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World File Search System预测分析
评估AI和区块链对减轻信用风险的影响：使用机器学习的预测分析方法
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。
联邦卷积神经网络用于创伤性脑损伤的预测分析：分散健康监测的进步
摘要 - 创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的全球健康问题，通常会导致长期残疾和认知障碍。对TBI的准确及时诊断对于有效的治疗和管理至关重要。在本文中，我们提出了一个新型联邦卷积神经网络（FEDCNN）框架，用于在分散的健康监测中对TBI进行预测分析。该框架在Python中实现，利用了三个不同的数据集：CQ500，RSNA和中心-TBI，每个数据集都包含与TBI相关的带注释的脑CT图像。该方法包括数据预处理，使用灰度级别共发生矩阵（GLCM）的特征提取，采用蚱hopper优化算法（GOA）的特征选择以及使用FEDCNN进行分类。与现有方法（例如Dann，RF和DT和LSTM）相比，我们的方法的精度为99.2％，超过1.6％。FEDCNN框架提供了分散的隐私性 - 在各个网络之间保存培训，同时与中央服务器共享模型参数，从而确保健康监控中的数据隐私和分散化。评估指标在内，包括准确性，精度，召回和F1得分表明了我们方法在准确分类与TBI相关的正常和异常脑CT图像方面的有效性。ROC分析进一步验证了FedCNN框架的判别能力，强调了其作为TBI诊断的先进工具的潜力。我们的研究通过为TBI管理提供了可靠，有效的方法，为分散的健康监测领域做出了贡献，从而在患者护理和医疗保健管理方面提供了重大进步。未来的研究可以探索扩展FedCNN框架以结合其他模式和数据集，并集成先进的深度学习体系结构和优化算法，以进一步提高医疗保健应用程序中的性能和可扩展性。
智能：使用多基因组轮廓的新型机器学习管道，用于生物标志物发现和预测分析
摘要在本文中，我们提出了智能，这是一种用于多基因组学探索的新型机器学习（ML）管道，以发现具有高度准确性的疾病预测生物标志物。智能基于一种新型方法，该方法由使用多基因组，临床和人口统计数据的传统统计技术和剪切ML算法组成。智能引入了一种新的度量，即智能基因（I-Gene）得分，以衡量单个生物标志物对复杂性状的预测的重要性。i-gene分数可用于生成个体的i-gene概况，以理解疾病预测中使用的ML的复杂性。Intelligenes是用户友好，便携式的，并且是与Microsoft Windows，MacOS和UNIX操作系统兼容的跨平台应用程序。智能不仅具有个性化的个性化早期发现和罕见疾病的潜力，而且还为使用新型ML方法提供了更广泛研究的途径，最终导致了个性化的干预措施和新颖的治疗目标。可用性：智能的源代码可在GitHub（https://github.com/drzeeshanahmed/intelligenes）和Code Ocean（https://codeocean.com/capsule.8638596/tree/v1）上获得。联系人：Zeeshan Ahmed（zahmed@ifh.rutgers.edu）补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
学习分析模型，用于对阿曼的土著MOOC平台（Tadakhul系统）的学习者行为进行预测分析
Tadakhul系统是一个在线学习平台，旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境，可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析，该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台，课堂讨论集中在最重要的概念上，并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理，并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败，确定高危学生，评估分配，预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中，我们探索了不同的人工智能模型，例如Bilstm和CNN，以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面，CNN模型可有效提取空间特征，
人工智能在营销自动化领域的未来
预测分析：随着人工智能驱动的预测分析变得越来越复杂，营销人员可以更有效地预测客户的行为和偏好，从而主动解决需求和顾虑。预测模型还可以帮助识别高价值潜在客户以及与他们互动的最佳时机，从而提高潜在客户培育和转化率。
护理研究中的人工智能
摘要医疗保健中人工智能（AI）的兴起导致了临床护理研究的重大进步，从而影响了从患者监测到治疗计划的一切。AI技术，例如机器学习，预测分析和自然语言处理，可以在护理中更精确，由数据驱动的决策。本综述研究了护理研究中AI的好处，挑战和道德考虑因素，重点关注临床决策支持系统，预测分析和工作流优化。未来的研究方向强调了AI进一步增强以患者为中心的护理的潜力，同时解决护理所独有的道德和隐私问题。关键字：人工智能，护理研究，机器学习，临床决策支持，患者结果，预测分析。
揭开呼叫中心环境中人工智能的神秘面纱，利用预测分析和情感计算来提高绩效
摘要 情感计算技术旨在感知人类情感并做出响应 (Brigham，2017)。虽然如今许多个人信息都已数字化量化——包括我们阅读的内容、购买的内容，甚至我们自己的健康状况——但大多数人工智能 (AI) 应用中的数据与人类情感之间仍然存在脱节 (Mok，2015)。然而，技术已经发展到能够快速处理大量数据的地步，不仅可以评估个人的言语，还可以评估他们的情绪状态。系统可以根据感受提供适当的响应，为呼叫中心等工作环境以及欺诈检测和客户漏洞等其他关键领域带来益处。
检测和缓解种族范围的算法偏差-ERIC
自1990年代出现“大数据”以来，尽管有教育，但在各种社会领域中使用先进的统计技术来预测互动的结果已经激增（Baker等，2019；政府可获得性办公室[GAO] [GAO]，2022年）。用于预测结果的技术套件并为Orga-Nizations内部的决策提供了信息，被广泛称为“预测分析”。尽管在很大程度上看不见，但预测分析可以为教育机构内的无数决定，从大学入学（Hutt等，2019）和学生保留介入（Baker等，2019）到资源分配（Wayt，2019; Yanosky＆Arroway，2015）。在对近1,000所大学的调查中，证明了预测分析的普遍性，有89％的受访者报告对预测分析进行了一些投资（Parnell等，2018）。
算法什么时候应该辞职？ AI治理的提案
摘要 - 本文旨在研究预测分析以改善实时识别和对网络攻击的响应的适用性。今天，网络空间中的威胁已发展到通常不足的传统防御方法的水平。本文强调了预测分析的重要性，并证明了其在增强网络安全框架方面的潜力。这项研究将有关使用大数据分析用于网络安全的预测分析的文献整合，并指出此类系统在识别高级网络威胁方面可以胜过常规方法。本评论可以用作对预测模型的未来研究以及将其实施到网络安全框架中的可能性的框架。该研究使用定量研究，使用Kaggle的数据集，其中包含2000个网络流量和安全事件实例。逻辑回归和聚类分析用于分析数据，并使用SPSS进行统计检验。调查结果表明，预测分析增强了威胁和响应时间的警惕。本文主张预测分析是制定预防性网络安全策略，改善威胁识别和帮助决策过程的重要组成部分。还讨论了这些发现的实际含义和潜在的现实应用。索引术语 - 预测分析，数据分析，统计分析，机器学习，网络安全，威胁检测
人工智能与护理的未来
(密歇根) 医院)：除了使用其他技术外，我们还努力确保尽可能多地利用我们的电子医疗记录 (EMR) 平台。我们还在评估人工智能和预测分析如何帮助支持我们的护士，尤其是当患者病情的变化在微事件中可能无法看到时。另一方面，EMR 可以更长远地了解患者的病情，并能看到实质性的变化。有时，使用预测分析，您可能会面临向护士提供过多信息的风险。您可能会用警报淹没他们。