XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流失率
GAO-25-106775，药品安全：FDA 应实施策略以保留其检查人员
美国政府问责署此前报告称，截至 2021 年 11 月，FDA 已采取措施减少其药品检查人员的空缺。然而，自那以后，调查人员的流失率普遍超过招聘速度，导致大量调查人员相对缺乏经验。FDA 告诉美国政府问责署，这限制了 FDA 可以完成的检查数量。FDA 确定流失的根本原因是旅行的频率和条件、薪酬、培训不足、工作量大以及工作与生活的平衡问题。它正在实施行动计划来解决薪酬和培训问题。FDA 尚未制定行动计划来全面解决旅行、工作量和工作与生活的平衡问题，因为潜在的解决方案可能无法让 FDA 满足其检查需求。然而，经验丰富的调查人员的持续流失已经影响了 FDA 实现检查目标的能力。因此，制定和实施行动计划以解决这些剩余的根本原因将有助于 FDA 保持其监督全球药品制造所需的经验丰富的劳动力。这将需要与领导层和其他利益相关者继续合作，以确定实施此类计划所需的任何行动、资源或新权力。
印度的音乐流媒体行业和 Spotify 商业模式
1. 通过免费服务吸引大量用户 - 免费增值计划允许用户访问包含数百万首歌曲的目录。免费服务具有基本功能，但用户必须收听广告，这部分补贴了免费计划。2. 将免费用户转化为付费用户 -Spotify 将免费用户转化为付费用户，因为付费服务具有附加功能并且取消了广告。在印度，目前约有 40% 的用户是付费用户，创造了 90% 的总收入，几乎与全球平均水平相同。3. 管理保留和流失 - 随着用户的生命周期价值 (LTV)（Spotify 随着时间的推移可以从一个用户身上赚取多少收入）的增加，公司可以留住用户的时间越长。Spotify 的付费用户流失率目前正在下降，这令人欣慰。4. 平衡免费和付费成本 - Spotify 向唱片公司支付的费用接近每次流媒体所产生收入的 52%。版税约占总成本的 75%。 5. 通过付费收入来源来筹集全部资金——免费增值模式的特殊性在于你必须承担免费用户和付费用户的成本。
肿瘤学药物再利用的计算方法
药物开发需要时间，而且通常无法满足当今医疗保健的需求。这主要是因为将新药推向市场需要很长时间、从头药物开发的成本惊人以及开发过程中的高流失率 ( 1 )。目前对药物开发的估计表明，将新化学实体 (NCE) 开发成实际药物需要超过 12 年的时间和超过 1 亿美元 ( 2 )。即使投入了如此多的资源，也只有不到 2% 的 NCE 能够开发成药物（98% 的流失）。药物开发失败的主要原因是缺乏安全性和有效性 ( 3 )。在进行临床前研究以确定可行性之后，NCE 必须通过严格的 I 期和 II 期试验，才能在临床环境中建立良好的毒理学和药理学特征。少数通过 I 期和 II 期临床试验审查的候选药物将进入 III 期试验，以验证其在大量处于特定疾病不同阶段和合并症的患者中的临床疗效。减轻围绕新药发现和开发的不确定性，并简化临床试验流程是肿瘤学的必需品，因为癌症仍然是全球主要的公共卫生问题。一种可能的解决方案是
基于 3D 颅骨重建的机器人立体定位系统可提高手术准确性和速度
我们开发了下一代机器人立体定位平台，用于小动物，结合了三维 (3D) 颅骨轮廓仪子系统和完整的六自由度 (6DOF) 机器人平台，以提高空间精度和手术速度。3D 颅骨轮廓仪基于结构照明，其中视频投影仪将一系列水平和垂直线图案投射到动物颅骨上，并由两个二维 (2D) 常规 CCD 相机捕捉，以基于几何三角测量重建精确的 3D 颅骨表面。使用重建的 3D 颅骨轮廓，可以使用基于 Stewart 设计的 6DOF 机器人平台引导和重新定位颅骨，以精确对准手术工具，以达到特定的大脑目标。使用机械测量技术对系统进行了评估，并使用琼脂脑模型演示了平台的精确瞄准。麻醉的单角沙鼠也用于该系统，通过使用玻璃移液器注射染料来瞄准梯形体 (MNTB) 的内侧核。切除的脑切片荧光成像证实了瞄准脑核的准确性。结果表明，这种新的立体定位系统可以提高神经科学研究中小规模脑部手术的准确性和速度，从而加速神经科学发现并降低实验动物的流失率。
商业、管理和……中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，它通过符号化编程来解决问题；也就是说，它耗时更少，结果更快。在制药行业，人工智能 (AI) 最近已成为一个热门话题。它在问题解决科学方面取得了长足的发展，在研究、营销、医疗保健、药学和工程领域有着广泛的应用。机器学习 (ML) 取得了令人印象深刻的成果，在药物发现和开发方面的需求不断增加。制药行业开发新药是一个相当困难和漫长的过程，通常需要数年时间，而且由于流失率增加，成本高昂。因此，有必要利用人工智能 (AI) 等创新技术来加强新药的开发过程。人工智能使机器和计算机能够执行类似人类的任务，并在试图解决特定挑战时做出决策。问题的解决基于在记忆和适应性过程中获得的学习阶段，以及通过训练机器来应对新障碍而获得的概括和专业知识。本综述论文重点介绍了人工智能在制药行业多个领域的主要作用，包括临床试验、药物开发、制造、药物分析、质量保证和药物药代动力学预测。通过使用人工智能，制药行业的这些领域可以更快地实现目标，减少人类的努力，从而减轻他们的负担。
