XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经验模型
Karina Kasztelnik* 利用人工智能子集数据分析预测美国国家银行财务失败的创新经验模型
摘要：本研究的主要目的是调查 2008 年经济大衰退对国家银行股权投资估值的影响，并创建一个预测美国国家银行财务失败的实证模型。研究的重点时期为 2009 年至 2012 年，使用公共数据来源。尚不清楚国家银行的股票价值投资在多大程度上基于股本回报率。这项因果比较研究探讨了国家银行的市盈率价值投资对其股本回报率的影响程度，以及这些银行的股息收益率方面的股票价值投资对其股本回报率的影响程度。我们使用统计建模和机器学习模型来查找输入数据中的隐藏模式。本研究的主要发现是，2012 年的每股收益中位数和 2009 年的股息收益率明显高于 2009 年和 2012 年的股本回报率中位数。此外，2012 年的股息收益率明显低于 2012 年的股本回报率中位数。这些发现有助于我们更好地理解银行如何利用人工智能的新机器学习功能来预测财务失败，从而通过创新的风险测量工具建立预警系统。
可持续混凝土结构的智能材料和技术收入不平等和经济增长
3。数据和方法............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................................................................................................... 17 3.4描述性统计................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 18 3.5经验模型.......................................................................
快速行驶车辆产生的灰尘行为的实时模拟
模拟物理上逼真的复杂粉尘行为在培训、教育、艺术、广告和娱乐方面非常有用。目前还没有公开的模型可以实时模拟行驶车辆产生的粉尘行为。在本文中，我们使用粒子系统、计算流体动力学和行为模拟技术来实时模拟粉尘行为。首先，我们分析影响粉尘产生的力和因素以及粉尘颗粒产生后的行为。然后，我们构建基于物理的经验模型来生成粉尘颗粒并相应地控制行为。我们通过将粉尘行为分为三个阶段，并为每个阶段建立简化的粒子系统模型，进一步简化数值计算。我们采用运动模糊、粒子混合、纹理映射和其他计算机图形技术来实现最终结果。我们的贡献包括构建基于物理的经验模型来生成尘埃行为并实现实时行为模拟。
与...
摘要 - 在本文中，提出了一种通用优化方法，用于改进使用遗传和差异进化算法的Okumura-Hata，Cost-231，ECC-33和EGLI预测经验模型。使用来自巴西Uberlândia的地理因素信号样本进行测试，用于在569.142857 MHz的电视渠道上进行测试。使用算法优化的变量调整了模型公式的每个参数。重要的创新是由优化系数加权的高度参数包含，这特别提高了预测准确性。这项工作的主要贡献是开发从提出的方法学得出的一组分析方程，从而消除了计算能力以估计所讨论区域中评估模型的路径损失的需求。使用均衡误差（MSE）度量评估这些方程的性能，这表明比标准模型的改善高达92.03％，这取决于经验模型和应用的优化算法。
快速行驶车辆产生的灰尘行为的实时模拟
模拟物理上逼真的复杂尘埃行为在培训、教育、艺术、广告和娱乐中非常有用。目前还没有公开的模型可以实时模拟行驶车辆产生的尘埃行为。在本文中，我们使用粒子系统、计算流体力学和行为模拟技术来实时模拟尘埃行为。首先，我们分析影响尘埃产生的力和因素以及尘埃粒子产生后的行为。然后，我们构建基于物理的经验模型来生成尘埃粒子并相应地控制行为。我们通过将尘埃行为分为三个阶段并为每个阶段建立简化的粒子系统模型来进一步简化数值计算。我们采用运动模糊、粒子混合、纹理映射和其他计算机图形技术来实现最终结果。我们的贡献包括构建基于物理的经验模型来生成尘埃行为并实现对行为的实时模拟。
