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儿童脑肿瘤治疗进展
儿童脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因[1,2]。它们是一群异质性群体，具有不同的发育起源、基因组谱、治疗方法和预后。年幼儿童（三岁以下）的肿瘤通常起源于胚胎，而年龄较大儿童的脑肿瘤更可能来自神经胶质细胞[3,4]。外科、神经肿瘤学、神经放射学和放射肿瘤学的进展提高了某些肿瘤类型（如低级别神经胶质瘤和髓母细胞瘤）的患者生存率。然而，弥漫性中线神经胶质瘤、其他高级别神经胶质瘤 (HGG) 和大多数复发性儿童脑肿瘤患者的预后仍然不佳，因为目前的治疗策略无法将大多数患者的生存期延长超过几个月[5]。大多数高级别儿童脑肿瘤除了手术外，还需要强化化疗和局部或颅脑脊髓放疗，而这些治疗会对发育和认知产生毁灭性的长期影响。提高这类患者群体的生存率一直是大多数儿童癌症治疗联盟（如儿童肿瘤学组）的主要工作重点，但同样重要的目标是尽量减少化疗和电离辐射的短期和长期副作用（表 1）。自 2002 年 Pomeroy 等人发表了开创性研究，成功利用基因表达模式预测了中枢神经系统 (CNS) 胚胎肿瘤的结果以来，人们一直在齐心协力阐明驱动儿童脑肿瘤发生和发展的分子机制 [ 6 ]。这提高了诊断准确性，确定了潜在的治疗靶点，在某些情况下，实施了靶向治疗，以最小的脱靶效应实现肿瘤体积控制。在这篇综述中，我们旨在回顾针对儿童脑肿瘤的最新方法，这些方法以靶向分子治疗、免疫治疗和激光间质热治疗等较新的治疗方式为中心。
人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
使用 Power BI 仪表板进行业务策略推荐的数据可视化方法
Kallal Banerjee 博士、Siddharta Das 和 Soumen Nath DOI：https://doi.org/10.33545/26648792.2024.v6.i1b.138 摘要 本研究提供了一个集成的 Power BI 仪表板，以提供销售、财务、营销和供应链方面的预测和未来预测。仪表板使组织能够利用数据分析和可视化的强大功能做出数据驱动的选择，优化资源配置和未来增长机会。仪表板的销售预测功能使用历史销售数据、市场趋势和客户行为模式预测未来的销售业绩，并实时查看收入估算、转化率和销售额。此外，仪表板利用不同的尖端算法提供精确的收入、费用和盈利能力估算。通过利用先进的算法，仪表板可以准确预测收入、费用和盈利能力。营销预测模块通过检查以前的活动绩效和市场趋势，收集来自各种营销渠道（如社交媒体、在线活动和客户互动指标）的数据，用于客户获取、品牌知名度和潜在客户生成活动。供应链预测部分结合需求预测、库存控制和生产调度，通过分析历史需求趋势、供应链中断和市场动态来预测优化库存水平、简化采购并提高整体供应链效率。用户可以使用 Power BI 仪表板提供的直观可视化、交互式图表和深入分析功能从各个角度和维度探索数据。它还可以与许多数据源链接，包括 CRM 系统、财务数据库、营销分析平台和供应链管理系统，并允许实时数据更新。总体而言，该计划为组织提供了一种强大而集中的方式来预测销售额、财务结果、营销影响和供应链要求。关键词：SWOT、BCG、APAC、DAX、SQL 简介 Power BI 是 Microsoft 开发的一款功能强大的商业智能工具，在各个行业中广受欢迎。它允许组织收集、分析和可视化来自不同来源的数据，从而实现数据驱动的决策并为业务运营提供有价值的见解 (Geetha Bhargava Mandava, 2018)。凭借其用户友好的界面和强大的功能，Power BI 已成为不同领域专业人士的必备工具。它使企业能够将非结构化数据转化为富有洞察力的仪表板、报告和可视化效果，从而使他们能够更彻底地理解关键业务 KPI [1] 。Power BI 通过结合来自多个来源（包括数据库、电子表格和基于云的服务）的数据，全面了解组织的绩效 [2] 。Power BI 的广泛且适应性强的可视化功能使其能够以引人入胜的方式描绘整个页面。该工具提供了各种图形、地图、图表和其他视觉组件，可以根据个人需求和设计偏好进行定制。通过组合不同的图形、使用配色方案和创建简单的导航界面，用户可以生成美观且动态的报告。此外，由于 Power BI 能够
制造业和服务业中的人为因素和人体工程学
