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World File Search System预测分析
全球微生物水质数据和预测分析
微生物水质是水安全的组成部分，与人类健康，食品安全和生态系统服务直接相关。但是，特别是病原体数据，甚至是粪便指标数据（例如，e。大肠杆菌），稀疏而分散，它们在不同的水体（例如地下水）和不同社会经济背景（例如低收入国家和中等收入国家）中的可用性是不公平的。迫切需要评估和整理世界各地的微生物数据，以评估全球水质，水处理和健康风险的全球状况，因为时间已经过去了，需要达到可持续发展目标（SDG）6到2030年。本文的总体目的是说明建立全球稳健且有用的微生物水质数据库和财团的需求和拥护者，这将有助于实现SDG6。我们总结了有关微生物水质的可用数据和现有数据库，讨论用于生成微生物水质的新数据的方法，并确定使用微生物数据来支持决策制定的模型和分析工具。本评论确定了非洲的全局数据集（7个数据库）和区域数据集（3个数据基础），澳大利亚/新西兰（6个数据库），亚洲（3个数据库）（3个数据库），欧洲（7个数据库），北美（12个数据库）（12个数据库）和南美（1个数据库）。低收入国家和中等收入国家缺少数据。提高了实验室能力（由于COVID-19的大流行），分子工具可以鉴定潜在的污染源并直接监测病原体。应该利用这些机会来实现世界各地的可持续发展目标6。模型和分析工具可以通过对缺乏数据的地理空间和时间推论来支持微生物水质评估。一种基因组学，信息技术（IT）和数据革命正在我们身上，并为开发用于实时记录，自动化分析，标准化和微生物数据建模的软件和设备的前所未有的机会，以增强全球水质的了解。
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。
预测分析在优化供应链中的作用...
4 Independent Researcher, Ohio, USA 5 Independent Researcher, Nebraka, USA 6 Independent Researcher, North Dakota, USA ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Adebunmi Okechukwu Adewusi Corresponding Author Email: biijei2@rocketmail.com Article Received: 01-01-24 Accepted : 02-03-24 Published: 22-03-24许可详细信息：作者保留了本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
对抗性网络行为的预测分析 - NATO STO
IST-129 研究任务组 (RTG) 的工作由得到各自组织支持的研究人员完成。代表 IST 小组，我们谨向以下组织对主要研究人员的支持表示感谢。IST-129 研究任务组 (RTG) 由以下人员组成：Dennis McCallam 博士（主席）、美国海军学院和乔治梅森大学网络研究员；Cdr。(英语)Bernt Akesson 博士，芬兰国防研究局；David Aspinall 教授，英国爱丁堡大学；Tracy Braun 博士，美国陆军研究实验室，美国：Roman Faganel，理学硕士，斯洛文尼亚国防部，斯洛文尼亚；Heiko Guenther，德国弗劳恩霍夫 FKIE；Matthew Kellet 博士，加拿大国防研发中心，加拿大； Joseph LoPiccolo，美国海军研究生院； Peeter Lorents 教授，爱沙尼亚商学院； Wim Mees 博士，比利时皇家军事学院；上尉（英语)，Juha-Pekka Nikkarila 博士，芬兰国防研究局，芬兰； Teodor Sommestad 博士，瑞典国防研究局 FOI，瑞典；以及来自 Seetru Ltd. 和英国牛津大学的 Margaret Varga 博士。
使用机器学习的医疗保健预测分析-IJRPR
尽管ML在医疗保健预测分析中具有很大的潜力，但必须解决一些挑战，以充分利用其利益。数据隐私和安全性是最重要的问题。给定健康信息的敏感性。确保遵守《健康保险可移植性和问责法》（HIPAA）等法规对于保护患者数据至关重要。与现有医疗保健系统的集成是另一个关键挑战。需要不同平台设备之间的互操作标准和无缝数据交换。此外，ML模型的可解释性仍然是重大问题。黑盒模型可能缺乏临床采用所需的透明度。开发解释和验证模型预测的方法至关重要。获得对医疗保健专业人员和利益相关者的信任。
商业3DA3预测分析冬季2024课程...
讲座：3小时X1/WK教程：N/A课程交付模式：亲自课程描述：本课程旨在向本科生介绍预测分析的基础知识。该课程采用计算方法来解决业务问题中预测和预测的概念。学生将了解最常用的预测分析工具和方法，并将其应用于一系列问题以获得动手体验。在此过程中，学生使用最先进的分析计算平台和工具来学习预测数据分析的基础。课程完成后，预计学生将对预测数据分析方法和算法（包括某些机器学习算法）有了广泛的了解，并能够使用Python对给定数据集进行初步预测分析。该课程不需要任何事先的编程经验。
使用机器学习和数据挖掘的人力资源中的预测分析
摘要人力资源管理信息系统（HRIS）由于当今的技术和全球技术发展而迅速发展。随着企业的数字化，它被广泛用于人力资源（HR）和HRIS的预测应用中。HR和HRI，更好地管理人力资源数据并做出更准确，更可靠的决策对企业至关重要。在该领域，数据挖掘和机器学习方法用于通过预测分析揭示管理决策中数据之间的有意义的关系和趋势。两种方法在人力资源领域都非常重要，对于企业将数据集转换为有用信息非常有效。它可以帮助企业了解趋势，这些趋势可以通过使用分析能力来实现更准确和可靠的业务决策。在本研究的范围内，对Bursa汽车行业的一家公司的白领雇员使用HRIS系统的使用进行了研究。通过统计和数据挖掘，研究了人力资源信息系统对公司和信息技术基础设施的成本，时间节省和战略影响，根据该部门工作，年龄，性别和教育水平的差异和关系。KNIME和SPSS统计计划，这些程序是机器学习工具。HRIS结果，并提出了建议以将来的计划。关键字：人力资源管理，人力研究信息系统，数据挖掘，机器学习，汽车，分类，刀具，IBM SPSS统计1.介绍由于全球技术发展，企业更喜欢像在所有部门和领域一样以人力资源管理和信息学为导向技术。今天，人力资源（HR）经历了重大的转变，从就业和业务流程到在建筑工地上实施应用程序，需要使用人力资源信息系统（HRIS）。hris是一个集成的计算机系统，包括获取，存储，分析和分发有关企业人力资源的宝贵信息[1]。使用HRI进行企业的行政流程也提高了做出的决定的可靠性[2]。不仅要监视和管理HRIS人力资源功能和流程
心脏病的预测分析：利用机器学习以增强早期
心脏病是一个全球健康问题，每年会导致大量死亡。早期发现和及时干预可以减少疾病和死亡的影响。传统的医学测试通常需要大量且耗时的治疗。机器学习的出现为开发有效有效的诊断工具开发了新的途径。该研究的重点是开发强大的机器学习系统，以使用公开数据来预测心血管疾病。在这项研究中，评估了单个分类和对齐方法的性能，强调了优先分配方法的重要性，例如SMOTE解决类别和索引不一致之处。提高绩效标准的措施。
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。