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World File Search System技术预测
与能源领域相关的技术预测
技术监测、监视和警报（收集和解释信息）； 竞争情报（将信息转换成可用情报）； 技术预测（预测变化的方向和速度）； 技术路线图（将预期的技术和产品进步联系起来制定计划）； 技术评估（预测技术变化的意外、间接和延迟影响）； 技术预见（影响发展战略，通常涉及参与机制）。 近几十年来，著作 [3] 和 [4] 回顾了技术预测方法的种类、它们之间的关系和应用。然而，还没有对应用于能源领域的技术预测演变的一般概述。本研究试图调查能源技术预测在科学文献中的影响。
经验扎根的技术预测和能源...
迅速脱碳的全球能源系统对于解决气候变化至关重要，但对成本的担忧一直是实施的障碍。大多数能源经济模型历史上低估了可再生能源技术的部署率，并高估了其成本1,2,3,4,5,6。这些模型的问题激发了对更好方法的要求7,8,9,10,11,12，而最近的e↵Orts在这个方向上取得了进展13,14,15,16。在这里，我们采用了一种基于概率成本前铸造方法的新方法，该方法在经验测试了50多种技术17,18时进行了可靠的预测。我们使用这些方法来估计未来的能源系统成本，并发现该方法与继续基于化石燃料的系统相比，快速的绿色能源过渡可能会导致总体净储蓄数万亿美元 - 即使不考虑气候损害或气候政策的共同利益。我们表明，如果太阳能光伏，风能，电池和氢电解器继续遵循其当前的十年来呈指数增长的部署趋势，我们在二十五年内实现了接近零的排放能量系统。相比之下，较慢的过渡（涉及部署增长趋势低于当前利率）更昂贵，并且核驱动的过渡要昂贵得多。如果无法控制碳排放的非能源，我们的分析表明，快速的绿色能源过渡可能会产生可观的生态储蓄，同时还满足巴黎1.5度的协议目标。
机器学习技术预测自闭症谱系...
1. 引言 神经发育障碍出现在大脑过程与正常人存在某些差异的发育阶段。这些差异可能非常具体，对患者的生活没有太大影响，也可能对患者的生活（包括社交和智力）产生广泛影响。有时，神经发育障碍在孩子入学前就已出现。神经发育障碍包括多种疾病。其中一种最近广泛传播的疾病是自闭症谱系障碍，患者缺乏社交沟通技巧，行为、活动和兴趣刻板，生活方式千篇一律，无法接受改变。ASD 可能与其他精神和行为障碍有关，如焦虑症 [1]。
2024 年关键技术预测 - NTT
在实现净零排放和自然友好运营的过程中，组织将越来越多地寻求部署私有 5G 网络等技术。利安德巴塞尔和施耐德电气等组织已经使用这些技术来推动智能工厂应用，以支持其环境、社会和治理计划，从碳减排到基础设施硬件的循环经济。
2025 年及以后的技术预测 - awsstatic.com
我们已进入一个前所未有的社会挑战和技术快速进步的时代。利用技术造福社会已成为道德要求和有利可图的事业。从为可持续发展开辟新途径的清洁能源创新，到在打击虚假信息方面发挥重要作用的人工智能工具，我们目睹了技术以鼓舞人心的方式增强人类的创造力。意图驱动技术的兴起正在重塑我们与数字世界的关系，促进专注和幸福感，而不仅仅是吸引注意力。与此同时，一支以使命为导向的劳动力队伍正在兴起，他们更渴望解决棘手的人类问题，而不是追求利润。在未来几年里，利用技术产生积极影响不仅是可能的，它还将重新定义我们对成功的看法。
利用遥感技术预测作物产量...
农业是印度经济的重要部门，在确保粮食安全方面发挥着至关重要的作用。印度是世界上少数几个使用陆基观测和空间技术定期更新以帮助农民的国家之一，这有助于提高农作物产量，并为实现可持续农业提供投入。这些技术有助于在粮食安全问题上做出明智的决定，合法仓储，及时提供农业信息。为了确保粮食安全，政府不时强调农业，并推出计划。最近推出了一些重大计划，以提高每滴农作物的产量，增加农作物，农作物保险，Rashtriya Krishi Vikas Yojna。小麦是印度种植面积第二大的粮食作物，仅次于大米，每天为数百万印度人提供食物。印度的小麦产量约占世界总产量的 8.7%。它是该国北部和西北部各邦特别重要的主粮。北方邦、旁遮普邦、哈里亚纳邦和中央邦是该国的主要小麦产区。哈里亚纳邦位于印度北部地区，以小麦产量和消费量巨大而闻名。该邦在全邦 250 万公顷的土地上种植了约 116.30 万吨净小麦。修订稿于 2020 年 2 月 5 日收到。
2022 年技术预测 – 未来军事效用...
在最后的研讨会上，目标是就重点技术的潜在军事效用达成共识。这是通过使用德尔菲法的变体来实现的，在该法中，小组集思广益、讨论和投票，直到他们达成令人满意的程度的一致意见。还讨论了军事研发的必要性。得出关于潜在军事效用的结论，并将其记录为重大、中等、不确定或可忽略不计。对军事参与者（这里是瑞典武装部队）的建议通常分为三类：利用可能提供重大军事效用的技术、监控具有中等或不确定军事效用的技术以及建议不要投资于具有可忽略不计军事效用的技术。
使用人工智能技术预测和识别教育过程
本文致力于使用模拟建模技术来预测和识别教育机构中系统主动元素在知识转移和积累过程中发生的过程。以系统分解的形式引入框图描述，以便进一步建模。对知识积累和教育质量评估过程进行了数学描述。描述了通过构建人工神经网络来扩展多代表模型的工具的使用，以提高使用该模型进行实验时的计算准确性。使用数学模型和人工智能工具进行模拟建模，可以通过分析和预测教育质量来反映知识转移和积累过程的状态和动态。本文介绍了面向学生和教师之间互动的模拟方法和软件实现，其中考虑到了知识代表的心理生理、情感和认知状态。给出了模拟结果并进行了分析。
使用数据清理和机器学习技术预测乳腺癌和糖尿病的精确度
摘要——在科技发达的时代，机器学习技术与医疗保健的融合已在预测和预防各种健康状况方面展现出巨大的潜力。本项目致力于开发一套智能健康预测系统，利用机器学习算法预测三大关键健康问题：糖尿病和乳腺癌。其主要目标是利用预测分析的力量，协助医疗专业人员进行早期诊断和干预，从而改善患者的预后。该项目采用基于 Python 的机器学习框架，并利用 scikit-learn、TensorFlow 和 Keras 等常用库。对于乳腺癌预测，该项目将使用一个数据集，该数据集包含来自乳腺组织各种医学输入的特征。我们将运用机器学习模型来分析这些输入，并预测恶性肿瘤的存在。本智能健康预测系统旨在提供准确及时的预测，使医疗专业人员能够优先考虑高危人群进行进一步的诊断评估。机器学习与健康预测的融合不仅有助于实现主动医疗保健，也有助于构建更加个性化和高效的患者护理模式。乳腺癌和糖尿病的发病率不断上升，促使人们需要高效准确的预测模型来辅助早期诊断和治疗。机器学习 (ML) 技术提供了一种通过分析大型数据集来预测这些疾病的有前景的方法。然而，这些模型中使用的数据质量显著
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。