XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流失
网格搜索优化客户流失预测的极限学习机方法
客户的行为特征，例如忠诚度状态和满意度标准，由于世界迅速变化而受到改变。因此，应在决策过程的每个步骤中有效地分析这些行为变化。客户流失分析涉及确定客户通过使用各种方法分析客户数据在情况之前倾向于离开情况的客户。这项研究的目的是开发一个基于学习机器的极端学习模型，以分析客户流失预测问题并确定改善模型性能的参数。网格搜索用于高参数调整。此外，还提出了修改的精度计算方法。在这项研究中，我们开发了基于幼稚的贝叶斯，k-nearest邻居和支持向量机方法的各种模型，并提供了每个模型性能的比较。根据获得的结果，使用拟议的极限学习机模型实现了93.1％的精度。”此外，提出的模型在解决研究问题方面非常有效，因为要确定的参数数量较少，从而减少了与其他模型的竞争。
先天免疫训练加剧了实验模型中的炎症性骨质流失
先前的方法主要集中在适应性免疫系统上，即免疫系统的分支“记住”以前的威胁，并在再次遇到时发动了特定的攻击。人体还具有先天的免疫分支，长期以来，该分支被认为是免疫系统的一线通用攻击部门，没有能力记住事先袭击或在重新收录时做出不同的反应。
伊利诺伊州营养流失减少战略两年期报告 2023
自然资源保护服务局的实地办公室技术指南可在线访问 efotg.sc.egov.usda.gov/#/state/IL/documents，其中介绍了具体的农业养分流失减少措施的定义，例如覆盖作物、过滤带、反硝化生物反应器、缓冲区、免耕、湿地、水和沉积物控制盆地等。选择第 4 部分，然后选择保护实践标准和支持文件。
组织级别的因素影响发展中国家高技能行业的大脑流失
大脑排水是发展中国家知识工作者驱动的行业的主要问题之一。尽管大脑流失代表了国际人类总迁移的过多组成部分，但有关大脑流失前因的文献仍在出现，并且考虑到组织级别的因素，因为大脑排水的前因仍然没有探索。因此，本文的目的是探索可能导致熟练专业人员迁移意图的组织级别因素。基于大脑排水预测因素理论，职业增长，工作量和激励措施被确定为组织级别的移民意图决定因素。此外，基于文献，人们认为对组织政治的看法可能会对移民决策过程产生调节作用。组织级别因素与熟练专业人员的移民意图之间的理论关联将揭示出重大的管理意义和对未来研究的见解。
健康和旅游学生中大脑流失感知的串行调解模型
抽象目的：它的目的是探索自我效能感和财务焦虑水平在健康和旅游学生的生活满意度对大脑流失看法的影响中的串行调解作用。方法：在这项描述性研究中，在Antalya，Türkiye和串行中介模型和回归分析中，使用四个量表，生命满意度，自我效能，经济焦虑量（自我满意度，自我效率，财务焦虑）收集了403名参与者的数据。结果：根据数据，83.3％的旅游业，74.8％的护理，56.5％的牙科和55.7％的医学院学生表示他们正在考虑毕业后正在迁移。生活满意度对自我效能感和对财务焦虑的负面影响产生了积极影响，对财务焦虑的自我效能感具有积极影响。生命满意度对大脑流失有直接的负面影响，而自我效能感和财务焦虑对大脑排水产生了积极影响。学生对生活满意度的看法是大脑流失意图的重要先决条件，自我效能感和财务焦虑对这种影响具有中介作用。最影响其迁移意图的因素是脑力流失态度和教职员工。财务焦虑，自我效能感和出国意图是影响大脑流失看法的变量。结论：本研究中表达的移民意图和大脑消耗态度预测，对该国的医疗保健和旅游服务的可持续性构成了直接和严重的威胁。需要采取干预措施，例如改善财务焦虑和提供生活满意度。关键词：脑力消耗，财务焦虑，生活满意度，移民，自我效能，串行模型分析，学生
课堂环境与学生课程流失与参与度的看法之间的关系
确定帮助将学生留在高等教育机构中的方法正在成为每年都有紧迫性的问题。这项研究将学习环境的可能性视为使用社会文化理论的理论镜头（Vygotsky，1978）来影响学生课程流失和对参与的看法的一种方法，通过审查美国东北部高等教育机构的数据。为此，比较了一个学期入学的学生人数以及学习环境与课程流失之间的相关性的数据（n = 3298）。在这些变量之间没有发现与PHI相关系数（Ø= .021）的显着关系，这意味着课程中掉落或剩下的学生人数之间的任何差异都是最小的，并且可能不是由于学习环境所致。通过调查进一步研究样本，以确定传统或学习工作室学习环境中关于课程流失的高等教育学生的看法。调查结果包括对Vygotsky社会文化理论的参与者支持（1978），因为参与者确认了与讲师和同龄人的社会互动的好处。另一方面，人们对技术的能力的担忧被认为是学习工作室的负面方面。
利用机器学习和深度学习模型，用于主动流失客户保留
