|
Sog'liqni saqlashda qo'llanilishi: Kasallik diagnostikasi va prognozi
|
| bet | 4/6 | | Sana | 31.01.2024 | | Hajmi | 19,15 Kb. | | #149214 |
Bog'liq 7-mavzu PED NAZ UMK 1, seminar7, QR kod , 1 rus Geom Ishchi o\'quv dastur Физика Астрономия, ijtimoiy adabiyotlar (2), Ўтилган фанлар, модулдаги фанлар, 42-maktab hisobot, КЛАССИФИКАЦИЯ ВРЕДНЫХ И ОПАСНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ (2), Декларация 2022 йил, Уралский университет, Excel 2 амалий иш, 1122, Mo\'minxo\'jayev Nurxo\'ja (5), 2 ZARNIGOR
Sog'liqni saqlash sohasida bemor ma'lumotlariga asoslangan kasallik diagnostikasi va prognoz vazifalarini birgalikda o'rganish uchun ko'p vazifali o'rganish modellari qo'llanildi. Bir nechta tibbiy sharoitlarda umumiy asosiy naqshlardan foydalanish orqali ushbu modellar diagnostika aniqligi va prognostika imkoniyatlarini oshiradi va shu bilan ilg'or sog'liqni saqlash tahlillari va qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlariga hissa qo'shadi.
Moliya sohasida qo'llanilishi: risklarni baholash va portfelni boshqarish
Moliyaviy tahlil doirasida ko'p vazifali o'rganish modellari risklarni baholash va portfelni boshqarish vazifalarini birgalikda o'rganishni osonlashtiradi, bu esa tashkilotlarga o'z investitsiya strategiyalarini optimallashtirish va xavflarni kamaytirish bo'yicha sa'y-harakatlarni amalga oshirish imkonini beradi. Turli xil moliyaviy ko'rsatkichlar va samaradorlik ko'rsatkichlari bo'yicha tushunchalarni birlashtirgan holda, ushbu modellar portfelni boshqarish va risklarni baholashda qaror qabul qilish jarayonlarini yanada mustahkamlaydi.
Bepul sinab ko'ringNusxalash
Avtonom tizimlarda va tavsiya dvigatellarida foydalanish
Ko'p vazifali o'rganish modellarining avtonom tizimlar va tavsiyalar dvigatellarida integratsiyalashuvi foydalanuvchi imtiyozlarini tushunish va qaror qabul qilishning murakkab stsenariylarini boshqarishda sezilarli yutuqlarga olib keldi. Bunga misollar kiradi:
Avtonom tizimlar: atrof-muhitni idrok etish va yo'lni rejalashtirish
Avtonom tizimlarda ko'p vazifali o'rganish modellari bir vaqtning o'zida yo'lni rejalashtirish va navigatsiya strategiyalarini optimallashtirish bilan birga atrof-muhitni idrok etish qobiliyatini oshiradi. Sensor ma'lumotlarini talqin qilishni va optimal navigatsiya marshrutlarini bashorat qilishni birgalikda o'rganish orqali ushbu modellar avtonom avtomashinalarni boshqarish va aqlli robot tizimlarida ishonchli qarorlar qabul qilishni osonlashtiradi.
|
| |
