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World File Search System预测分析
手术中的预测分析和人工智能
预测分析和人工智能 (AI) 正在世界各地的医院中应用，以协助临床决策支持、与患者讨论某些程序的风险以及识别临床状况正在恶化的患者。研究人员正在使用大量数据和机器学习的最新进展来提高手术质量和患者结果。外科手术结果俱乐部是一个由外科医生和卫生服务研究人员组成的联盟，他们推动外科手术结果研究的科学发展，该俱乐部在 2022 年会议上召集了一个由 4 名专家组成的小组，他们重点介绍了他们在外科研究中使用预测分析和人工智能的研究和经验。讨论了外科手术中人工智能的三个主要领域：计算机视觉、护理点的数字化转型和电子健康记录数据。他们讨论了外科手术中人工智能这些领域的机遇和风险，在本观点中，我们将进一步讨论。
物流和供应链管理的数据和预测分析使用
简介技术使用对物流和供应链管理（LSCM）学科引起了极大的兴趣（Daugherty，2011年）。LSCM研究将技术的使用视为涉及大量学习的社会过程，技术和组织都相互适应（Swanson等人。，2017年）。只有在用户达到技术与组织之间可行的兼容性时才能进行卓越运营（Premkumar等人，2005年）。但是，实现这种兼容性可能具有挑战性。成功的技术使用铰链对他们运营的人和组织结构的关键作用（Williams and Edge，1996）。没有技术，人员和组织之间的这种关系，该技术的潜力将不足或采用甚至可能不会导致其使用（Orlikowski，1992）。
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。
石油和天然气加工设施的预测分析应用
石油和天然气加工设施的预测分析应用，作者：Elias A. Machado Roberty 石油工程硕士，苏利亚大学，2019 年 化学工程学士，拉斐尔乌达内塔大学，2011 年 提交给系统设计与管理计划，部分满足麻省理工学院工程与管理硕士学位的要求 2021 年 9 月 ©2021 Elias A. Machado Roberty。保留所有权利。作者特此授予麻省理工学院的许可，以通过现在已知或以后创建的任何媒介全部或部分复制和公开分发本论文文件的纸质和电子副本。作者签名。....。....。....。....。....。....。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 系统设计与管理系 2021 年 8 月 6 日 认证人. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Richard D. Braatz Edwin R. Gilliland 化学工程教授 论文导师 接受人. . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。琼·鲁宾
通过人工智能社会创新解决无家可归问题：采用 ARIMA 和 LSTM 等预测分析和机器学习模型，对洛杉矶无家可归人群的犯罪受害情况进行新颖且具有突破性的评估
无家可归是一个世界性的问题，近年来洛杉矶 (LA) 的无家可归者数量急剧增加。尽管已经开展了多项研究来调查无家可归的各个方面及其与犯罪受害的交集，但没有一项研究使用机器学习技术来分析无家可归与无家可归者受害之间的关系。为了更好地了解无家可归者受害的影响，我们整合了从联邦、州和市政府机构获得的三个数据集，创建了一个统一的数据集，得出了重要的发现。特征工程用于引出无家可归不同维度之间的关系。基于提取的特征，机器学习技术用于模拟无家可归者的受害情况。我们的研究结果表明，洛杉矶无家可归者受害与种族、性别、年龄和社区划分密切相关。鉴于本研究的主要目标是帮助社会服务机构实施社会创新，我们应用了两种复杂的机器学习方法来预测无家可归者的未来：自回归综合移动平均线 (ARIMA) 和长短记忆网络 (LSTM)。这两个模型都从不同角度进行了训练，以预测未来两年内犯罪热点地区以及弱势群体的性别、种族和年龄组。最后，向各部门和政府机构提出了一些社会改进建议，以改善针对无家可归犯罪受害者的服务和项目。
利用人工智能进行客户预测分析
