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Deloitte全球生成AI |与Genai的未来前进
Deloitte TechTalks | Deloitte全球生成AI |与Genai的未来前进|通过Nitin Mittal，Deloitte全球Genai领导者和Heather Stockton，Deloitte全球咨询服务，技术与转型领导者Raquel Buscaino从噪音中识别信号：欢迎来到德勤TechTalks。我是您的主人，拉奎尔·布塞诺（Raquel Buscaino），我和我在美国的德勤咨询公司（Deloitte Consulting）领导了小说和指数技术团队，在那里我们感受到并了解新兴和高级技术。本周在TechTalks上，我们将有点混合。除了我们通常的情节外，我们还有一个由德勤的全球同事排队的三部分AI系列，他们讨论了Genai周围的趋势，从确定噪音中的信号，优化组织价值并导致机会的途径。
022 - 美国陆军情报与安全司令部
技术信号分析师的职责可能包括： - 利用对信号特性的技术理解来确定信号结构、定义信号参数、识别信号内容以及在射频和数字域内模拟信号行为。 - 在域之间转换信号，并创建处理模型和脚本。 - 报告信号的技术特性并维护知识库。 - 支持访问和后续分析活动。 - 分析与武器和空间系统有关的工程和技术信息。 - 进行目标分析和研究。 - 利用对客户要求的了解来收集、处理、分析和/或报告信号情报信息。 - 识别和分析信号波形（例如武器系统或通信系统）、比特流（例如多路复用器、纠错或仪器系统）和/或协议（例如链路层、网络层或应用层）。 - 开发软件代码以支持使用各种架构和解决方案进行分析和/或处理。 - 在数据库、叙述报告和口头陈述中报告信号参数数据和情报信息。 - 与收集经理、开发人员、分析师和记者合作，优化资源，开发新的解决方案来应对分析挑战，融合多种信息源，并向各种客户提供关键情报。
人工智能在股票市场分析中的作用研究
印度孟买新查尼路 315 号 摘要：人工智能的应用正在扩展到各个领域，包括金融行业，它使参与者能够根据人工智能生成的数据做出灵巧的判断。虽然使用人工智能交易股票并不是什么新鲜事，但它已经取得了长足的进步。基于人工智能的交易策略在市场分析、股票选择、股票价格预测、投资、投资组合构建等领域变得越来越重要。人工智能交易使用计算机算法和软件分析市场数据和趋势。它使用机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术分析数据以寻找模式并预测市场趋势。在人工智能的帮助下，人们正在做出有效的财务决策。为了做出智能资产配置和股票选择的决策，人工智能和机器学习使用技术来识别信号并捕获海量数据集之间的潜在关系。在本章中，我们将研究股票市场中各种人工智能工具和软件的使用如何显著改变股票交易。还需要研究人工智能在股市预测中的风险和挑战。索引词：人工智能、股票价格预测、财务决策。
利用文本结构策略阅读说明文和医学文章
这项课堂研究在科威特进行，旨在调查文本结构策略 (TSS) 教学对 54 名英语作为外语 (EFL) 大学生理解说明性文本和医学文本的方式的影响。数据收集包括两项调查、实地笔记、课堂观察和小组访谈。根据访谈数据和课堂观察中反复出现的模式和共性，开发了一个代码和类别系统。两项调查分为两个间隔，间隔 8 周，重点是确定文本结构策略，例如介绍文本结构的概念、提出引导性问题、识别信号词和使用图形组织器，以及参与者应用文本结构策略来理解说明性医学文本的程度。数据分析涉及使用 Microsoft Excel 程序生成两个表格和描述性统计数据，包括两次调查结果的平均值、标准差和百分比。研究结果表明，参与者受益于 TSS 教学，其策略涉及小组讨论，而不是依赖个人课堂作业的策略。此外，很大一部分参与者将他们在分析说明性文本中所学到的大部分知识运用到了阅读医学文本中。这为英语教师开展针对英语学习者的文本结构策略的行动研究以及在适合英语学习者的小组和配对工作中应用 TSS 教学提供了启示。最后，英语研究人员受邀开展基于课堂的 TSS 教学研究。
射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。
跨国免疫：免疫受体和下游信号在动物和植物细胞死亡中的作用
植物和动物都具有精致的先天免疫系统，以打击微生物攻击。在这些多细胞真核生物中，先天免疫意味着存在细胞表面受体和能够检测危险信号的细胞内受体，称为危险信号，称为损伤相关的分子模式（DAMP）和与病原体相关的分子模式（PAMP）。膜相关的模式识别受体（PRR），例如收费受体（TLR），C型凝集素受体（CLR），受体样激酶（RLKS）（RLKS）和受体样蛋白（RLP），这些蛋白质（RLP）由这些有局部的细胞造成的构造与触发式抗衡的抗态性形式相关性，以使其具有触发性的抗衡作用。 死亡。细胞内，动物核苷酸结合和寡聚结构域（NOD）样受体或植物核苷酸结合结构域（NBD） - 含有亮氨酸富集重复剂（NLRS）免疫受体可能检测到host的效果细胞的病原体被疫苗的病原体被劫持免疫信号壳体。有趣的是，在宿主与入侵者之间的共同进化过程中，已经选择了关键的跨国细胞死亡信号大分子NLR-复合物，例如哺乳动物中的炎症和最近在植物中发现的抗抗性。在这两种情况下，位于感染部位的调节细胞死亡构成了阻断病原体扩散并保护整个生物免受入侵的非常有效的均值。本综述旨在描述动物和植物的免疫机制，主要集中于细胞死亡信号通路，以突出显示最新的进展，这些进步可以在一侧或另一侧使用，以识别免疫受体对入侵模式的缺失信号元素，诱导抗辩或危险信号传播到其他细胞之间的信号元素。尽管对植物免疫的了解较低，但这些生物具有某些优势，可以更容易地识别信号事件，调节器和细胞死亡的执行者，然后可以直接利用这些信号事件，用于作物保护目的，也可以通过医学研究类比。