XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推荐
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
平台推荐系统的作用
t Time period t J The number of products available on the market K The number of products shown to each consumer j A product j (with j = 0 representing the outside option) p t j The price of product j at period t X j The other attributes of product j which are stable across periods D t j Demand of product j at period t π t j Revenue of product j at period t i A Consumer i (the index is reordered every period to simplify the notation) A i The consumer i的属性b I向消费者iβiβi的消费者价格敏感性γ其他参数将产品属性连接到实用性θ的其他优先参数，将消费者的属性链接到效用pos i，j排名j c i c i，j I，j Interme j copters j Interm j forment j c i，j conting j i c i，搜索成本u i，j j消费者i v i，j的消费效用，j消费者iξi的预期前搜索前搜索实用程序j是消费者i z i，j i z i，j的搜索效用j，j消费者的保留效应j的消费者的保留效用j对于消费者i i µ µ µ µ µ的水平差异在j t of System j of st Intriant j t of st Inting j t n quating t n s q of st Ats t n s Q e n s q of t n是vector，n是vector t n s Q e v cartion t n s Q Q t n s Q e Q. （以Q学习的Q矩阵为特征。
基于高血压患者的机器学习的组推荐系统
高血压，一种严重的慢性疾病和心血管问题的主要危险因素，对医师的治疗和决策提出了重大挑战。推荐系统提出了一种有希望的途径，用于增强高血压护理决策过程。但是，诸如协作过滤之类的传统方法会遇到诸如数据稀疏性和可扩展性等挑战。为了应对这些挑战，已经探索了基于机器的建议系统。本研究提出了一种增强的协作过滤方法，集成了聚类和小组建议技术。使用静态和动态方法，建议每个群集提出的研究聚合组建议。对于新患者，采用三种相似性措施从最相似的病例群集中选择相关建议。这些发现证明了模型的令人满意的性能，尤其是在采用动态组建议和欧几里得相似性时，就平均绝对误差（MAE）表明精度提高了精度。
2025 - 2029 年数字战略推荐：
5.8 2024 年 11 月 27 日，总览与审查委员会审议了数字战略草案。战略与创新主管的一份报告建议：(1) 注意到并认可数字战略草案；(2) 向内阁推荐数字战略草案。委员会承认该战略中提出的优先事项的相关性和重点。然而，委员会表示，他们希望尽早看到行动计划，列出具体项目、时间表和资源，以便更全面地了解该战略将如何在未来几年内发挥作用。
推荐引用 推荐引用 Olan, F., Liu, S., Suklan, J., Jayawickrama, U., & Arakpogun, E. (2021) ‘人工智能网络在食品和饮料行业可持续供应链金融中的作用’, International Journal of Production Research, 60(14), pp. 4418-4433。可从以下网址获取：https://doi.org/10.1080/ 00207543.2021.1915510 本文由 PEARL 艺术、人文和商业学院免费提供给您。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入普利茅斯商学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
在过去十年中，食品和饮料供应链管理已成为全球运营战略的重要组成部分。由于需求不断增长，全球食品和饮料行业（FDI）正在跨国建立供应链运营，这种扩张为协调连接多供应商的运营带来了挑战，而多供应商正是多层供应链网络的财务推动者。然而，关于 FDI 中人工智能（AI）的文献有限，本研究探讨了供应链网络中的人工智能理论以及 FDI 的替代供应链融资。本研究根据通过文献确定的理论贡献提出了一个新的概念框架，建立了一个概念框架并进一步发展为元框架。本研究探讨了用于数据分析的集合论比较方法，本研究的结果表明，由人工智能技术驱动的供应链网络可能为食品和饮料供应链提供了可持续的融资流。关键词
绿色推荐系统：呼吁注意
推荐系统的计算需求在过去十年中已大大增加，导致能源消耗和碳排放量更高。随着推荐系统在全球行业越来越重要，它们的环境影响正在迅速增长。但是，这个挑战也带来了机会。设计推荐系统以最大程度地减少能源消耗并降低环境成本（这是我们将其定义为绿色推荐系统），不仅可以为可疑性提供直接的收益，而且还可以为公司和用户提供。通过优化资源使用，这些系统可以通过更快的建议降低运营成本，提高效率，甚至可以增强用户体验。本文要求推荐的系统社区紧急将能源效率纳入其设计中，并将其与传统的性能指标一起考虑。解决推荐系统的环境影响是必不可少的，不仅对地球，而且对于该技术的长期生存能力和成本效益至关重要。
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
推荐引用 推荐引用 Ouyang, Chenlu 和 Xu, David, “AI 视频摘要有帮助吗？AI 生成的视频摘要的效果”(2024)。ACIS 2024 会议纪要。 120. https://aisel.aisnet.org/acis2024/120
生活节奏的加快和短视频的蓬勃发展挤压了在知识传播中扮演重要角色的长视频的生存空间。为了解决这一困境，视频摘要被提出来促进视频观看和知识获取。而人工智能的出现使这一解决方案成为可能。我们认为人工智能生成的视频摘要可能会减少获取信息的努力，但逻辑混乱和信息丢失可能会降低获取的信息质量。基于努力-准确性框架，对信息质量要求不同的用户对有/无人工智能摘要的视频会有不同的反应。因此，我们计划进行实验室实验，探索人工智能摘要是否以及如何增加用户的视频观看意愿。此外，我们还将研究人工智能摘要的使用是否影响知识获取质量。我们希望加深对人工智能视频摘要使用的理解，并提供如何使其有效工作的见解。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。
推荐引用 推荐引用 Sinbay Tan，《AI Fanfare & Fanfiction：同人小说作家是否有针对人工智能的保护措施？》，90 Brook. L. Rev. 333 (2024)。可从以下网址获取：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol90/iss1/8
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