第 26 章-先进药物输送系统的药代动力学和药效学
1.1 药代动力学模型药代动力学建模的主要目的是确定药物在体内给药后的突出特性。这不仅可以提供评估，还可以提供在病理和生理条件下研究药物作用的强度和持续时间[4]。药代动力学模型可以被视为经验模型或解释模型（机械模型）。经验模型主要基于数学，涉及研究给定生物器官或体液样本中药物随时间变化的浓度。相反，解释模型涉及药代动力学的解剖学假设。因此，一般的房室模型被认为是解释模型，因为它们将生物体划分为不同的区室或区域，以便吸收、分布和消除所施用的药物[5, 6]。基于生理的模型也归类为机械模型。除了经典的房室建模方法外，非房室建模方法也正在兴起。
一种自适应，数据驱动的方法，可预测锂离子电池的循环寿命
在循环过程中，活性材料的损失以及复杂的侧面反应会导致电池的复杂和非线性降解，这引起了对LIBS状态健康（SOH）的准确且高效预测的巨大挑战。当前，巨大的努力已致力于开发高级模型，以预测电池寿命，尤其是物理和（半）经验模型。7 - 9个物理模型旨在对电池的特定潜在降解过程进行定量理解。10 - 12虽然可以对电池降解所涉及的电化学过程进行相对预先描述，但通常会与具有多PLE参数的一系列部分偏微分方程相吻合，这些方程很难安装。因此，物理模型通常缺乏良好的概括性能。替代，提出了经验和半经验模型，以通过关联能力和各种变量来描绘降解轨迹。但是，这种相关通常缺乏物理和化学含义，这几乎不能保持相对较低的数据的鲁棒性，并且在实际应用中受到限制。8,17,18
使用离散机载激光雷达估算森林叶面积指数
摘要：叶面积指数（LAI）是定量研究土壤-植被-大气传输系统中能量和质量平衡的重要输入参数。作为一种主动遥感技术，光探测和测距（LiDAR）为描述森林冠层LAI提供了一种新方法。本文回顾了利用离散机载LiDAR扫描仪（DALS）获取的点云数据（PCD）反演LAI的主要方法，其验证方案及其局限性。基于DALS PCD的LAI反演方法有两种，即经验回归和间隙分数（GF）模型。在经验模型中，与树高相关的变量，LiDAR穿透指数（LPI）和冠层盖度是使用最广泛的代理变量。与高度相关的代理使用最多；然而，LPI 被证明是最有效的代理。基于比尔-朗伯定律的 GF 模型已被证明可用于估计 LAI；然而，LPI 的适用性取决于地点、树种和 LiDAR 系统。在先前研究的局部验证中，观察到经验模型和 GF 模型在时间、空间和不同 DALS 系统之间的可扩展性较差，这意味着仍然需要现场测量来校准这两种类型的模型。使用 DALS PCD 校正聚集效应和木质材料的影响以及经验模型和 GF 模型的饱和效应的方法仍需进一步探索。最重要的是，需要进一步开展工作，重点评估已发布方法对新地理环境、不同 DALS 传感器和调查特征的可迁移性，并在此基础上确定每个因素对使用 DALS PCD 进行 LAI 检索过程的影响。此外，从方法论的角度来看，利用 DALS PCD 表征冠层的 3D 结构、充分利用机器学习方法在多源数据融合中的能力、开发包括 LAI 在内的冠层结构参数的时空可扩展模型以及使用多源和异构数据都是有前途的研究领域。
定量系统药理学 (QSP) 模型框架
背景和背景：抗体-药物偶联物 (ADC) 是一类很有前途的靶向癌症疗法，它结合了单克隆抗体的特异性和化疗药物的细胞毒性。ADC 在将药物直接输送到癌细胞的同时，还显示出了巨大的潜力，可以最大限度地减少脱靶效应。然而，在临床环境中预测 ADC 的疗效和毒性仍然是一项重大挑战。经验模型通常无法准确捕捉与这些生物治疗相关的复杂药代动力学和药效学 (PKPD)。