期推荐疫苗图片根据 CC BY-SA 4.0 获得许可。
推荐形式-Cigna Lifesource
所有CIGNA产品和服务均由Cigna Corporation的运营子公司或包括Cigna Health and Life Insurance Company，Connecticut General Life Insurance Company，Cigna Acrupyal Health，Inc。，Cigna Health Management，Inc。以及Cigna Health Corporation的HMO或服务公司的子公司提供。CIGNA名称，徽标和其他Cigna标记归Cigna知识产权公司所有
基于高产的作物推荐系统
在此处完成的数据聚合过程将需要应计并集成各种类型的数据，以制造一个总体数据集，从而进一步增强并增加了作物建议的信誉。在这里，它始于输入用户提供的地理数据，以更具体地规范作物建议的位置。因此，在这方面，将整理壤土，沙质和粘土土壤类型信息，以便在此过程中包括局部土壤条件。汇总了当前有关温度，降雨，湿度，风速和高度的实时天气信息，可以完善建议，以尽可能地呈现出主要的环境条件的变化。历史收益信息还用于各种农作物，以确定生成的农作物是否适合那些特定的当地环境条件。季节性数据，以便提出的农作物将属于适当的生长季节。这种综合方法允许根据精确条件提出非常精确的作物建议。
学习路径推荐基于强化...
摘要 - 近年来，在线教育平台已经迅速增长，吸引了越来越多的学生进入数字学习环境。在在线教育中，学习者可以选择学习内容并更加自由地计划自己的学习路径。尽管在线教育平台为学习者提供了高度的自由度，但它减少了学习者的学习指南，这导致了诸如“信息超负荷”和“知识损失”之类的问题。主要的表现是学习者不知道如何计划学习路径，从而导致学习效率降低和学习效果不佳。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于强化学习RLLP的学习路径建议算法。RLLP模型考虑了学习者的学习目标，知识水平以及知识点之间的关系。同时，它还考虑了学习路径和学习者的参与度的平稳性，旨在向学习者推荐高效且明智的学习路径。广泛的实验结果证明了RLLP模型的有效性。
推荐系统中的人工智能
摘要 推荐系统通过学习用户以前的行为并预测他们当前对特定产品的偏好，为用户提供个性化的服务支持。人工智能（AI），特别是计算智能和机器学习方法和算法，已自然应用于推荐系统的开发，以提高预测准确性并解决数据稀疏性和冷启动问题。本立场文件系统地讨论了推荐系统的基本方法和流行技术，以及AI如何有效地改善推荐系统的技术开发和应用。本文不仅回顾了前沿的理论和实践贡献，还确定了当前的研究问题并指出了新的研究方向。它仔细调查了与使用AI的推荐系统相关的各种问题，并回顾了通过使用模糊技术，迁移学习，遗传算法，进化算法，神经网络和深度学习以及主动学习等AI方法对这些系统所做的改进。本文中的观察结果将直接帮助研究人员和专业人员更好地了解使用人工智能的推荐系统领域的当前发展和新方向。