基于不平衡数据的Python_Health-Insurance-交叉销售预测 在该项目中，我们将现代机器学习技术应用于保险单持有人的数据，以分析和预测其行为。 使用Python语言，我们对数据的处理方法产生了令人兴奋的见解，可以帮助保险公司进行业务建模。

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人工智能(AI)和精准医疗的融合有望给医疗健康带来一场革命。精准医学方法识别出对治疗不太常见的反应或有独特医疗需求的患者表型。人工智能利用复杂的计算和推理来产生见解，使系统能够推理和学习，并通过增强智能使临床医生做出决策。最近的文献表明，探索这种融合的转化研究将有助于解决精准医疗面临的最困难的挑战，尤其是那些非基因组和基因组决定因素，结合来自患者症状、临床历史和生活方式的信息，将有助于个性化诊断和预后。 在美国国家医学院(National Academy of Medicine)最近发布的一份关于人工智能(AI)在医疗保健领域当前和未来状态的报告中，作者指出，人工智能在应对人类现实(包括疲劳和注意力不集中)和机器出错风险方面提供了“前所未有的机会”，以增强专家的护理和人工智能提供的帮助。重要的是，报告指出，尽管在使用这些技术时必须谨慎，但仍有很大的希望。健康相关数据的数字化和技术的快速吸收正在推动医疗领域AI开发和使用的变革和进步。然而，多模态数据集成、安全、联邦学习(这需要在隐私、大规模机器学习和分布式优化等领域取得根本性进展)、模型性能和偏差可能会对人工智能在医疗保健中的使用构成

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[管理知识-管理篇]企业健康管理 （Health of Enterprise Management）

科技英语翻译：Unit 1 Earth’s Health in Sharp Decline.ppt