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”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
使用各种损失模型的电池损失预测
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。
引用刘XZ，Duan MJ，Huang HD，Zhang Y，Xiang Ty，Niu WC，Zhou B，Wang HL和Zhang TT（2023）预测2型Diabe
糖尿病是指具有高血糖的慢性流行代谢疾病。国际糖尿病联合会（IDF）的最新统计数据表明，到2019年，全球约有4.63亿成年人（年龄在20至79岁之间）将患有糖尿病；到2045年，糖尿病患者的人数估计达到7亿（1）。糖尿病并发症已被发现是糖尿病患者死亡的主要原因（2），其中76.4％的糖尿病患者至少报告了一种并发症（3）。糖尿病性肾脏疾病（DKD）是糖尿病的主要微血管并发症，其特征在于高患病率，死亡率和治疗成本，但较低的意识和预防和治疗率较差（4）。在中国，近20-40％的糖尿病患者患有DKD，而DKD的意识率低于20％，治疗率甚至低于50％（5）。DKD的典型进展是指尿白蛋白排泄的初始增加（称为微藻尿症），该尿伴随着大量蛋白尿，随后肾功能的快速下降。结果，蛋白尿已被认为是从传统角度开始肾功能下降的初始途径（6）。但是，由于发现许多蛋白尿患者可以自发地恢复到正常的白蛋白排泄率，或者是基于DKD的综合风险管理（7-11），因此上述理论受到了挑战。尽管增加的筛选频率可以避免延迟诊断，但这并不均匀地实现。在此基础上，微量白蛋白尿作为DKD的传统标志和干预的最佳机会的有效性受到挑战，因为DKD在发作过程中通常是阴险的（12）。尽管肾脏活检能够将DKD与糖尿病肾脏疾病（NDKD）区分开，但尚未验证黄金标准以评估DKD的发展。此外，DKD的预防，早期诊断和治疗在降低糖尿病患者心血管事件的发生率并改善其生存率和生活质量方面具有重要意义。因此，迫切需要
预测分析可早期检测糖尿病风险
这项研究介绍了一个先进的预测分析框架，用于早期发现糖尿病风险，旨在通过整合复杂的机器学习算法来增强主动的健康监测。该模型经过精心训练，以各种患者的健康指标，包括人口统计和临床变量，例如年龄，体重指数，血压和葡萄糖水平。通过确定数据中的微妙模式和相关性，该模型促进了对患有糖尿病高风险的个体的早期识别。这种早期检测能力可以及时进行临床干预，有可能减轻疾病的进展并优化患者管理策略。该研究强调了该模型的鲁棒性和可扩展性，突出了其在临床环境中部署的重要潜力，这是预防医疗基础设施的关键组成部分。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
经济展望和通胀预测
莫桑比克银行货币政策委员会 (MPC) 决定将 MIMO 政策利率维持在 17.25% 不变。这一决定的基础是，尽管与通胀预测相关的一些风险已经实现并加剧，特别是自然灾害的发生和公共支出压力的增加，但中期通胀前景仍将维持个位数。与通胀预测相关的风险和不确定性已经加剧。在国内，近期气候冲击对商品和服务价格的短期影响以及公共支出压力增加的不确定性尤其突出。在外部方面，全球金融市场波动和旷日持久的俄乌冲突的影响的不确定性尤为突出。预计中期通胀率将为个位数。2023 年 2 月，年通胀率从 9.78% 加速至 10.30%，主要原因是气候冲击导致食品价格上涨以及管制价格上涨。同时，核心通胀率（不包括水果蔬菜和管制价格）保持稳定。中期通胀率预计将保持在个位数以内，这得益于货币政策委员会采取的措施、汇率稳定和全球市场大宗商品价格下跌趋势。预计经济增长温和。这些预测主要反映了当前全球金融状况紧张，导致全球经济活动扩张放缓，从而导致全球市场出口商品价格下降。不包括鲁伍马盆地正在进行的能源项目，预计国内生产总值增长将下降，这主要是由于近期气候冲击对农业生产和各种基础设施的影响。国内公共债务恶化。国内公共债务（不包括贷款和租赁协议以及逾期债务）为 3013 亿梅蒂卡尔，比 2022 年 12 月增加 261 亿梅蒂卡尔。货币政策委员会将继续监测与通胀预测相关的风险和不确定性的发展，并将毫不犹豫地采取必要的纠正措施。下一次定期货币政策委员会会议定于 2023 年 5 月 31 日举行。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
外周血细胞计数作为免疫的预测指标......
癌症免疫疗法已成为治疗各种恶性肿瘤的突破性进展。ICI 靶向 PD-1/PD-L1 和 CTLA-4 通路，通过阻断抑制信号、激活 T 细胞和重振抗肿瘤免疫反应发挥作用。然而，通过增强宿主的免疫反应和破坏免疫稳态，ICI 可促进炎症活动，可能导致多个器官的炎症相关损害 ( 1 )。这表现为一系列临床症状，统称为 irAE，通常影响各种器官系统，包括皮肤、内分泌、呼吸和胃肠系统 ( 2 )。irAE 的发病率相对较高，某些严重并发症会显著影响患者的生活质量和预后 ( 3 )。有效管理 irAE 而不损害 ICI 的抗肿瘤效果或患者的长期生存率仍然是一项临床挑战 ( 4 )。值得注意的是，发生 irAE 的患者通常会获得更好的癌症治疗结果（5-7）。因此，提前评估个人毒性风险至关重要，因为早期干预和管理 irAE 可以帮助确保高风险患者继续接受 ICI 治疗并从中受益。