XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测性
预测性人工智能迫切需要问责 - cs.Princeton
6 Costanza-Chock、Sasha、Inioluwa Deborah Raji 和 Joy Buolamwini。“谁来审计审计员？对算法审计生态系统进行实地扫描后提出的建议。”2022 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2022；Wilson，Christo 等人。“构建和审计公平算法：候选人筛选案例研究。”2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集。2021。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
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。
动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
Rossby波，热浪和空间复合事件的动态，统计和可预测性
1。简介大气的低频可变性长期以来一直是动态气象社区中强烈投资的主题（Benzi等人。1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。 最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。 从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。 热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。 在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。 这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人 2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。 2020）。 这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。 Zscheischler等。 2020）。 见图 尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1986; Ghil 1987; Mo and Ghil 1987; Benzi and Speranza 1989; Tibaldi and Molteni 1990; Pelly and Hoskins 2003b，a）。最近几十年来，人们对通过罗斯比波（Rossby Wave）介导的上层中部循环中的复杂相互作用以及表面极端事件（例如热浪）的兴趣越来越多，并具有歧管影响。从半球到本地的多个尺度研究了这个主题，从过去的气候到未来的培训，以及许多应用，从数值天气预测（NWP）系统的可预测性到极端与天气相关的影响和风险评估。热浪是高温的长时间发作，其持续时间从几天到几周，都需要不同的形成，发育和维护机械性。在北半球，它们通常与高振幅上流层脊或阻塞反气旋有关。这些通常嵌入到持久的大规模波模式中（White等人2022），并且可以同时影响“同时热浪”，从而影响整个中间位置的几个区域（Kornhuber等人。2020）。这些是空间上复合极端事件的例子，这可以通过多个位置同时发生的危害导致极端的社会经济影响（CFR。Zscheischler等。2020）。见图尽管这种并发热浪的频率越来越高（Rogers等人1，以2023年7月的并发热波的rossby波电势涡度和温度异常之间的关联。2022; Messori等。
'以社区为中心的设计和预测性警务...
英国的预测警务必须采用以社区为中心的设计方法，以确保运营有效性和与道德和法律标准保持一致。在预测性警务的每个阶段 - 从设计/开发到部署和评估，本地社区与警务机构之间的真正参与和合作的论文提倡，而不是自上而下的，以技术为导向的实施。
指定早期生活的时间表不可预测性有助于解释内在化和外在行为的发展
早期生活不可预测性与整个生命过程中的身心健康结局都相关。在这里，我们根据他们可能在儿童环境中引入可变性的时间表的不良经历：在短时间内（例如，小时，几天，几周）以及随机性与随机变化的变化在短时间内不断发展（例如，较长的时间尺度（例如，几个月，几年）和探索自动化和探索方式的发展效果，变化的变化都在不断发展的情况下进行了贡献。结果表明，9岁和15岁的外部行为以及15岁时的内在行为是通过分离在3至5岁时分离的随机性和波动性的模型来解释的。外部化和内在行为都与波动性特别相关，对外在行为的影响更大。这些发现是根据心理病理学的进化开发模型和不确定性学习的增强学习模型来解释的。
预测性生物标志物检测在晚期非小细胞肺癌中的应用前景
a 荷兰格罗宁根大学格罗宁根医学中心病理学和医学生物学系 b 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西巴黎萨克雷大学 INSERM Oncostat U1018 c 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院生物医学研究所实验室医学系 d 奥地利格拉茨医科大学病理学诊断与研究研究所 e 德国图宾根大学医学遗传学与应用基因组学研究所 f 葡萄牙波尔图圣若昂大学中心医院肺病学系 g 捷克布拉格查理大学与托迈耶医院 h 奥地利维也纳弗洛里兹多夫诊所卡尔·兰德斯坦纳肺研究和肺肿瘤研究所 i 奥地利维也纳医疗集团弗洛里兹多夫诊所呼吸与重症监护医学系 j IHU RespirERA，FHU OncoAge，尼斯大学医院，法国尼斯蔚蓝海岸大学 k 安特卫普大学医院肿瘤学系，比利时埃德海姆 l 安特卫普大学医院病理学系，比利时埃德海姆 m 斯洛文尼亚戈尔尼克大学诊所细胞学和病理学实验室 n 葡萄牙波尔图大学分子病理学和免疫学研究所（IPATIMUP） o 葡萄牙波尔图大学医学院 p 葡萄牙波尔图健康研究与创新研究所（i3S） q 斯洛文尼亚戈尔尼克大学呼吸与过敏性疾病诊所 r 英国伦敦皇家马斯登 NHS 基金会肺脏科 s 捷克共和国查理大学医学院和大学医院 Fingerland 病理学系 t 科隆肺癌组，内科第一科室和综合肿瘤学中心科隆/波恩，科隆大学医院，德国科隆 u 荷兰格罗宁根大学格罗宁根医学中心肺病和结核病系
使用共模拟和模型预测性控制
此过渡过程必须考虑三个主要约束。首先，增加住宅用电的增加是不可取的。的确，法国的一项前瞻性研究[1]建议到2050年略有下降。第二，必须考虑[2]的可再生电力生产与消费量（尤其是在年度规模上）之间的时间不匹配。第三，现有建筑物库存的热翻新将需要时间，并且不得通过电气化和可再生生产能力增加。因此，更现实的场景不仅需要电气化，而且还需要增加扇区耦合，尤其是电力网络和热网络之间，这可以在不同的时间尺度（从瞬间到年）提供灵活性[3]。