Crundall, D. E., & Underwood, G. (1998).经验和处理需求对驾驶员视觉信息获取的影响。人体工程学，41 (4)，448 – 458。Ellis, S. R., & Stark, L. (1986)。视觉扫描中的统计依赖性。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，28 (4)，421 – 438。Green, P. (2015)。驾驶员在驾驶时看哪里（以及看多长时间）。交通安全中的人为因素，77 – 110。Harris Sr, R. L., Glover, B. J., & Spady Jr, A.A.(1986)。飞行员扫描行为的分析技术及其应用 (NASA Tech.报告号2525)。弗吉尼亚州汉普顿：兰利研究中心。Haslbeck, A., & Zhang, B.(2017)。我用我的小眼睛观察：在手动仪表飞行场景中分析航空公司飞行员的注视模式。应用人体工程学，63，62 – 71。Hillier，F. S.（2012）。运筹学简介。Tata McGraw - Hill Education。国际标准化组织。（2002）。ISO 15007 - 1：道路车辆 - 测量与运输信息和控制系统相关的驾驶员视觉行为 - 第 1 部分：定义和参数。摘自 http://www.iso.org Itoh，Y.，Hayashi，Y.，Tsukui，I.，& Saito，S.（1990）。飞机飞行员眼球运动和心理工作负荷的人体工程学评估。人体工程学，33 (6)，719 – 732。Jeong, H.，& Liu, Y.(2019)。非驾驶相关任务模式和道路几何形状对驾驶时眼球运动、车道保持性能和工作量的影响。交通研究 F 部分：心理学和行为，60，157 – 171。Kang, Z.，& Landry, S. J.(2014)。使用扫描路径作为多目标跟踪冲突检测任务的学习方法，56 (6)，1150 – 1162。Kang, Z., & Landry, S. J.(2015)。多元素目标跟踪任务的眼动分析算法：基于最大转换的聚集层次聚类。IEEE 人机系统学报，45 (1)，13 – 24。Krejtz, K., Duchowski, A., Szmidt, T., Krejtz, I., González Perilli, F., Pires, A., … Villalobos, N. (2015)。凝视转换熵。ACM 应用感知通讯 (TAP)，13 (1)，4 – 20。Liang, Y.、Horrey, W. J. 和 Hoffman, J. D. (2015)。开车时阅读文本：了解驾驶员对分心的战略和战术适应。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，57 (2)，347 – 359。Liang, Y., Lee, J. D., & Yekhshatyan, L. (2012)。视线偏离道路有多危险？算法根据自然驾驶中的扫视模式预测碰撞风险。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，54 (6)，1104 – 1116。Liechty, J., Pieters, R., & Wedel, M. (2003)。全局和局部隐性视觉注意：来自贝叶斯隐马尔可夫模型的证据。Psycho- metrika，68 (4)，519 – 541。Marchitto，M.，Di Stasi，L. L.，& Cañas，J. J.(2012)。任务负荷操纵下的眼球运动：几何形状对空中交通管制模拟任务中扫视的影响。制造业和服务业的人为因素和人体工程学，22 (5)，407 – 419。Milton，J.，& Mannering，F. (1998)。公路几何形状、交通相关元素和机动车事故频率之间的关系。交通运输，25 (4)，395 – 413。Mourant, R. R. 和 Rockwell, T. H. (1970)。将眼球运动模式映射到驾驶中的视觉场景：一项探索性研究。人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志，12 (1)，81 – 87。Noton, D. 和 Stark, L. (1971)。眼球运动和视觉感知。《科学美国人》 ，224 (6)，34 – 43。Pradhan, A. K.、Hammel, K. R.、DeRamus, R.、Pollatsek, A.、Noyce, D. A. 和 Fisher, D. L. (2005)。使用眼球运动评估驾驶员年龄对驾驶模拟器中风险感知的影响。《人为因素：人为因素和人体工程学学会杂志》 ，47 (4)，840 – 852。