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World File Search System可预测性
节日时间，每周时间和预测性大脑
本文通过认知科学的预测编码框架的镜头研究了由传统，规范，法律和习俗和媒体中创造性表达形成的社会结构之间的关系。文章提出，文化的两个维度都可以看作是旨在增强和训练大脑在社会领域中的预测能力的适应性。传统，规范，法律和习俗促进了个人之间共享的预测和期望，从而减少了社会环境中的不确定性。另一方面，艺术和媒体使我们接触了探索替代社会现实的模拟经历，从而使大脑的预测机制通过暴露于更广泛的潜在相关社会环境和场景来磨练其技能。我们首先回顾了预测性编码和主动推论的关键原则，然后从这种角度探讨文化传统和艺术文化的基本原理。最后，我们在稳定社会世界的制度化规范习惯与创造性和想象力的行为之间划分了相似之处，这些习惯暂时颠覆了注入可变性的惯例。
预测性生物标志物检测指南的最新更新
摘要 非小细胞肺癌 (NSCLC) 是已发现治疗靶点最多的癌症，其中一些具有治疗作用。目前，检测这些患者的 EGFR 、 BRAF 、 KRAS 和 MET 突变、 ALK 、 ROS1 、 NTRK 和 RET 易位以及 PD-L1 表达被认为至关重要。下一代测序的使用有助于实现精准的分子诊断，并可以检测其他新出现的突变，例如 HER2 突变和免疫治疗反应的预测生物标志物。在本共识中，由西班牙病理学会和西班牙肿瘤医学学会选出的一组 NSCLC 诊断和治疗专家评估了目前可用的信息，并提出了一系列建议，以优化日常临床实践中生物标志物的检测和使用。
使用机器学习对水泵进行预测性维护
预测性保护或维护与物联网结合使用，帮助行业检测生产或维护设备中的重要故障。在本研究中，我们提供了一个系统架构模型，用于根据受监控设备获取的数据检测早期水泵系统故障。在试验部分，我们研究了水泵行业的实际测量统计数据、事件和故障。正在尝试不同的保护措施或策略来保持行业的有效性。保护会破坏任何行业的商品价值。为了避免受到冲击或以后发生故障，应以减少保护任务成本和时间的方式规划保护程序。本研究描述了基于工业领域随机森林方法的预测性维护或预防性保护的敏锐机器学习架构系统的实施，该系统考虑了物联网和机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便尽早检测机器故障，从而实现对数据的实时监控、数据可视化和分析，以便尽早检测机器故障。
预测性警务：AI在预防犯罪中的作用
摘要：预测性警务，人工智能（AI）在执法部门中的新兴应用（AI）使用算法来分析大量数据集并预测犯罪活动。这种方法旨在增强资源分配，改善响应时间并最终阻止犯罪。然而，尽管预测性警务有望改变预防犯罪，但它也引起了人们对其有效性，潜在偏见和道德意义的重大关注。本研究研究了预测性警务算法的功能，重点是其数据驱动方法及其对历史犯罪数据的依赖。研究表明有关有效性的结果不同；尽管一些司法管辖区报告降低了犯罪率，但其他司法管辖区则强调了某些社区的准确性和过度警务问题。此外，这些算法通常反映出社会偏见，对边缘化群体的歧视永久性，并导致不成比例的监视。在执法中部署AI的道德意义值得关注，因为它们与公民自由，问责制和公众信任相交。本文提倡一种平衡的方法，该方法将透明度，社区参与度和监管监督纳入了预测性警务技术的部署。最终，必须谨慎地与AI的整合在执法中，以确保它是正义的工具，而不是偏见或不平等工具。关键词：预测性警务，人工智能，预防犯罪，算法偏见，道德含义，执法1.通过探索预测性警务算法对多方面的影响，本研究为预防犯罪的未来和在社会中负责使用AI的持续论述做出了贡献。简介1.1背景
针对高级攻击的预测性网络防御补救措施...
作者：K Hasan · 2022 · 被引用 4 次 — 摘要——高级持续性威胁 (APT) 极大地改变了网络安全格局。APT 是由隐秘、持续、复杂的... 进行的
数据驱动的数字焊接预测性维护方法...