抽象客户损耗尤其是诸如零售，银行和电信的行业中的一个问题，在零售，银行和电信中，客户获取成本大大高于保留重复客户的成本。现在，通过Ma-Chine学习模型可以预测客户缺乏兴趣，而深度学习已经在早期干预措施中发挥了重要作用。In order to assess the quality of churn prediction, the study tests six basic machine learning techniques: random forest, logistic regression, and the k-nearest neigh- bors method, as well as four deep learning techniques: long short term memory (LSTM), bidirectional LSTM, convolutional neural networks (CNN), and artificial neural networks (ANN).然后，通过评估矩阵评估模型的性能，包括从大型数据集中提取功能后，从客户的行为数据中的准确性，精度，回忆和F1得分进行评估。该研究表明，DL模型可改善对搅拌和非束缚客户分类以及随机森林以及其他ML模型可比精度的处理。这项研究可以得出结论，LSTM和ANN模型在实际世界的搅动预测情况下取消了模型，尤其是在需要长期消费者行为评估时。为了增强给定预测模型的当前结果，这项研究重点是数据预处理和引导，特征提取和多个模型组合的效果。该研究的含义为公司提供了特定的实用建议，以通过采用数据交易技术有效地管理客户流失并增加客户保留率。
一个可解释的机器学习框架用于客户流失预测：电信行业的案例研究
由于移动服务程序之间的竞争日益增加，客户流失的预测一直在引起人们的重大关注。机器学习算法通常用于预测流失；但是，由于客户数据结构的复杂性，仍可以提高其性能。此外，其结果缺乏可解释性导致经理缺乏信任。在这项研究中，提出了一个由三层组成的分步框架，以预测具有高解释性的客户流失。第一层利用数据预处理技术，第二层提出了基于受监督和无监督算法的新型分类模型，第三层使用评估标准来改善可解释性。所提出的模型在预测性和描述性分数中都优于现有模型。本文的新颖性在于提出一种混合机器学习模型，用于客户流失预测并使用提取的指标评估其可解释性。的结果证明了模型的群集数据集版本优于非簇版本，而KNN的召回得分几乎为第一层的召回率为99％，而群集决策树则获得了第二层的96％的召回率。另外，发现参数敏感性和稳定性是有效的可解释性评估指标。
影响大脑流失的因素和在伊朗的卫生系统中减少它的解决方案：一项定性研究
引言通用卫生覆盖范围是卫生系统的主要目标之一，它需要足够，熟练和有动力的卫生工作者。1近年来，医护人员的短缺和不当分配已经达到关键阶段。2世界卫生组织（WHO）预测，到2030年，这种短缺将达到1500万人。3,4也根据WHO估计，由于移民的移民，发展中国家的医生短缺。 5在低收入和中等收入国家（LMIC）中，对卫生专业人员的需求更为强烈，因为这些国家无法提供每10 000人口的最低初始阈值23个卫生专业人员。 3这些短缺随着受过教育和熟练的卫生工作者从LMIC到高收入国家（HIC）（HIC）的迁移而恶化。 在低收入国家中，这些迁移的负面影响更大。 6卫生系统中训练有素的卫生人员丧失使其余专业人员士气低落。 这加剧了医生的比例低，并导致缺乏专家人员和提供的护理质量下降。 7,83,4也根据WHO估计，由于移民的移民，发展中国家的医生短缺。5在低收入和中等收入国家（LMIC）中，对卫生专业人员的需求更为强烈，因为这些国家无法提供每10 000人口的最低初始阈值23个卫生专业人员。3这些短缺随着受过教育和熟练的卫生工作者从LMIC到高收入国家（HIC）（HIC）的迁移而恶化。在低收入国家中，这些迁移的负面影响更大。6卫生系统中训练有素的卫生人员丧失使其余专业人员士气低落。这加剧了医生的比例低，并导致缺乏专家人员和提供的护理质量下降。7,8
如何引用本文：Al-Smadi, M. & Al-Saad, S. (2022)。分析出境旅游作为一种经济泄漏形式：一种定性方法。非洲
本文旨在理解和分析出境旅游流失的概念、影响和因素，并指导决策者和旅游企业家如何减少出境旅游流失并减轻其影响。本研究以利益相关者理论为理论基础，分析了旅游和酒店业 (T&H) 利益相关者的观点。本研究采用定性研究方法。进行了半结构化访谈。采用主题分析。访谈引述按主题分类。研究结果表明，出境旅游流失导致旅游收入损失、投资者不愿投资、国际收支赤字、经济乘数效应减弱以及经济通胀压力。出境旅游流失的主要原因是价格高、建设和运营成本高、基础设施和上层建筑服务质量低、营销有限以及缺乏参与和合作。缺乏对出境旅游流失现象进行分析的概念和定性研究。因此，本研究旨在填补知识空白，定性分析出境旅游流失的概念、影响和因素。