vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素,特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具,教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求,同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务,让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为,虽然人工智能带来了挑战,但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战,并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化,机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位,教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词:人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具,教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化,基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士,包括教职员工和
Advito 的旅游价格指数报告是对机票和酒店价格趋势的预测分析。由于各种外部因素导致的市场波动使得准确的年度预测非常具有挑战性,Advito 的咨询团队按季度计算该指数。在每个季度开始时,预测分析工具都会根据为下一季度启用的未来购物数据进行实际价格计算,这些数据会查看同一时间与去年同期的差异以及与上一季度的趋势。该报告按季度发布,旨在解决和分析影响短期至中期酒店和机票定价的关键因素。
摘要:最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一,尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大,公司承受着巨大的压力,要求更快,高效,成本更低的交付商品,同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案,该解决方案可以应对与动态流量模式,客户偏好波动以及操作限制(例如车辆能力和交付窗口)相关的挑战。应对这些挑战,本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战,尤其是在美国电子商务环境中,尤其是在美国电子商务的成本中,上一英里的成本可以代表总运输成本的53%。随着交通拥堵,不可预测的客户可用性和交付时间限制,带来了巨大的障碍,常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中,提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案,利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用,但面对电子商务领域的实时操作复杂性时,它们的局限性会暴露出来。因此,本研究引入了一个高级动态路由模型,该模型将机器学习算法(例如决策树和神经网络)与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP (CVRP)。这些机器学习模型,经过历史数据培训,能够预测未来的流量模式,客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究,以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。
焦虑仍然是最常见的心理健康障碍之一。精神健康治疗的全身障碍持续存在。对焦虑的研究是强大的,尽管对感知的焦虑症污名的研究有限。这种定量分析的目的是确定包括年龄,性别,教育水平以及可诊断焦虑症状况的存在在内的因素是否会预测来自美国中西部地区的成年人中的焦虑症状,他们正在接受焦虑的治疗。基于Goffman的框架,我们使用了广义的焦虑识别量表(GAS)来确定焦虑症污名的存在和水平。 我们使用多个回归评估了数据,以预测导致感知到焦虑污名的因变量的因素。 我们发现了年龄(p = 0.017),性别(p = 0.002)和教育水平(p = 0.018)的独立因素的显着性。 这项研究可能有助于咨询职业限制感知到的焦虑症污名作为对焦虑症患者精神健康治疗的障碍的影响,这些患者容易受到这种污名。 在本文中,我们讨论结果并提出未来的研究。基于Goffman的框架,我们使用了广义的焦虑识别量表(GAS)来确定焦虑症污名的存在和水平。我们使用多个回归评估了数据,以预测导致感知到焦虑污名的因变量的因素。我们发现了年龄(p = 0.017),性别(p = 0.002)和教育水平(p = 0.018)的独立因素的显着性。这项研究可能有助于咨询职业限制感知到的焦虑症污名作为对焦虑症患者精神健康治疗的障碍的影响,这些患者容易受到这种污名。在本文中,我们讨论结果并提出未来的研究。
人工智力(AI)的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作(MDO)的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力,这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集,处理,分析和剥削精度,从而缩短了OODA(观察,东方,决定,ACT,ACT,ACT,ACT,ACT,ACT)循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如,AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统(UAS)脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型(LLM)还可以从不同的平台中综合大数据,例如结合图像,社交媒体帖子和情报报告,以提供对操作环境(OE)的全面概述,以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence,监视和侦察(ISR)平台和武器系统。尽管有这些进步,AI在MDO中实施时也带来了无数的技术,道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战,并为未来的方式提供建议。
近年来,人工智能(AI),区块链技术和机器学习的整合已改变了金融行业的信用风险降低策略。本文探讨了这些技术在识别,评估和管理信用风险时的实际应用,并特别关注预测分析和分散框架。通过全面的文献综述和案例研究,研究表明了AI驱动算法,区块链的透明和不可变的分类帐系统以及机器学习模型如何提高了信用风险评估的精确性和效率。此外,该研究还研究了金融机构如何采用这些创新,以创建更准确的信用评分系统,减少欺诈并优化运营风险管理。尽管这些技术具有巨大的希望,但诸如数据隐私,法规合规性和实施成本等挑战仍然是重大障碍。本文以克服这些挑战的建议结束,并最大程度地发挥了AI,区块链和机器学习在降低信用风险中的潜力。
预测分析涉及使用历史数据,统计算法和机器学习技术来确定基于过去模式的未来结果的可能性。在慢性疾病管理中,预测分析可以分析大量患者数据以预测疾病进展,预测潜在的并发症和量身定制个性化治疗计划(Chintala,2023; Nenova&Shang,2022)。AI通过提供更准确和及时的预测来增强这些功能,从而发现人类分析可能遗漏的复杂模式,并不断学习并适应新数据。将AI整合到医疗保健系统中,具有改变慢性疾病管理的巨大希望,使能够更加主动,更精确的护理,最终改善患者的结果并降低医疗保健成本(El-Rashidy,El-Rashidy,El-Sappagh,Islam,M. Elbakry和Abdelrazek,2021年)。
3英国独立研究员4机械工程系,救赎主大学,埃德,伊德,尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可(http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/)发行,允许工作,无需进一步的工作,可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面,从而可以进行非商业用途,再现和分发。___________________________________________________________________________
非人性化的客户服务和千篇一律的营销方式已经一去不复返。人工智能 (AI) 正在改变企业与客户互动的方式,使互动在每个平台上都变得个性化和顺畅。这种转变是由人工智能预测客户需求、自动执行日常任务和分析大量数据的能力推动的。人工智能的预测能力可以检查客户数据以预测他们的偏好。想象一下,您会收到针对性广告和产品推荐,这些广告和产品推荐似乎完全符合您的偏好!这种个性化的营销方法可以提高参与度并显著提高销售额。人工智能驱动的 24/7 聊天机器人提供即时客户支持,无需等待。它们处理常见的查询并提供实时帮助,不断提高理解自然语言的能力,并在每次互动中提供越来越准确的帮助。人工智能通过自动执行重复性任务来提高效率,使人类团队可以投入更多时间来培养与客户的关系,包括确定潜在客户、建立有针对性的电子邮件活动以及分析数据以指导业务决策,结果如何?运营效率更高,团队更快乐。企业必须了解客户情绪,而人工智能的整合可以分析客户在各种渠道上的互动,以评估他们的情绪和态度。这一过程被称为“情绪分析”,它使企业能够尽早发现不满情绪,管理在线品牌认知,并收集有价值的见解,以改进产品和完善营销策略。随着人工智能的整合程度越来越高,企业也需要考虑到道德问题,必须优先考虑客户隐私,消除算法中的偏见,并保持人性化以建立真正的关系。人工智能的未来及其可能性是无限的!自然语言处理 (NLP) 的进步将导致聊天机器人的声音和行为与人类相似,而人工智能与虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的整合可以创造身临其境的个性化体验。总之,人工智能并不是要取代人类;它是为了作为您的客户体验合作伙伴进行协作。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五,在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头,此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众,确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加,提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动,参与互动问答环节,并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展,其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”,全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性,并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处,他强调,自 2019 年以来,该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道,该渠道由数据科学和自动化支持,提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性,也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变,利用人工智能提供创新解决方案,满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调,与普遍看法相反,人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用,以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时,Weekes 向与会者保证,人工智能旨在增强人类能力,而不是取代人类。他强调,人工智能可以接管重复性任务,让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外,他强调了银行对数据保护的承诺,