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。
AI驱动的银行客户搅拌的预测建模
美国银行业在一个非常动态和竞争的环境中运营，在越来越苛刻的客户的压力下提供了广泛的服务。在金融机构的背景下，客户流失被定义为客户终止与银行关系的现象。该研究项目的核心宗旨是设计和开发人工智能的预测模型，这些模型可以帮助从银行的角度解决客户流失问题。用于此分析的银行客户流失预测的数据集包含有关领先金融机构的客户的全面数据。它包括广泛的客户记录，每个客户记录都用代表客户行为和人口统计学不同维度的功能描述。为这项研究选择了三种最具影响力的算法：逻辑回归，随机森林和XG-Boost。每个模型都有不同的优势，非常适合客户流失预测的内在复杂性。随机森林在模型之间的准确性方面是最好的，具有相对精度，这可能表明该算法最适合数据中的基本模式。在美国金融领域，AI驱动的流失预测模型的整合对银行具有深远的影响，从而提高了其运营效率和客户关系管理。首先，它可以以高度准确性的身份确定高风险的客户，从而帮助银行实施可重点的保留策略，从而可以显着降低流失率。
43968 - 世界银行文件
教育是国家发展的核心。在过去四十年中，新加坡改革了其教育体系，以建立一个具有凝聚力的社会，并培养一代又一代的年轻人，让他们充分发挥全球化的未来优势。新加坡的教育发展随着国家和全球环境的变化而变化。在建国初期，学校迅速建成，教师大规模招聘，国家继承的多元种族教育流被合并为一个单一的国家体系，并引入了面向所有学生的双语教育。到 20 世纪 80 年代初，新加坡已经从一刀切的教育方式转变为让不同能力和天赋的学生按照自己的节奏发展的教育方式。差异化的方法减少了学校的流失率，并允许学习成绩较差的学生在获得基本的读写和算术技能之前，继续学习工作场所所需的技术技能。自 1997 年新加坡提出“思考型学校，学习型国家”的愿景以来，该国一直致力于培养一个适应 21 世纪需求和机遇的创新型社会。时间和空间被解放出来，让学校和教师能够开发引人入胜的方法，帮助学生学习和独立思考。为具有不同天赋的学生提供多样化的途径，让他们尽可能地走得更远，并为学生提供更多的机会
利用机器学习算法进行电子搅拌的全面预测和分析研究
摘要：准确预测客户流失对于希望增强客户保留和维持增长的电子商务企业至关重要。这项研究评估了各种机器学习模型在预测客户流失方面的性能，包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），极端梯度增强（XGBOOST），随机森林（RF），决策树（DT）和适应性增强（Adaboost）。通过评估每个模型的准确性，精度，召回和F1分数，我们确定集合学习方法，尤其是随机森林和XGBoost，都是优越的。随机森林模型的出色精度为96.81％，精度为95.20％，召回98.70％，F1得分为96.92％。同样，XGBoost的精度为96.27％，精度为93.72％，召回99.31％，F1得分为96.43％。SVM和决策树模型显示出中等的有效性，而逻辑回归和Adaboost的性能指标较低。这些结果突出了整体技术在处理搅拌预测的复杂性方面的强度。该研究得出的结论是，利用高级机器学习模型，尤其是集合方法，可以显着提高客户流失预测的准确性和可靠性。这种进步使电子商务企业能够实施积极有效的客户保留策略，降低流失率并提高客户忠诚度。未来的工作应考虑合并其他功能，并将这些模型应用于现实世界数据集，以进一步验证和完善其预测能力。关键字：客户流失，数据分析，电子商务，机器学习，预测建模。
药物发现和开发综述
摘要 人工智能 (AI) 融入药物发现和开发，开启了制药行业创新和效率的新时代。本综述探讨了人工智能在药物研究中应用的最新进展、挑战和未来的潜在方向，重点介绍了其对靶标识别、化合物筛选、药物设计和临床试验的影响。通过全面审查当前文献和案例研究，我们旨在对人工智能在加速药物发现过程中发挥的变革作用提供细致入微的视角。介绍 传统的药物发现和开发流程是一个耗时且资源密集的过程。然而，随着人工智能技术的出现，药物研究的开展方式发生了范式转变。人工智能有望显着减少将新药推向市场的时间和成本，使其成为寻求更有效和更有针对性的治疗干预措施的关键参与者。开发新药的过程困难、昂贵、耗时，而且流失率很高。i 临床研究药物流失导致大量资源损失，目前，在 I 期临床试验和监管部门批准之间，十分之九的候选药物会失败。ii 在药物发现中，通过使用分子监督学习，困难的化学搜索问题可以自动化。目标是找到能够预测化学属性并可能自动搜索新型药物或材料的高效神经网络模型。iii