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利用早期生命可预测性科学为促进儿童健康的政策提供信息
解决早年逆境带来的巨大负担需要科学家和政策制定者之间进行建设性的对话，以改善人口健康状况。尽管已经开始了针对早年逆境几个方面的对话，但对于一种在多种背景和文化中都观察到的被低估的逆境形式的讨论才刚刚出现。在这里，我们为“为什么存在不可预测性？”提供证据，包括：1. 有证据表明，接触不可预测性会影响儿童神经发育，并且这种影响会持续到成年。2. 存在一个可转化的非人类动物模型，可以用于探究神经生物学机制的因果关系。3. 有证据表明，早期环境中的信号模式促进了不同物种的大脑成熟。4. 不可预测性在不同人口群体中的分布不均，这为增进健康公平提供了一个可能的焦点。然后，我们从“什么”的角度概述了不可预测性的潜力；也就是说，如何利用不可预测性的概念来指导政策？我们强调跨学科和社区伙伴关系对这项工作成功的重要性，并描述了我们社区参与的研究项目。最后，我们强调了不可预测性科学在筛查、移民、刑事司法、教育、儿童保育、儿童福利、就业、医疗保健和住房等领域为政策提供信息的机会。
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。
预测性维护的机器学习模型
预测性维护或维护 4.0 依赖于使用先前收集和/或由计算机系统（基础设施监控）提供的数据来跟踪机器或设备的状态。它还可以进行定期检查，以确定机器性能下降的发展情况以及技术人员参与的必要性。事实上，通过使用机器学习，并考虑到收集到的信息、机器的使用情况及其历史，预测性维护可以轻松预测各种故障和问题
描述早期生活压力的体验元素以指导复原力：可控性和可预测性的缓冲作用及其时间安排的重要性
关键的理论框架提出，研究特定发展时期暴露于特定维度的压力的影响可能会对风险和复原力的过程产生重要的见解。利用 N = 549 名年轻人的样本，他们通过完成在线调查提供了他们一生中暴露于多个维度创伤压力的详细回顾历史以及他们当前创伤相关症状的评分，我们在此测试个人对其一生压力是可控的还是可预测的感知是否缓冲了成年期评估的创伤相关症状的影响。此外，我们测试了在幼儿期、中童期、青春期和青年期压力的背景下评估时这种调节效应是否不同。与假设一致，结果强调压力源可控性和压力源可预测性都可以缓冲创伤压力暴露对创伤相关症状的影响，并表明这种缓冲作用的效力在不同的发展时期有所不同。利用一生中压力暴露的维度评定来探究压力后结果的异质性——并且至关重要的是，考虑暴露维度与压力发生时的发展时期之间的相互作用——可能会增加对创伤压力后风险和恢复力的理解。
多尺度实验和用于减轻晶格添加剂制造失败的预测性建模
添加剂制造（AM）赋予了高性能蜂窝材料的创造，强调了对可编程和可预测能量吸收能力的日益增长的需求。这项研究评估了精确调整的融合纤维纤维制造（FFF）过程对通过多尺度实验和预测建模的2D-热塑料晶格材料的能量吸收和失效特性的影响。宏观厚度和薄壁晶格的平面内压缩测试，以及它们的μ-CT成像，揭示了相对密度依赖的损伤机制和故障模式，从而促使开发可靠的预测建模框架以捕获过程诱导的性能变异和损害。对于较低的相对密度晶格，这是一种基于扩展的排水沟 - 武器材料模型的Fe模型，将Bridgman的校正与危机失败标准融合在一起，可准确捕获破碎的响应。随着晶格密度的增加，沿珠珠界面的界面损伤变得占主导地位，因此需要使用微观粘性区模型富集该模型以捕获界面剥离。预测建模引入了增强因素，是一种直接的方法来评估AM过程对能量吸收性能的影响，从而促进了FFF打印的晶格的逆设计。这种方法对如何优化FFF流程进行了批判性评估，以实现最高可实现的性能并减轻架构材料的故障。
血清NESFATIN-1水平在2型糖尿病及其微血管并发症中是否具有预测性作用？病例对照研究
T2DM患者的血清NESFATIN-1水平明显降低（5.07±1.78对9.05±2.1 mmol/L，<0.001）。此外，与没有微血管并发症的T2DM患者相比，微血管并发症患者的血清Nesfatin-1水平较低（4.32±1.72 ves 5.83±1.51 mmol/L，<0.001）。Serum nesfatin-1 level at a cutoff value of <8.09 mmol/L can be a marker for the detection of diabetes mellitus (DM) with the area under the curve (AUC) of 94.3%, 95% sensitivity, 74.3% specificity, 77.9% positive predictive value (PPV), and 65.7% negative predictive value (NPV), and at a cutoff value of <5.87 mmol/l可以是检测AUC糖尿病微血管并发症的标志物，其敏感性为75.5％，76.7％的敏感性，67.3％的特异性，77.1％PPV和62.9％的NPV。
