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World File Search System历史数据
荷兰皇家航空航天中心
我们做了什么？对于军用直升机上使用的特定涡轴发动机，我们开发了一种数据驱动方法，从少量传感器数据（即发动机扭矩、动力涡轮入口温度、空气速度、外部空气温度和压力高度）中经验性地得出发动机整体状况的测量值。我们能够识别发动机随时间推移的退化，并将其与特定的使用模式和维护操作相关联。这使直升机操作员能够根据直升机的作战区域和使用情况进行预测性维护。该模型已根据历史数据（已知发动机故障）进行了验证。
使用机器学习技术的作物管理
1,2,3 IT部门，Chaitanya Bharathi理工学院，海得拉巴摘要：印度是一个农业国家，农作物生产力在该国经济中起着重要作用。 因此，有可能认为农业将为我们国家的每个企业提供基础。 该国的经济主要是由于农业部门而增长。 气候和其他环境因素的变化正成为对农业的严重危险。 机器学习（ML）的应用是为此问题找到可行有效答案的关键策略。 作物产量预测是使用历史数据（例如天气，土壤和先前的作物产量）预测作物生产的过程。 这重点是利用随机森林算法根据可用数据来预测作物的生产。 预测将有助于农民的预测产量。 关键字：随机森林，机器学习，作物产量，历史数据。 1。 引言1.1动机任何经济的核心都是农业。 在像印度这样的国家，人口增长导致粮食消费不断增加，农业进步是必要的，以满足需求。 自远古时代以来，印度的主要和最杰出的文化一直是农业。 因为他们养殖了自己的食物，所以古老的人民能够满足自己的要求。 由于已经开发了新的，创意的技术和方法，农业部门逐渐恶化。 作物建议使农民能够赚钱。1,2,3 IT部门，Chaitanya Bharathi理工学院，海得拉巴摘要：印度是一个农业国家，农作物生产力在该国经济中起着重要作用。因此，有可能认为农业将为我们国家的每个企业提供基础。该国的经济主要是由于农业部门而增长。气候和其他环境因素的变化正成为对农业的严重危险。机器学习（ML）的应用是为此问题找到可行有效答案的关键策略。作物产量预测是使用历史数据（例如天气，土壤和先前的作物产量）预测作物生产的过程。这重点是利用随机森林算法根据可用数据来预测作物的生产。预测将有助于农民的预测产量。关键字：随机森林，机器学习，作物产量，历史数据。1。引言1.1动机任何经济的核心都是农业。在像印度这样的国家，人口增长导致粮食消费不断增加，农业进步是必要的，以满足需求。自远古时代以来，印度的主要和最杰出的文化一直是农业。因为他们养殖了自己的食物，所以古老的人民能够满足自己的要求。农业部门逐渐恶化。作物建议使农民能够赚钱。由于这些发明，人们的注意力引起了人们的注意，可以创造出可能导致不健康生活方式的杂种，人造物品。当今世界上的人们不知道在适当的时候耕种的重要性。1.1预测农作物产量的目标和问题陈述是农业中的一个重要问题。农业生产率的主要决定因素是农作物和天气（雨，温度等）。对农业风险管理做出判断并预测未来需要准确了解作物生产史。这项研究的目的是通过结合预测和建议来解决该问题。该项目提出了某些高收益作物针对这种情况，并试图根据许多因素，例如作物，pH，降雨等来预测农业生产。估计农业生产的在线应用程序，并表明一些高产农作物将是该项目的产出。农民将能够在机器学习算法的预测的帮助下选择要种植哪种作物。
人工智能的查询速度提高了 30 倍以上
作为智能制造应用的领先供应商，找到一种解决方案来管理更接近实时的大量传感器数据并轻松集成到其应用生态系统中至关重要。他们需要一种解决方案来取代传统的数据库解决方案，以满足智能制造的要求并能与其创新的 AI 解决方案集成。为了保持竞争力并扩大其客户群的能力，他们需要一个数据库系统来管理时间序列数据，提供提取和查询性能、实时快速分析、处理流和历史数据的能力以及可扩展和可互操作的架构。
利用多个客户信号实现动态个性化
1 我们假设该问题为马尔可夫决策过程，而不是部分可观察的马尔可夫决策过程（即允许客户特征任意依赖于历史数据，而不是马尔可夫决策过程）。该过程的客户特征满足马尔可夫性质，因此该假设是合理的，因为公司可以整合一整套观察到的特征，从而有效地总结长期历史，而不是仅仅依赖于前一时期的行为。例如，在我们的实证环境中，我们考虑了样本期开始时的游戏行为、过去一周的行为以及前一天的行为。
机器学习 - 其应用，福利和威胁
机器学习是人工智能的组成部分。我们可以说，机器学习不过是机器基于过去的数据充当人类的能力。它由输入是过去或以前的信息或历史数据的各种机器学习算法组成。算法处理这些数据并根据收到的最后数据产生预测的输出值。机器学习之所以重要，是因为它使公司，企业和企业可以观察趋势，业务运营模式和客户行为，并促进新产品的开发。一些大规模使用机器学习的领先公司是Uber，Facebook，Google等。机器学习已成为这些公司之间的重要区别[2]。
DeNOx AI 显著降低了该行业对生态的影响。
迈向全面自动化的下一步是开发机器学习，使其能够为更具挑战性的控制任务提供建议。为此，该技术对当前和未来 NOx 浓度的预测必须与过程控制系统相结合。成功集成到现有系统中需要对特定单元的流程和操作有专业知识。有了足够的历史数据，人工智能可以控制和稳定工厂的运行，准确推荐成功的行动，并考虑薄弱因素和隐藏的依赖关系。这些能力意味着该技术甚至可以用于复杂、不太为人所知的过程，或者物理模型难以创建和维护的情况。
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表1。美国能源市场摘要...
（a）包括租赁冷凝物。（b）总消费包括独立的电力生产者（IPP）消费。（c）可再生能源包括非市场可再生能源的次要组成部分，无论是直接或间接出售的，无论是直接或间接出售的，即推销能源的投入。EIA不估算非营销可再生能源的最终用途消费。（d）使用在EIA的月度能量审查（MER）中计算中使用的转换因子的子集来计算从物理单位到BTU的转换。因此，历史数据可能与MER中发布的数据完全不匹配。