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World File Search System领域知识
人工智能和机器学习
Leidos AI 团队利用我们在各种数据和任务方面的广泛领域知识和经验，指导客户逐步创建和执行引入可信 AI 的定制策略。首先，我们帮助客户识别和组织数据，帮助缩短引入 AI 的总体时间。我们与客户合作，分析通过 AI 创造价值的潜在机会，并优先考虑 AI 提供最大价值的机会。在引入 AI 时，我们最初专注于 AI 帮助人类更高效地完成工作的解决方案，例如，通过筛选数据来帮助改进决策过程。随着用户信任度的提高和人类反馈被纳入 AI，人类作为合作伙伴来检查、分析和确认系统提供的潜在选项。随着越来越多的人类反馈被纳入，AI 已准备好自主处理人类任务，但人类始终控制着关键流程。
联络中心 - 客户体验服务
数字运营象限评估服务提供商解决联络中心服务端到端价值链的广泛能力。首先要了解他们的咨询服务、领域知识、行业专业知识和技术诀窍。服务提供商必须通过其成熟度评估框架展示其评估客户成熟度的能力。展示他们设计和提供定制解决方案的能力至关重要，这些解决方案包括最佳运营模式，展示其技术能力的广度和广度、他们提供的联络中心基础设施以及他们的交付模式和创新定价策略。数字基础设施是评估服务提供商能力的关键要素。该评估涵盖数字技术能力，并整合多个维度来定义成功的业务成果，这将成为帮助客户实现 ESG 目标的关键衡量标准。人才是另一个重要主题；公司正在积极建设人才能力，包括
附件 A：OBTL+ 格式的新/修订课程内容...
技术一直是当前营销实践背后的关键驱动力。本课程旨在向您介绍已成功应用于营销的现代技术（例如文本挖掘、深度学习、推荐系统）以及有望改变营销实践的新兴技术（例如神经营销、聊天机器人、物联网）。它旨在帮助您直观地了解所调查技术的基本逻辑，并了解如何使用这些技术来改进营销实践。本课程适合二年级和三年级的市场营销专业学生，以及对技术在营销中的应用感兴趣的其他专业的商科学生。在课程结束时，您将掌握一个概念框架和领域知识，以分析技术如何改变营销实践并确定当前实践可以通过现代和新兴技术改进的领域。这些技能对于营销管理、营销分析和营销研究方面的职业非常有价值。
D4.4 数据融合、分析和语义质量解决方案
本文档代表了数据分析、数据融合和语义质量可交付成果。其主要目标是描述用于实现数据融合、分析和语义质量的方法，这些方法是组成虚拟个体模型 (VIM) 的解决方案。已与 PRECIOUS 项目的参与者一起建立了受控词汇表。它为所有合作伙伴（用户、开发人员、专家和卫生人员）提供了对数据的共同理解，建立了与专注于电子健康的现有项目和数据源的关系，允许监控和维护词汇表的质量问题，协调来自不同传感器和输入提供商的数据，并为整个项目使用标准化数据模型。然后，提出了每个领域知识的描述，以详细说明从低级上下文中提取语义数据，例如文本数据的语义分析、食物分析、心率处理、环境传感器分析和手机传感器数据分析。
利用llms进行因果推理和发现
因果推断广泛应用于社会科学，以分析特定治疗的影响。因果推理工具依赖于事先发现基本因果图，这是一个称为因果发现的过程。传统上，构建因果图取决于专家领域知识。但是，嵌入大型语言模型（LLMS）中的丰富知识提供了一种有希望的选择。尽管如此，仅LLMS在推断完整的因果图方面的表现很差，这主要是因为它们无法说明因果图的定向无环性。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将LLM与统计因果发现算法相结合，以更好地利用LLM的专家样能力。实验结果表明，所提出的方法显着提高了因果序的准确性，并有效地减少了下游因果效应估计任务中的错误。
目录
此外，IIST具有充满活力的研究环境，其中有200多个在一线研究领域参与的博士学位学者。学术程序是为了加强基本面，通过实践工作提供动手经验，增强理解和扩大各个感兴趣领域知识的界限。iist专注于灌输学生的创新文化。IIST中的所有学术实验室都是精心设计的，具有最佳的实验设置和设备。iist在高级推进和激光诊断，虚拟现实和纳米科学和技术方面具有三个卓越中心，学生参与了各种高级和复杂的实验。许多最先进的研究实验室为学生提供了独特的学习环境，以深入研究尖端的研究。随着IIST进入接下来的十年，十年计划向年轻，聪明的学生提供了充足的机会，可以积极参与与太空相关的项目（例如Exoworlds） - ISRO系外行星任务，太空机器人，太空传感器等。
公共卫生领域的人工智能：事实与夸张
• 监测和预测健康和健康相关事件：公共卫生监测由本质上异构收集的数据驱动。传统上采用统计技术进行的工作现在正被人工智能驱动的分析和领域知识以及丰富的上下文预测所取代。已经开发了公共卫生监测仪表板，使用来自社交媒体和网络可访问新闻来源的数据在地理和时间上显示健康事件。15 早期和准确识别健康异常和疾病爆发是公共卫生监测的支柱。16 人们设计了一种名为 SENTINEL 的综合监测工具，它使用自然语言处理和神经网络算法。每天处理超过 180 万条推文，以预测疾病的发生并识别潜在的爆发。17 • 汇编和分析大型医疗数据：人工智能需要数据孤岛来构建其智能，大数据使人工智能更加强大。这种协同组合可产生更快、更准确和更直观的输出。18
论人工智能中维度分析的语境...
摘要：维度分析是一种成熟的建模技术，它以模型参数的物理维度的形式利用领域知识。基于维度同质性原理，模型参数的物理维度信息可用于降低寻找正确模型的组合复杂性。同质性原理是一种通用的建模思想构造，其哲学基础使其适用于任何出现具有物理维度的模型参数的建模领域。相似性方法可以从工程领域转移到人工智能领域，因为这两个领域都共享实值传感器数据等共同对象。因此，在许多实值人工智能技术的建模中，使用白金汉 Pi 定理正式保证的群变换非常简单。以非线性神经网络的拓扑和泛化特性为例，展示了维度分析方法在人工智能不同领域（如基于案例的推理、模式识别、遗传算法、设计评估、神经网络等）的优势。结果为维度分析在人工智能技术中的建模能力提供了一些见解。
推荐引用 推荐引用 Podder, Itilekha 和 Bub, Udo，“一种可解释的人工智能框架，用于改进半导体制造：一种设计科学研究方法”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。88. https://aisel.aisnet.org/acis2024/88
半导体制造业正在经历一场数据驱动的革命，推动力来自电子设备和智能技术的进步。这种转变显著增加了数据的数量、速度和种类，从而增强了知识提取和流程优化。然而，传统的解决方案，例如“跨行业数据挖掘标准流程”、“数据库中的知识发现”和“团队数据科学流程”，不足以解决实时分析、高维数据和特定领域的挑战。为了弥补这些差距，我们引入了一个将可解释的人工智能与设计科学研究方法相结合的新框架。该框架的主要贡献包括实时处理能力、领域知识的集成以及人工智能 (AI) 模型的增强透明度，从而确保准确且可解释的决策。该框架通过晶圆图聚类展示，为实施数据挖掘和人工智能项目提供了全面、行业特定的系统指导，提供了高效、易于理解的解决方案，可以改善半导体制造。