最近，许多公司开始使用大型数据集进行数据分析，以便更好地了解目标受众。例如，以全球人工智能 (AI) 市场为例，美国公司增加了对数据分析和商业智能软件的支出，预计到 2025 年，仅在美国，这一数字就将达到 1916 亿美元。1 随着消费者驱动的数字数据大幅增长以及随后提取战略关键信息的需求，服务业占据了预测分析软件市场的最大份额。毫无疑问，对智能虚拟助理的需求将继续上升。在这个数字时代，营销策略也开始利用技术来组织和处理复杂的客户数据集，以针对其产品或服务的特定市场。由于这些数据输出为众多品牌提供了可理解的见解，“顾客就是上帝”的座右铭可以有效地扩展到数字营销中，在数字营销中，客户可以像国王一样得到服务，随时满足他们的需求。优化的营销活动必须实时与客户情绪相结合。这样，就可以根据客户情绪和偏好的行为洞察来调整沟通方式。从根本上讲，目标营销侧重于确定一种切实可行的方法来为客户提供合适的产品和服务。公司可以根据他们对市场的定位制定不同的策略——目标市场越合适，策略就越有效。细分客户对于制定有效和高效的营销计划至关重要。营销人员将一个大市场划分为具有共同需求、兴趣和优先事项的不同客户子集，然后设计针对每个细分市场的策略。针对特定客户需要付出努力，而且由于需要让营销机构参与分析市场，因此成本可能相当高。然而，随着技术的发展，人工智能现在可以用来将市场划分为特定的目标。通过数据科学和机器学习，营销人员可以准确地做出高度细致入微的针对性决策。人工智能驱动的营销机器可以利用感官输入来推断市场状况，甚至可以分析面部、物体和手势识别等视觉输入。这清楚地表明了机器学习作为一种可以在这个数字时代创建人类行为档案的人工智能工具的重要性。人工智能能够模仿人类大脑，通过基于历史行为洞察识别目标受众来提供数据。特别是，人工智能以可靠和有效的方式检索、分析和呈现数据，以便营销人员获得特定的营销计划。人工智能可以制作涵盖图像、识别、当客户搜索并点击某些网站以查找所需信息时，系统会通过机器学习和语义搜索来识别和语音。在这个网上购物时代，这些功能极大地帮助营销人员识别适合其产品或服务的客户。
技能发展中的预测分析——利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术
贝内特科尔曼有限公司 (BCCL) 成立于 178 多年前，秉承信任、知识和公共服务的核心新闻原则，不断采取行动改善印度社会。该集团开始进军教育领域，推出 TimesPro，专注于提高就业能力的短期课程。贝内特大学是北方邦的一所州立私立大学，旨在为本科生和研究生提供常春藤盟校质量的教育，使他们“为生活和职业做好准备”。贝内特大学位于大诺伊达，于 2016 年 8 月 8 日开始运营。该大学营造了积极主动的创新和创业环境，同时通过创新和创业中心 (CIE) 和高管教育中心 (CEE) 等国际知名的卓越中心提高高等教育各个领域的技能。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
可再生能源和材料供应风险：基于LSTM模型的预测分析
响应气候变化并持续依赖传统的高碳化石燃料，通过发展低碳能源资源来促进向可持续能源系统的过渡，被视为缓解和解决全球气候变化的主要战略。但是，促进低碳能量也面临着材料供应风险。为参考未来能源市场中可再生能源和其他能源的稳定开发，本文考虑了基于长期和短期记忆网络模型的可再生能源预测以及原油，天然气，核能，核能收入和支出的增长率变化。在预测过程中，发现天然气将成为未来可再生能源的强大竞争者。当天然气生长太快时，可再生能源的生长将为负。另一方面，当天然气和原油的每月生长速度小于核能时，可再生能源将显示出生长趋势，并且随着天然气和核能的生长，速度将增加。更重要的是，风能和太阳能将受到金属材料的限制，例如dy，nd，te和in。提高金属的能量密度在中国向低碳能结构的过渡中起关键作用。
预测分析和不确定性...
满足政府法规 美国国防部、联邦航空管理局和食品药品管理局等政府监管机构已经制定并继续发展指导文件，将数值模拟模型作为满足监管要求的可靠证据来源。指导文件建议制造商将模型验证、确认和不确定性量化 (VVUQ) 作为其数值分析报告的一部分。SmartUQ 员工在 UQ 领域拥有丰富的专业知识，并了解 UQ 在 VVUQ 流程中的作用。SmartUQ 的专家可以根据政府监管指南帮助将 UQ 集成到贵公司的工程工作流程中。