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World File Search System预测分析
项目管理策略用于在医疗保健过程改进计划中实施预测分析
一家大型城市医院实施了预测模型，以增强人员配备和设备的资源分配。使用机器学习（ML）模型分析了有关患者入院，治疗时间和高峰操作时间的历史数据。预测工具预测的小时患者量，使管理员能够准确识别高需求周期。基于这些预测，对人员编制时间表进行了动态调整，以确保在高峰时间内足够的人员，并在非高峰时段减少冗余。这种数据驱动的方法可将过量存货降低20％，将加班成本降低15％，并提高了整体劳动力效率[39]。
动物保健的预测分析-IJRPR
通过改进数据收集，统计建模和技术集成，动物卫生保健中预测分析的发展已提高。最初，以电子健康记录，诊断信息和环境数据进行预测疾病暴发并评估个人健康风险的努力。随着技术的发展，预测模型包含了来自可穿戴设备和传感器的实时数据，从而增强了监测动物行为和生理状态的能力。已采用统计方法（例如分类和回归）来识别大型数据集中的模式，帮助早期疾病检测，优化治疗策略并改善资源分配。尽管如此，诸如数据可靠性，模型验证和道德考虑之类的挑战继续限制其全部潜力。
利用预测分析来进行劳动力计划，继任计划和组织发展
1，2蒙特克莱尔州立大学摘要 - 在以数据驱动决策为特征的时代中，预测分析已成为人力资源的革命工具（HR）。本文分析了预测分析能够彻底改变人事计划，继任计划和组织发展的能力，使公司能够预测趋势，减轻风险，并使目标与未来需求保持一致。利用高级分析，人力资源经理可以预测劳动力需求，认识到领导职位的高潜力候选人，并通过集中的发展计划提高组织敏捷性。本文讨论了在人力资源中实施预测分析的重大障碍，道德考虑和最佳实践，从而为有效采用提供了可行的见解。最终，我们分析了即将到来的趋势，例如人工智能和实时数据的融合，建立了预测分析，作为开发弹性，未来就业业务的战略促进者。
护理中的人工智能和预测分析
人工智能 (AI) 和预测分析正在通过改进决策过程和改善患者治疗效果来改变护理。本研究考察了 AI 技术在护理实践中的整合，强调了它们在支持护士提供高质量护理方面的潜力。进行了全面的文献综述，以确定 AI 在护理中的关键应用，包括用于风险评估的机器学习算法、用于文档的自然语言处理和用于患者治疗效果的预测分析。结果表明，AI 工具可以显著减轻护士的行政负担，使他们能够更加专注于直接的患者护理。此外，该综述还强调了在护理中采用 AI 技术所带来的伦理、法律和社会影响，例如需要减轻偏见和确保患者隐私。此外，还强调了护理教育纳入 AI 能力的必要性，因为目前的课程往往缺乏足够的健康信息学和 AI 培训。总之，虽然 AI 为加强护理实践和患者护理提供了大量机会，但它也带来了挑战，必须通过全面的教育和道德框架来应对。未来的研究应该探索人工智能对护理角色和患者结果的长期影响，确保技术补充而不是取代护理中的人为因素。
使用大数据和机器学习的金融科技中的网络威胁智能的预测分析
要将预测分析整合到CTI框架中，组织必须首先评估其现有的网络安全基础架构并识别差距。强大的数据管道对于实时收集，处理和分析威胁智能至关重要。金融机构应投资可扩展的数据存储和处理系统，例如基于云的平台，以处理预测分析所需的大量数据[37]。选择正确的机器学习模型和算法是另一个关键步骤。组织必须确保对模型进行多样化和高质量数据集的培训，以避免偏见并提高其预测精度[39]。常规模型验证和更新对于跟上不断发展的威胁景观是必要的。
数字营销自动化中的人工智能：增强个性化、预测分析和道德整合
Md Ahadul Islam 1 , Shafiqul Islam Fakir 2 , Seaam Bin Masud 3* , Md.Deluar Hossen 4 , Md Tariqul Islam 5 , Md Rafiuddin Siddiky 6 1 数字营销分析理学硕士，蒙特克莱尔州立大学，新泽西州，美国，ahadulislam.du@gmail.com (M.A.I.)。2 达卡大学旅游与酒店管理系，孟加拉国达卡；shafiqfakir.du@gmail.com (S.I.F.)3 理学硕士信息技术项目管理硕士，威尔明顿大学，特拉华州纽卡斯尔，美国； seaam.masud@gmail.com (S.B.M.)4 美国国际大学商业分析工商管理硕士 (MBA-BAn)，洛杉矶主校区，加利福尼亚州洛杉矶，美国，deluar600626@gmail.com (M.D.H.)5 孟加拉国 Patuakhali-8602 Dumki 帕图阿卡利科技大学管理研究系；tareq.islam@pstu.ac.bd (M.T.I.)6 威尔明顿大学信息系统技术理学硕士，特拉华州纽卡斯尔，美国；mdrafiuddinsiddiky@gmail.com (M.R.S.)摘要：人工智能 (AI) 正在通过提高效率、个性化和预测能力彻底改变数字营销自动化。本研究考察了人工智能在转变营销实践中的作用，重点关注其应用、优势、道德考量和未来方向。