XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高绩效
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
教授医疗程序技能以提高绩效
摘要：程序是医疗专业实践的核心要素。当今的培训方法是在二十世纪中叶基于大脑的计算机模拟而制定的。尽管经过了细微的修改，但该系统在过去 70 年中基本保持不变。它提供了能力。然而，能力并不代表可靠的表现。无法适应各种患者和手术室等表现环境的变化会导致患者发病和死亡。需要根据当前的技能习得、运动理论和运动控制理论，改变医疗程序技能的开发和培训。要实现最佳表现，就需要通过在不同患者和表现环境中进行训练来适应，而不仅仅是模仿规定的动作。我们提出了一种新颖的培训模式，即约束主导方法，它可以通过改变影响技能习得和终身学习的因素来实现强大的培训。
利用人工智能和分析提高绩效
大多数组织都意识到大数据是可以带来竞争优势的重要资产。然而，在实践中，很少有组织充分利用这一价值。本课程提供了一份路线图，帮助您成功利用分析、大数据和人工智能机会。它旨在弥合分析概念与基于大数据的见解和知识的实施所能创造的商业价值之间的差距。基于实际案例，本课程将帮助您了解大数据和人工智能背后的技术，从而加强与数据科学家和数据工程师的沟通和协作。然而，数据驱动项目的成功不仅仅在于分析技术的应用。本课程还展示了大数据项目的战略、人员和培育对于将大量数据转化为增值创新和业务成功的关键要素至关重要。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
常规免疫接种高绩效的关键成功因素：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚的多案例研究分析
标题：常规免疫接种高效性的关键成功因素：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚的多案例研究分析 作者：Zoe Sakas MPH a、Kyra A. Hester MPH a、Anna S. Ellis MDP a、Emily Awino Ogutu MPH a、Katie Rodriguez MPH a、Robert A. Bednarczyk PhD a、Sameer Dixit PhD b、William Kilembe MD c、Moussa Sarr MD d、Matthew C. Freeman PhD a 作者所属机构：a 美国佐治亚州埃默里大学罗林斯公共卫生学院 b 尼泊尔加德满都分子动力学中心 c 赞比亚卢萨卡赞比亚家庭健康研究中心 d 塞内加尔达喀尔流行病学与健康监测研究所 作者贡献：KAH、ASE、SD、WK、MS、 RAB、MCF：项目概念化和方法；KAH、ZS、ASE、KR、SD、WK、MS、RAB、MCF：调查和数据管理；KAH、ZS、ASE、KR、EAO、RAB、MCF：形式分析；ZS、KAH：写作 - 原创；KAH、ZS、ASE、EAO、KR、SD、WK、MS、RAB、MCF：写作 - 审查和编辑；所有作者均批准了最终版本。摘要（291 字）：简介：疫苗接种每年可避免约 200-300 万人死亡。尽管非洲和南亚的疫苗覆盖率改善仍然相对停滞且低于全球目标，但一些国家的表现优于其他国家，常规免疫覆盖率显着提高。研究这些国家的疫苗接种计划提供了一个机会来识别和描述可能支持这些改进的关键成功因素。方法：我们选择了三个在儿童疫苗接种方面表现优异的国家：尼泊尔、塞内加尔和赞比亚。这项多案例研究分析是使用全球卫生典范计划中的疫苗接种典范项目的数据进行的。我们使用定性分析，通过在国家、地区、地区、卫生机构和社区层面进行关键线人访谈 (KII) 和焦点小组讨论 (FGD)，调查了促成高疫苗接种覆盖率的因素。我们使用公开数据对这些发现进行了定量分析，这些数据已在其他地方发表。结果：我们的数据显示，疫苗计划的关键成功因素取决于实施干预措施的文化、历史和法定背景。在尼泊尔、塞内加尔和赞比亚，高免疫覆盖率是由以下因素推动的：1) 强大的治理结构和健康的政策环境；2) 卫生系统加强方面的相邻成功；3) 政府主导的社区参与计划；以及 4) 考虑到卫生系统各级背景因素的适应性。结论：在整个研究过程中，我们的分析回归到了定义和理解一个国家的背景、治理、融资和卫生系统的重要性，而不是关注任何一种干预措施。本文强调了环境因素如何影响实施决策，从而改善了儿童疫苗接种情况，从而补充了现有文献的研究结果。本研究的结果可能有助于确定可借鉴的经验教训，并支持切实可行的建议，以改善其他地区的国家免疫接种覆盖率。
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。
提高绩效 - 持有 Perkebunan Nusantara
PT Perkebunan Nusantara III 特此声明，PT Perkebunan Nusantara III 2015年度报告的编制已调整为BUMN部、金融服务管理局（OJK）、税务总局 (Dirjen Tax)、印度尼西亚证券交易所 (BEI)、印度尼西亚银行 (BI)、国家治理政策委员会 (KNKG)、印度尼西亚证券评级 (Pefindo) 和印度尼西亚会计师协会(IAI) 通过用于评估年度报告奖 (ARA) 的年度报告准备标准。