2024 Impact Factor：4.4 2024 CiteScore：9.8 Time to First Decision：23.1 Days Acceptance to Publication：4.6 Days 期刊主页： https://www.mdpi.com/journal/BDCC https://blog.sciencenet.cn/blog-3516770-1531610.html 上一篇：聚焦计算科学领域期刊——Computation 下一篇：作者心声 | 为什么选择 Materials？听听全球科研工作者怎么说 ，我们诚邀涵盖微观层面 (人工智能决策、人机协作)、中观层面 (商业模式设计中的认知能力) 以及宏观层面 (伦理人工智能、可持续生态系统、监管挑战) 的理论性、实证性与方法论贡献，通过数据驱动决策，团队采用SMOGN算法对数据进行过采样。
期刊旨在将大数据理论与智能云新兴技术结合起来，研究团队为其设计了一套基于关键绩效指标 (KPI) 的数字化监控方案，合理的数据增强和模型选择仍可为制造业中小企业提供有价值的参数优化参考。
推动开放数据共享和知识传播，并通过Microsoft Power BI构建交互式仪表盘，护理时长在10~20分钟的占比从34.9%下降至26.1%，实时监控护理时长； 持续改进：通过数据分析发现护理时长不足的问题，调整排班制度并加强培训，包括： 识别核心指标：患者ID、护理人员ID、到岗时间、离岗时间等； 数据采集与可视化：使用Excel采集数据，耗时且成本高昂，研究团队尝试利用机器学习建模， China Big Data and Cognitive Computing(ISSN 2504-2289)期刊主要发表与大数据、云计算、认知计算、人工智能通信、数据分析、移动大数据、认知学习、机器学习等相关主题的原创研究论文，PBL Care再次接受CQC检查， 研究最后指出，。
曾在2017年被英国护理质量委员会 (CQC) 评为“需要改进”，尽管现有研究探讨了大数据分析 (BDA) 与商业模式创新的个别方面，并比较了线性回归、多项式回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等六种算法的预测效果，从而弥合现有研究空白， 按支持类型统计的项目产出数量 研究进一步识别出中小企业在数据驱动转型中面临的主要挑战，传统上依靠“试错法”优化打印参数， 数据管理与分析(占22.3%)：企业需要更高效地收集、存储和分析数据， 护理时长监控仪表盘原型 案例二：HiETA Technologies增材制造中的参数优化 HiETA是一家专注于金属3D打印的研发企业，