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World File Search System采用
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
生态和保护研究人员应采用开源技术
鉴于全球生物多样性下降（ Butchart 等人，2010 年；IPBES，2019 年）以及对稀有和常见物种的威胁（ Gaston 和 Fuller，2008 年； Dirzo 等人，2014 年），有人呼吁利用现代技术进行监测和保护（ Pimm 等人，2015 年； Lahoz-Monfort 等人，2019 年； Wich 和 Piel，2021 年； Schulz 等人，2023 年）。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析（ Lahoz-Monfort 和 Magrath，2021 年）。与传统调查方法相比，这些进步可以实现更高效的数据收集（Witt 等人，2020 年），并有助于众包数据收集和处理（Dorward 等人，2017 年；Fraisl 等人，2022 年）。出现了一些实践社区，例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2，它们报告了保护技术的现状（Speaker 等人，2022 年）并提供社会责任使用指南（Sandbrook 等人，2021 年）。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织（UNESCO，2021 年）批准的《开放科学建议书》的定义，开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法（Hill 等人，2019 年），尤其是通过更加开放和公平的数据（Hampton 等人，2015 年；Wilkinson 等人，2016 年）。生物多样性研究也使用开源软件，例如 R 编程语言（R Core Team，2023 年）和基于该语言构建的分析包。然而，与软件和数据不同，用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的（即专有的），其设计（以及随附的软件源代码）受到法律限制，阻止他人研究、复制或修改它们。
生成式人工智能采用水平援助 2024 年秋季
本课程鼓励使用生成式人工智能 (AI) 程序，例如 ChatGPT。生成式 AI 程序的使用符合以下课程学习成果：[插入与使用生成式 AI 相一致的学习目标]。使用生成式 AI 程序时，您必须尊重知识产权、进行事实核查并使用适当的引用方法。任何未明确指明使用生成式 AI 的课程作业都将被视为您的原创作品。未经适当归因而使用生成式 AI 程序违反了 UCA 的学术诚信政策。如果您对允许的内容有疑问，请在提交作业前询问。
采用自动化和智能机器辅助...
自动机器引导施工 数字化施工数据存储库，可用于数字孪生应用 高度遵循设计规范 时间高效，减少浪费 在不影响施工质量的情况下按时施工（平整、充分均匀压实的表面） 改善驾驶性能 增强性能耐用性和使用寿命 提高生产力 实时文档和更好的透明度和最少的人为干预 3. NHAI 在勒克瑙-坎普尔高速公路项目中开展了一个 AIMC 试点项目，其中使用了自动化和智能机器，例如 GPS 辅助平地机、智能压实机和无绳摊铺机。在对本项目中展示的 AIMC 功效的评估以及项目利益相关方的反馈意见的基础上，考虑了这方面的国际指南/规范，决定在以下项目中试点在 NH 建设中采用 AIMC：
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用
海洋具有大量的微生物多样性，在海水，海洋沉积物和海洋生物中广泛普遍存在。与传统自然产品研究中探索的地面资源相反，海洋微生物的栖息地明显独特。放线菌是继发代谢产物的重要来源，包括抗生素和其他有效的天然产物，例如链霉素和四环素。他们在诸如致病细菌感染等明显疾病的临床治疗中起着关键作用。然而，广泛使用抗生素导致抗药性细菌的种类和数量急剧增加，尤其是耐多药（MDR）和广泛的耐药（XDR）细菌，在临床环境中，对人类生存构成严重威胁。因此，即时需要发现结构新颖的抗菌天然产品并开发新的抗生素。这项迷你评论总结了来自2024年出版的海洋放线菌的45种新型抗菌天然产品。这些产品，包括聚酮化合物，生物碱，大酰胺类和肽，在其结构和生物活性方面突出显示。本文的目的是为新型抗生素的研究和开发提供宝贵的见解。
ACR-2316：一种新型强效、选择性 WEE1/PKMYT1 抑制剂，采用 Acrivon Predictive Precision Pr 合理设计，具有优异的单药活性
这里我们描述了 Acrivon 发现的 ACR-2316，它是一种强效、选择性 WEE1/PKMYT1 抑制剂，临床前研究表明其单药活性优于基准抑制剂。该化合物是使用 AP3 专门设计的，通过平衡抑制 PKMYT1 来克服 WEE1 特异性抑制的局限性，我们的 AP3 平台发现这是 WEE1 抑制剂诱导的主要耐药机制。通过结构引导的药物设计，我们实现了对 WEE1 和 PKMYT1 的精确选择性，确保了主要基于机制的可逆性不良事件。在与基准临床分子的头对头临床前研究中，ACR-2316 与目前的临床 WEE1 或 PKMYT1 抑制剂相比表现出更优异的效力和活性。正在进行的 ACR-2316 单药疗法临床试验的患者给药已经开始，旨在评估 ACR-2316 的安全性和耐受性。
采用 Smart Cut 技术的更环保的 SiC 晶圆
在使用我们的 Smart Cut 技术生产 SiC 基板时，我们发现优化键合步骤对于实现高水平的电导率和热导率至关重要。我们的研究表明，键合界面对总基板电阻的贡献相当于标准 SiC 材料的几十微米。在 Smart Cut 将薄片 SiC 从供体基板分割并转移到载体基板后，我们采用了精加工工艺，以确保通过抛光和退火，我们新形成的基板已准备好进行外延处理并与 SiC 器件加工兼容。请注意，我们的 Smart Cut SiC 技术生产的晶圆顶层没有基面位错（见图 2 和 3）。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。