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World File Search System集群分析
研究与政策见解|空间机器学习方法在行业集群分析中的应用
本报告介绍了行业集群的概念，并探讨了空间机器学习方法的应用，以检查群集在大湖区周围的分布。该研究重点介绍了六个中西部国家：伊利诺伊州，印第安纳州，密歇根州，明尼苏达州，俄亥俄州和威斯康星州。行业集群被定义为共享资源并促进创新，推动区域经济增长的本地和区域集中。该方法涉及使用空间分析工具来执行基于密度的群集分析。特定的聚类算法包括DBSCAN，HDBSCAN，光学和自然断裂（Jenks）分类，用于可视化簇的位置就业浓度。结果显示了空间就业浓度，揭示了城市和农村地区内的专业化模式，聚类和分散。
大学课堂中媒体多任务处理的行为经济需求分析：集群分析
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神经营销、可用性和细分方法：方面...
一、引言 ................................................ ……………………………… ................................................. 157 6.1 联合国联盟................................. ……………………………… ……………………………… .... .. 158 6.2 样品、物流和技术特征 .................................. .................................. 159 6.3 和结果提取 .................................. ................................................. ................................. 163 6.4 数据...................................................... ...................................................... ................................... 164 6.5 感兴趣的领域和选定的指标 ................................ .. ……………………………… 166 6.6 数据分析 .................................. ................................................. ...................................... 172 6.7 集群分析 .................................. ……………………………… 174 6.8 模糊隶属度矩阵...................................................... ................................. 199 6.9 结论 ................................. ...................................................... ...................................................... 203 < /div>
对欧盟国家变化的多元分析（2004年 - ...
摘要：这项研究全面分析了2004年至2021年欧盟（EU）的有机农业的动态格局，研究了受不断发展的偏好和农民和消费者优先事项影响的专门农业地区的转变。检查社会经济因素的影响，包括人均国内生产总值（GDP），人类发展指数（HDI）和人口密度，这项研究建立了基于国家级别的分析，基于相关性，主要成分分析，集群分析和面板分析。尽管在研究期间，所有欧盟国家的有机农业地区都普遍增加，但生产水平与人口密度，人均GDP和HDI的负相关。值得注意的是，波罗的海国家和奥地利领导了有机农业生产，而马耳他，荷兰，比利时，爱尔兰和卢森堡则在人均有机农业较少的集群分析中形成了一个独特的群体。这些见解对于支持有机农业的韧性和可持续性至关重要。根据2004 - 2021年使用线性回归评估的趋势，对2030年有机农业份额的预测估计约占利用农业地区的12％，这远低于欧洲委员会的目标份额的25％。基于线性回归的预测表明，到2030年，在大多数欧盟国家，实现欧洲绿色交易的目标是25％的有机农业。目标只有在奥地利，爱沙尼亚和瑞典才能获得。欧盟国家在特征有机农业（包括有机农业地区份额）的各种指数中差异很大。应该指出的是，该研究是根据乌克兰战争爆发之前获得的数据进行的，这可能会改变欧盟有机农业发展的先前趋势。