摘要 数字焊接机（DWM）是一种先进的材料成型工具。DWM 的寿命和健康状况与其安全性和可靠性密切相关。针对 DWM 寿命预测准确率不高的问题，提出了一种基于免疫算法（IA）和带注意机制的长短期记忆网络（LSTM）的模型。首先，评估并筛选 DWM 寿命的退化特征指标。然后，利用线性回归构建健康指数，定量反映 DWM 的寿命状态。使用优化模型预测剩余寿命，并使用 5 个指标与各种模型进行比较。最后，基于产品检验和生产调度对 DWM 进行预测性维护。得到目标函数的最优解，计算出数字焊机的最佳预测维护方法。在寿命预测过程中，优化模型与传统LSTM模型相比，均方根误差降低了20%，均方误差降低了35.8%。平均绝对误差降低了14.2%，平均绝对百分比误差更接近于0，判定系数提高了23%。结合实际的产线安排，可以在最合适的时间对DWM进行维护，以最大限度地降低维护成本。
基于机器学习的预测性维护模型 - IEOM
摘要 生产系统受到由操作和环境条件引起的性能下降和故障的影响。事实上，计划外、计划外的维护 (UUM) 实践会导致生产力下降、生产损失、昂贵的劳动力（呼叫、加班）和设备损坏。然而，预测性维护 (PdM) 是一种基于条件的维护策略 (CBM)，近年来在从业者中越来越受欢迎，它在需要时执行维护行动，避免不必要的预防措施或故障。机器学习 (ML) 已成为维护策略中缓解这些挑战的一种先进诊断方法。尽管如此，由于负责数据收集和执行的工业物联网 (IIoT) 不成熟，基于 ML 的 PdM 策略仍处于起步阶段。实施基于 ML 的 PdM 是一个困难且昂贵的过程，尤其是对于那些通常缺乏必要技能和财务和劳动力资源的公司而言。因此，需要进行成本导向分析来确定何时实施基于 ML 的 PdM。拟议的研究开发了 ML 算法，并为考虑航空行业的从业者和研究人员提供了一个智能 PdM 模型和框架。本文的贡献有两个方面。首先是开发基于 ML 的预测维护模型。分析表明，随机森林的表现优于其他模型，在平均
采用预测性生物标志物的不同方法
可操作基因在预测索拉非尼疗效中的作用。方法：通过定量实时逆转录 PCR，我们分析了 220 例接受索拉非尼治疗的 HCC 患者的肿瘤与非癌组织中 7 种可操作基因（ VEGFR2 、 PDGFRB 、 c-KIT 、 c-RAF 、 EGFR 、 mTOR 和 FGFR1 ）的表达水平。我们的分析发现，与无反应者相比，9 名反应者并没有独特的临床特征。受试者操作特征曲线评估了根据可操作基因计算的治疗效益评分 (TBS) 的预测性能。结果：反应者的 TBS 值明显高于无反应者。曲线下面积为 0.779，mTOR 与 VEGFR2 、 c-KIT 和 c-RAF 相结合的 TBS 是索拉非尼疗效的最显著预测因子。索拉非尼单独使用时，HCC 患者的反应率为 0.7–3%，但当根据可操作基因对患者进行分层时，肿瘤反应率上升至 15.6%。此外，可操作基因表达与肿瘤反应显着相关。结论：我们根据可操作分子亚型对患者进行分层的研究结果可能为提高索拉非尼治疗 HCC 的有效性提供一种治疗策略。
人工智能驱动的储能系统预测性维护：
awais.sadaqat94@gmail.com 摘要： - 储能系统 (ESS) 对于可再生能源的可靠整合和电网的稳定至关重要。然而，这些系统面临着与运营效率、组件磨损和意外故障相关的挑战，所有这些都会影响可靠性和使用寿命。人工智能驱动的预测性维护通过利用机器学习和数据分析来预测故障、优化维护计划和提高整体系统性能，提供了一种变革性的解决方案。本文探讨了人工智能在 ESS 预测性维护策略中的集成，重点关注高级算法如何监控系统健康状况、在故障发生前预测故障并减少停机时间。案例研究和模拟展示了人工智能模型如何预测电池退化、组件故障和性能异常，从而延长系统寿命并提高运行可靠性。研究结果表明，人工智能驱动的维护可以显着降低运营成本、降低意外故障风险并支持开发更具弹性的储能基础设施。