通过利用预测分析、NLP 和聊天机器人等人工智能工具，企业可以在营销策略中实现更好的客户细分、内容个性化和活动优化。综合了期刊、文章和会议论文中的二手数据，深入了解了人工智能对数字营销自动化的影响。利用 PRISMA 方法的系统文献综述最初从数据库搜索中确定了 2,850 条记录。在删除重复项和不相关的研究后，根据定义的标准筛选了 1,035 条记录以确定其是否符合资格，从而纳入了 150 项相关研究和 25 份高质量报告以供详细分析。这种强有力的方法确保了高质量研究的纳入，最大限度地减少了偏见。研究结果表明，人工智能通过简化流程、自动执行重复任务和提供超个性化客户体验来增强数字营销。预测分析有助于预测消费者行为，而聊天机器人可以提高实时客户参与度。然而，数据隐私、算法偏差和采用人工智能的高成本等挑战仍然存在。采用 AI 可让企业做出数据驱动的决策、提高客户保留率并最大化投资回报率。道德的 AI 实践（例如透明度和算法公平性）对于维护消费者信任至关重要。该研究主要关注现有文献，经验验证有限。未来的研究应探索 AI 驱动营销对消费者行为的长期影响，并研究其与物联网 (IoT) 和区块链等新兴技术的融合。此外，针对中小企业和 B2B 营销等研究不足的领域量身定制的 AI 解决方案对于包容性增长至关重要。关键词：人工智能 (AI)、聊天机器人和 NLP、客户个性化、数字营销自动化、道德 AI 实践、营销创新、PRISMA、预测分析、
石油和天然气中的预测分析和生成AI
摘要 - 如今，通过分析预测和生成AI，整个石油和天然气行业的数字化转型时代。这些复杂的技术正在逐渐被用来优化影响井结构的关键问题，其中包括井眼稳定性，危险识别和决策。这是因为预测分析使操作员有可能预测问题的发生并经常保护设备以减少故障的发生率，从而使安全性成为设备的基本方面。另一方面，生成的AI模仿了实际的生活场景，从而了解了对最佳钻探，生产和维护策略的了解。总体而言，指定的技术提供了相当大的优势：提高运营效率，降低成本和安全性。但是，需要解决一组问题以实现集成：数据质量问题，网络安全问题以及培训员工新技能的需求。本文讨论了石油和天然气行业中预测分析和生成AI的可能性，优势，困难和未来及其变革和价值产生的机会。索引术语 - 预测分析，生成AI，石油和天然气行业，井眼稳定性，危害检测，数字转换
使用机器学习的项目风险管理的预测分析
风险管理与寻求避免和抑制意外成本的每个项目相关，基本上是要求先发制人的。Cur-lock提出了一种基于预测性和机器学习（ML）的新方法来处理风险的方法，该方法可以实时工作，以帮助避免风险并提高项目适应性。该研究的主要研究目的是通过使用先前项目的历史数据来确定项目中的风险存在，重点关注时间，任务时间，资源和项目结果等重要方面。T-SNE技术在降低维度的同时，将特征工程应用于维护重要的结构特性。使用包括召回，F1得分，准确性和精确度量在内的措施分析此过程。结果表明，梯度提升机（GBM）达到了令人印象深刻的85％精度，82％的精度，85％的召回率和80％的F1得分，超过了先前的模型。此外，预测分析可实现85％的资源利用效率，而传统分配方法为70％，项目成本降低了10％，是传统方法实现的5％的两倍。此外，该研究表明，尽管GBM在整体准确性方面都擅长，但Logistic Remission（LR）提供了更有利的Precision-Recall Recall权衡取舍，这强调了模型选择在项目风险管理中的重要性。
盾：LLM驱动的架构诱导EV电池供应链中的预测分析
电动汽车（EV）电池供应链易受破坏的脆弱性，需要进行高级预测分析。我们提出了屏蔽（基于模式的层次结构诱导电动汽车供应链破坏），这是一种将大型语言模型（LLMS）与域专业知识集成的系统，用于电动电动电动电动电动电池电池支持链风险评估。屏蔽台：（1）LLM驱动的模式学习以结构全面的知识库，（2）使用微调语言模型进行事件提取，多维相似性，用于架构匹配的多维相似性，以及与图形卷积网络（GCN）的多维相似性（GCN），以及用于逻辑结构的访问 - 访问和（3） - 访问 - 3） - 3）增强决策。在365个来源（2022-2023）的12,070段中进行了评估，Shield优于基线GCN和LLM+提示方法（例如gpt-4O）在中断预测中。这些结果将盾牌在将LLM功能与领域专业知识相结合的有效性中，以进行供应链风险评估。1简介
一般手术中的预测分析：高级模型和...
对通用手术中术后并发症的预测分析已成为提高患者安全并优化医院资源使用的重要性的一种工具。通过整合先进的机器学习技术和统计模型，可以更准确地预测哪些患者有可能患有严重并发症，例如感染，静脉血栓栓塞和器官衰竭。本文提供了有关主要预测分析方法的关键文献综述，包括物流回归，随机森林，支持向量机（SVM）和神经网络，以及最相关的预测变量，例如年龄，预先存在的合并症，营养状态和室内特征。我们还讨论了这些模型的临床应用，其中包括自定义护理，改善资源分配和降低医院费用。尽管预测模型具有重大的好处，但临床实施面临着重要的挑战，例如数据质量，不同环境的模型的概括以及预测的解释性。我们得出的结论是，尽管有这些挑战，但预测分析代表了围手术医学的有前途的前沿，只要伴随着足够的技术和道德努力，就有可能改善手术结果。