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World File Search System预测分析
通过智能城市中的AI驱动预测分析来增强城市弹性
缺水和效率低下的水管理是快速增长的乌拉姆地区的关键挑战。传统的供水系统通常会遭受泄漏，浪费和不平等的通道，加剧了资源短缺。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，预测性维护和有效的资源分配来优化城市水管理。通过整合来自智能电表，压力传感器和天气预报的数据，城市可以降低水损失，提高分配效率并确保公平访问。实验结果表明，泄漏检测，节水和基础设施的可靠性有了显着改善，为智能城市的城市水管理提供了可持续的蓝图。
通过智能城市中的AI驱动预测分析来增强城市弹性
不断增长的城市废物对全球城市构成了重大的环境和经济挑战。传统的废物管理系统通常依靠效率低下的收集路线，回收过程不足以及过度使用垃圾填埋场。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过实现实时监控，自动排序和优化的收集路线来彻底改变智能城市的废物管理。通过整合来自智能垃圾箱，机器人分类系统和预测分析的数据，城市可以实现零浪费的目标并促进循环经济实践。实验结果表明，废物隔离准确性，收集效率和回收率有显着改善，为城市废物管理提供了可持续的蓝图。
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]。
医疗保健中的AI：通过预测分析和决策支持系统转化患者护理
人工智能（AI）已成为医疗保健中的革命力量，提供了变革性解决方案，以增强患者护理，简化流程并改善整体医疗保健结果。[7]本文深入研究了AI在医疗保健中的关键作用，特别关注预测性分析和决策支持系统如何重塑患者护理。[6]文献综述：医疗保健中的AI正在通过预测分析和决策支持系统来改变患者护理。AI技术，例如机器学习和深度学习，正在用于分析结构化和非结构化的医疗保健数据，包括电子病历和医疗图像[2]。这些技术可以识别患者数据的模式和趋势，这些模式和趋势对人类而言可能并不明显，从而实现了早期的诊断，治疗和预后评估[3]。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手也用于自动执行例行任务并提供个性化的健康建议，改善可访问性和
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、
揭示人工智能预测分析对患者治疗结果的影响：全面叙述性评论
这篇全面的文献综述探讨了人工智能 (AI) 预测分析对医疗保健的变革性影响，特别是在改善患者在疾病进展、治疗反应和康复率方面的预后方面。人工智能包含学习、解决问题和决策等能力，可用于预测疾病进展、优化治疗计划并通过分析大量数据集（包括电子健康记录 (EHR)、影像和基因数据）来提高康复率。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术在预测分析中的应用，通过促进疾病的早期检测、药物发现的精确度以及根据个人患者资料定制治疗，实现了个性化医疗。在负责任地实施医疗保健中的人工智能时，道德考虑（包括数据隐私、偏见和问责制）变得至关重要。研究结果强调了人工智能预测分析在彻底改变临床决策和医疗保健服务方面的潜力，强调了道德准则和持续模型验证的必要性，以确保其在医疗实践中安全有效地用于增强人类判断力。
AI驱动的慢性疾病管理中的预测分析：监管和道德考虑
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）。
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
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。
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。