使用机器学习来探索雇主政策和PR
摘要：开发了一种在线调查工具，以评估雇主对雇用自闭症谱系障碍（ASD）的求职者的观点。调查人员使用K-均值聚类来根据与ASD患者有关的招聘实践对公司进行分类。这种方法使研究人员能够评估和比较成功雇用ASD与没有ASD的员工的企业的各种因素。集群分析表明，公司结构，政策和实践，看法以及雇主和雇员的需求对于确定谁将成功雇用ASD的个人很重要。需要重点政策和实践的关键领域包括招聘和招聘，培训，可及性和住宿以及保留和进步。
平台合作社的分类学
抽象平台合作社正在成为传统合作社的新数字组织形式，并作为零工经济背后的大型技术平台的替代品。尽管它们快速增长，但目前对平台合作社的研究仍然很少。本文旨在使用理论上且经过经验验证的分类学发展方法来开发平台合作社的系统分类法，该方法通过数据可视化和集群分析扩展。由此产生的八种原型表明，平台合作社不仅有助于更具道德的共享经济，而且为演出和其他行业的其他工人提供了新的机会。平台合作社还正在探索知识经济中的新机会，例如以数据共享为中心的合作业务模型以及通过相互支持和协作创建平台合作生态系统。这些发现有助于建立必要的基础，以进一步研究平台合作社以及专注于道德共享/零工经济的企业家实践。
分析Honeypo
摘要 - 在一个以不断升级的数字威胁格局为主导的时代，积极的网络安全措施越来越多。本文利用了全球网络联盟提供的全面数据集，其中包括从全球分布式蜜饯收集的网络攻击记录。该研究追求两个主要目标：进行集群分析以揭示攻击模式并开发预测模型以估计网络攻击的数量。从探索性数据分析开始，研究提供了对跨蜜罐位置攻击特征的见解，然后采用先进的聚类技术来识别常见模式。为此，还对恶意软件进行了分析，特别注意Virustotal恶意软件数据库未识别或未认识的人，因为它们对组织构成了主要风险。这项研究的最后一个方面是开发旨在预测网络攻击事件的预测模型，为网络安全内的资源分配和战略规划提供宝贵的支持。
小胶质形态分析-ORCA-加的夫大学
长期以来，通过形态计量分析量化小胶质细胞激活一直是神经免疫学家工具包的主要内容。小胶质形态现象学可以通过手动分类或构造数字骨骼并从中提取形态计量数据来进行。可以使用半自动化和/或完全自动化的方法以不同程度的准确性来生成这些骨架的多个开放式和付费软件包。尽管在产生形态计量学的方法方面取得了进步（细胞形态的定量测量），但工具的开发有限，可以分析它们生成的数据集，尤其是那些包含来自全自动管道分析的成千上万个单元的参数的工具。在这篇综述中，我们使用集群分析和机器学习驱动的预测算法进行比较和批评，这些算法已开发出来解决这些大数据集，并提出了这些方法的改进。，我们强调了对开放这些分类者的群体开放科学的承诺的必要性。此外，我们引起人们对具有强大软件工程/计算机科学背景的人与神经免疫学家之间进行沟通的需求，以生产具有简化可操作性的有效分析工具，如果我们要看到神经胶质生物学社区的广泛采用。
α-葡萄糖苷酶抑制剂来自两个红树林衍生的...
摘要：世界人口和资源稀缺的增加导致引入了环境概念，例如可持续性和可持续供应链设计（SSCD）。但是，研究人员在如何衡量SSCD中的可持续性方面缺乏共识。因此，作者提出了一种新颖的方法，通过开发一个综合，可拖动和代表性的指标框架来衡量SSCD的可持续性。方法论涉及书目检查和统计技术的定量方法。首先，作者通过制定研究问题和搜索协议，搜索相关文章，并对全文评论进行了质量评估，从而获得了系统文献综述，以获取从文献中衡量SSCD可持续性的指标。然后，他们通过合并相关指标来定义代表其包容关系的聚合标准。作者随后使用集群分析（CA）（一种多元统计技术）来分组指标。因此，将十二个集群与541篇研究文章区分开，分组来自不同可持续性维度的51个指标。它显示了可持续性维度之间的密切联系，即必须对它们进行整体评估。然后，我们提议将51个指标减少到5，以评估SSCD中的可持续性，从而使我们专注于减少的指标。
数字供应链管理
价值链操作由于技术的快速进步而大大改善，从而对最终用户的生活方式产生了积极影响。互联网的出现和广泛的可用性对许多行业产生了深远的影响，迫使他们从手动转变为自动化运营以及从离线活动到在线活动。供应链的数字化在增强业务计划和执行方面起着至关重要的作用，从而促进了未来各种组织目标的实现。本评论的重点是通过广泛分析2018年至2022年之间的文献来评估供应链数字化的重要性。该研究调查了数字化对制造运营的影响，并通过彻底的内容分析确定了未来研究的新途径。为了评估工业领域供应链数字化的水平和性质，作者对115篇研究文章进行了全面的评论。作者采用了各种技术，包括文献计量分析，网络数据分析，集群分析和内容分析。通过这项研究，作者成功地确定了与制造业中数字供应链（DSC）实施相关的变化和进步。此外，通过研究文献综述，作者确定了未来需要注意和调查的新兴问题。这些见解将作为确定适当的研究方向前进的宝贵指导。