XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用人
使用人工智能的智能数字管理绩效测量模型：验证性调查分析
这项研究介绍了一种创新的智能数字管理绩效测量模型，该模型通过传统的绩效指标进行人工智能，以解决现代数字管理的复杂性。该模型旨在通过利用实时数据分析和AI驱动算法来提供对管理有效性的定量和定性见解。在一项涉及经历数字化转型不同行业的1200多名受访者的验证性研究中，采用了先进的统计技术主题，例如验证性因素分析和结构方程模型，以验证框架。与召开测量方法相比，调查结果表明关键绩效指标的显着改善，包括决策速度的30％和资源利用效率提高25％。这项研究基于既定的理论基础，并将最新进步纳入了AI和大数据分析中。通过将AI增强指标与传统的管理指标集成，该模型确认了数字绩效测量的可行性，同时为在动态环境中提供了强大的管理决策工具。调查结果提供了令人信服的经验证明，即AI驱动的分析可以揭示潜在的绩效模式并提供可行的见解，从而使组织能够优化资源分配并提高整体运营效率。此外，此搜索重点介绍了开发适应性的测量工具的重要性，这些工具与不断发展的数字景观保持同步。
使用人工智能的职业治疗师
1生成型AI：“能够生成培训数据中的文本，图像或音频等看似新颖，有意义的内容的计算技术”（Feuerriegel等，2024）2大语言模型（LLMS）：“ LLMS是一种特殊设计的生成AI，该类型是为了帮助生成基于文本的内容。LLM深度学习算法已在大量的书面人类语言和文本数据集中进行了预先培训，以总结，生成和预测新的基于文本的内容。” （新西兰卫生，2024年）3隐私专员的电子学习模块是免费的，但您需要注册：https：//elearning.privacy.org.nz/ 4 TE Mana Raraunga的毛rara毛玛娜·玛娜·玛娜（Te Mana Raraunga）的毛玛利人数据主权网络宪章可以在此处找到： https://static1.squarespace.com/static/58e9b10f9de4bb8d1fb5ebbbc/t/59130202020d15cf7ddddd e1df34482/14944417935052/te+mana+mana+raraunga+raraunga+car+％26+％26+％26+％26
关于利用人脑器官来研究神经系统疾病的神经炎症的全面综述
摘要有关神经系统疾病和疾病的大多数当前信息来自直接患者和动物研究。但是，在许多情况下，患者的研究不允许复制疾病的早期阶段，因此提供了有限的理解疾病进展的机会。另一方面，尽管动物模型的使用使我们能够研究该疾病的机制，但它们在为人类开发药物方面存在重大局限性。最近，源自人多能干细胞的3D培养的体外模型已作为有前途的系统浮出水面。他们提供了将患者研究发现与动物模型的发现的潜力。在这篇全面的综述中，我们讨论了它们在建模神经发育状况（例如唐氏综合症或自闭症，神经退行性疾病）中的应用，例如阿尔茨海默氏症或帕金森氏病，以及诸如Zika病毒或HIV的病毒疾病。此外，我们将讨论用于研究滥用药物的产前暴露的不同模型，以及必须满足的局限性和挑战，以改变人类脑疾病研究的景观。
与进一步使用人类基因组数据有关的道德，法律和社会挑战指南
本指南文件涉及与瑞士研究目的进一步使用人类基因组数据有关的道德，法律和社会挑战。它重点介绍了数据主体同意，数据保护和数据治理的主题，以及与患者和公民的对话和对话。本文档中的指导适用于所有大规模产生基因组数据的技术，例如整个基因组序列（WGS），整个外显子组测序（WES）和大规模基因分型。基因组数据（基因组学）的研究是所谓的OMICS研究的子学科，其特征是研究整个生物物质。其他OMICS研究包括例如转录组学，该研究分析了个体的RNA序列和蛋白质组学的整个，从而分析了一个人的蛋白质的整个蛋白质。基因组学领域之外的OMICS研究有可能提供类似的信息，并可能面临类似的道德挑战。因此，也可以咨询本文档以获取有关其他类型的OMICS研究的指导。本文档中的建议旨在支持参与进一步使用人类基因组数据的各种利益相关者。特别是，它对于样本或基因组数据的提供者，接受者和处理器以及涉及此类数据的调节（例如伦理或治理委员会）的处理器应该很有用。各种国际举措讨论了基因组数据的不同道德和法律方面及其进一步使用。5提议的建议的目的是促进一致的国家实践，以促进国家和国际合作，并在共享基因组数据时促进数据主体和公众的信任。最重要的是，一些良好的基因组倡议提供了各种政策和指导，例如全球基因组和健康联盟（GA4GH）1开发的框架以及超过一百万个基因组（B1MG）制定的政策。2世界卫生组织（WHO）目前正在制定有关基因组数据访问，使用和共享的高级原则的指南。3其他相关政策包括台北关于世界医学协会4发行的健康数据基础的道德原则的声明以及土著数据治理的护理原则。
