养老服务生态系统设计与品牌评价的AI大数据智能实现

围绕"互联网+人工智能+社会养老"主题,拟基于AI大数据方法开发一套养老服务资源的数据挖掘与分析决策系统,从而实现对养老服务资源的数据挖掘与分析及用户辅助决策功能,帮助规范中国养老服务市场,推进养老保健事业的发展和进步.

商业智能决策支持系统(BIDSS)的原理及实现

商业经济的未来发展模式是以客户为中心的面向服务的运营模式,其核心是完善的服务保障体系和高效的经营管理策略.在信息社会数字化环境下,复杂的商业企业的发展和管理水平取决于企业信息体系的建设和信息处理水平,尤其是将商业的营销管理,供应链管理,客户关系管理,商业企业的内部管理,资本运作等一系列管理融和在一起,从整体上进行企业的管理和决策.商业智能决策支持系统是把人工智能(AI),决策支持系统(DSS),数据挖掘(DM),Web等技术与传统的商场计算机管理系统结合起来,使商业企业的决策者可以很容易地访问丰富的数据,进行查询,报表和分析等工作,并引入一个可选择的廉价机制,使数据服务于每一个需要它的人,通过对经营数据,市场,供应商,客户等的分析,实现商业运作的优化决策,提高企业的市场竞争能力.

The Theory and Application of Business Intelligence Decision Support System商业智能决策支持系统(BIDSS)的原理及实现

商业经济的未来发展模式是以客户为中心的面向服务的运营模式,其核心是完善的服务保障体系和高效的经营管理策略.在信息社会数字化环境下,复杂的商业企业的发展和管理水平取决于企业信息体系的建设和信息处理水平,尤其是将商业的营销管理,供应链管理,客户关系管理,商业企业的内部管理,资本运作等一系列管理融和在一起,从整体上进行企业的管理和决策.商业智能决策支持系统是把人工智能(AI),决策支持系统(DSS),数据挖掘(DM),Web等技术与传统的商场计算机管理系统结合起来,使商业企业的决策者可以很容易地访问丰富的数据,进行查询,报表和分析等工作,并引入一个可选择的廉价机制,使数据服务于每一个需要它的人,通过对经营数据,市场,供应商,客户等的分析,实现商业运作的优化决策,提高企业的市场竞争能力.

ICAI系统中数据挖掘研究

学生在学习过程中未达到学习目标,说明存在知识缺陷,如何智能性重构学习路径弥补知识缺陷是ICAI的关键技术.ICAI有其本身的规律及特点,利用数据挖掘算法,能较好提高ICAI的因材施教的能力.本文通过分析研究挖掘算法,提出在目标测评ICAI系统中挖掘算法的合理实现方法.

临床大数据挖掘与人工智能建模云平台的研究与构建

目的:为解决临床研究中分析,建模及项目管理的相关问题,整合多种统计及机器学习方法,构建智能临床研究分析及AI建模云平台.方法:采用Django作为Web应用框架,Nginx负载均衡,使用R语言实现生存分析,COX回归分析等传统临床统计方法,同时集成了XGBoost,SVM,随机森林等多种机器学习算法,构建了一键自动人工智能建模的云平台.结果:平台目前已完成搭建,集数据治理,医学统计学,机器学习建模,项目管理,流程追溯于一体,可以一站式全流程完成临床研究分析建模.结论:本平台有助于减少临床医生开展临床研究时数据整理,分析及建模的时间成本和经济成本,同时提供了技术和方法支撑,有效提升了临床研究的效率和质量.