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World File Search System可预测性
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。
投诉可预测性p -dumas
简介全科医生今天仍然是法国卫生系统中患者的入口门。尽管如此，今天的护理访问提出了越来越多的问题。患者在获得自主权的同时建立第一次医疗接触时遇到困难。医学普及，远程培养和生成人工智能的出现会改变患者的护理方法。可能很快就会出现全科医生附加价值以及第一次医疗接触的重要性的问题，尤其是在这些技术的进步中。到目前为止，很少有公共数据或天文台不允许描述患者的健康状况以及一般医学中的护理贡献。因此，这些健康数据的表征构成了一个主要的公共卫生问题。
预测性维护框架：本地实施...
专注于机器健康状况的多阶段预测。为了实现这种多阶段预测，所提出的方法包括两个预测层：云预测层和局部预测层。每一层都提供不同时间尺度上的机器健康状况预测。基于数据分析技术的局部预测层负责预测机器在短时间内的健康状况。因此，此预测可用作警报，旨在防止意外故障。基于数字物理模型的云预测层负责使用预测和健康管理 (PHM) 技术提供更全面的机器健康状况概述，这对于长期策略定义很有用。本文介绍了所提出的方法，并描述和讨论了其优点。所提出的方法将在 PROGRAMS 项目中实施。
预测性维护的机器学习模型
预测性维护或维护 4.0 依赖于使用先前收集和/或由计算机系统（基础设施监控）提供的数据来跟踪机器或设备的状态。它还可以进行定期检查，以确定机器性能下降的发展情况以及技术人员参与的必要性。事实上，通过使用机器学习，并考虑到收集到的信息、机器的使用情况及其历史，预测性维护可以轻松预测各种故障和问题
用BRFSS数据的糖尿病性预测...
抽象的一种影响全世界许多人的慢性疾病是糖尿病性疾病。如果在早期预测该疾病，则风险和严重程度都可以显着降低。In this research, we need to predict the type 2 diabetic patients at an early stage to reduce the cost of treatment for countries because this is a long time disease we use many machine learning algorithms to find the accuracy for these diseases applied to BRFSS datasets for two years 2014 and 2015 with a different selection of features to predict the disease as decision tree, logistic regression, ADA Boost Classifier, extreme gradient boosting, Linear Discriminant Analysis, Light梯度提升机和Catboost分类器。在使用2014 BRFSS数据集应用我们的实验时，神经网络具有最高的精度，而2015 BRFSS数据集则最佳准确度模型对于Catboost分类器和极端梯度提升，其中最低模型是线性判别分析。此外，在我们的研究中，我们使用具有不同功能选择并获得高精度的相同数据集进行了比较我们的结果。关键字：慢性疾病；糖尿病性麦芽膜；机器学习；人工智能;分类