利用人工智能来预测和管理多发病患者的并发症：文献综述
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化治疗方案和增强患者护理的方式来彻底改变医疗保健。本综述评估了AI在预测和控制多个患者中的问题中的应用，强调预测分析，实时数据集成以及诊断中的增强。利用电子健康记录和医学成像的广泛数据集，AI模型促进了早期并发症的预测和及时的疾病疗法，例如癌症，心血管疾病和糖尿病。值得注意的发展包括用于诊断肺癌和乳腺癌的AI系统，显着降低了假阳性，并最大程度地减少了多余的随访。通过PubMed和Google Scholar进行了全面的文献搜索，应用了布尔逻辑，其中包括“人工智能”，“多种疾病”，“预测分析”，“机器学习”和“诊断”等关键词。从2010年1月至2024年12月发表的文章，包括有关使用AI在管理多种繁殖和医疗保健决策中的原始研究，系统评价和荟萃分析的文章。与治疗应用无关的研究，没有结果测量或仅限于社论的研究。本综述强调了AI的能力增强诊断精度并提高临床结果，同时还确定了重大障碍，包括数据偏见，道德问题以及进行严格验证和纵向研究的必要性，以确保在临床环境中的可持续融合。本评论的局限性涵盖了由于语言和出版年的限制而导致的相关研究的可能排除，以及对灰色文献的无视，可能会限制发现结果的全面性。
桥接纳米和微观X射线断层扫描，用于利用人工智能
1纳米工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，加利福尼亚州拉霍亚，美国92093，美国2劳动力DeRéactivitéet Chimie et Chimie des Solyes（LRCS） Electrochimique de l'Energie（RS2E），CNRS 3459，Hub de l'Energie，80039，法国Amiens，Amiens，4个国家可再生能源实验室，15013年，丹佛West Parkway，Golden，Golden，Golden，Golden，Golden，Colorado 80401，美国，美国，美国50401年，美国50401年，美国综合大学。和工程，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州，美国92093，美国7 Alistore-Eri欧洲研究所，CNRS FR 3104，Hub de l'Energie，80039法国阿米恩斯，法国80039，法国80039 Institut Institut Universiatut de France de France de France de France de France，75005 Paris，France 9 Heptrance 9 Hypero Scientipic scientipic sciential 5 pariuts Scientipic nestripicigantificientiphipic fishericigicatific 5美国加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学92093，美国加利福尼亚大学可持续电力与能源中心（SPEC） *相应的作者：jdoux@eng.ucsd.edu），shmeng@ucsd.edu（Y。S. M.）关键字：特征，断层扫描，建模，机器学习，人工智能，内部内实验，相关显微镜
利用人工智能减轻气候风险对企业供应链和劳动生产率的影响
近年来，人工智能 (AI) 已发展成为一种强大的工具，可以帮助创造应对气候变化的新解决方案并有效解决这一问题。人工智能有助于识别气候变化风险区域，为企业和社区制定适应计划，预测洪水和野火并确定地震位置 (Rutenberg 等人，2021 年：Jain 等人，2023 年)。此外，人工智能技术通过对大量数据集进行预测分析以匹配需求和供应模式，实现能源利用率优化并提高可再生能源效率 (Masterson，2024 年)。在本文中，我们重点关注气候变化对企业的两个重要影响以及如何使用人工智能来减轻这些气候风险。
研究利用人工智能展示支点在初创企业绩效中的作用
但对于每一次像 Twitter 那样的成功转型，无数的创始人和初创公司都被遗忘或闻所未闻，因为他们没有进行有目的的转型——那些专注、连贯和有影响力的转型。相反，他们遵循“经常根据客户反馈进行转型”的口号，对其商业模式进行被动或补救性的转型，从而无法释放其潜在理念的价值创造潜力。
通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从
利用人类代理来提高人类机器互动的信心和可接受性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。