减少订购土地的可变性和可预测性 -
摘要。这项研究深入研究了使用简化的耦合模型的大气阻塞，区域和过渡模式的可预测性。该模型在Python中实现，模拟了中纬度大气动力学，并在β平面上具有两层准地藻道大气，其中包含简化的土地效应。实际上，我们全面审查了该模型对环境参数的响应，例如太阳辐射，表面摩擦和大气 - 地面热交换。我们的发现确认该模型忠实地复制了现实世界中的地球风格制度，为进一步的分析建立了强大的基础。随后，采用高斯混合物聚类，我们成功地描绘了独特的阻塞，区域和过渡流动性，从而揭示了其对表面摩擦的依赖性。为了衡量可预测性和持久性，我们计算每个制度的局部Lyapunov指数。我们的调查发现了区域，阻塞和过渡方案的存在，尤其是在表面摩擦减少的条件下。随着表面摩擦的进一步增加，系统转变为以两个阻塞制度和过渡制度为特征的状态。引人入胜的是，周期性行为在特定的表面摩擦值下出现，返回到低摩擦系数下观察到的模式。模型分辨率的增加会影响系统的影响，使得仅通过聚类获得两个制度：过渡阶段消失，而其余两个方案的可预测性下降到大约2 d。根据先前的研究发现，我们的研究强调了一个事实，即与阻塞模式相比，当所有三个制度共存时，区域模式都具有更广泛的可预测性范围。非常明显，与其他制度共存时，过渡模式显示出降低的可预测性。此外，在发现两个封锁状态的表面摩擦值范围内，可以观察到，在应用地形的西部西部的封闭大气情况下，不稳定性和可预测性降低，而与地形东部东侧出现的阻滞相反。
使用机器学习算法遥感中的预测性建模
3部计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。 摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。 本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。 我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。 提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。 未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。 本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。 关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。 1。 2。 本节回顾了中的关键研究和进步计算机科学与IT，安得拉邦中央大学，阿纳塔普尔。摘要：使用机器学习（ML）算法的遥感中的预测建模已成为解决各种环境和气候挑战的有力方法。本文探讨了高级ML技术与遥感数据的集成，以增强诸如土地覆盖分类，作物收益预测，气候变化监控和灾难管理等应用程序的预测能力。我们审查了相关的工作和现有系统，突出显示了Google Earth Engine（GEE），NASA Earth Exchange（NEX）和Sentinel Hub等平台，它们利用云计算来处理大型数据处理和模型部署。提出的系统结合了数据采集，预处理，特征提取，模型选择和训练以及预测和可视化，以提供准确，及时的预测。未来的增强功能，包括深度学习集成，实时数据处理，增强的用户界面以及与物联网（IoT）设备的协作，以进一步增强系统的功能。本文通过强调ML算法在转换遥感应用程序，支持明智的决策并改善地球资源管理方面的潜力来结束。关键字：预测建模，遥感，机器学习，深度学习，云计算，Google Earth Engine，NASA Earth Exchange，Sentinel Hub，环境监控，数据。1。2。本节回顾了引言遥感是一项关键技术，可以从远处观察和分析地球表面和大气，通常使用卫星或空气传感器。它为广泛的应用提供了必不可少的数据，包括环境监测，农业评估，城市规划，灾难管理和气候变化研究。遥感平台生成的大量数据对分析和解释提出了重大挑战。但是，机器学习的最新进展（ML）提供了强大的工具，可从这些大数据集中提取有意义的模式并进行准确的预测[1,2]。遥感中的预测建模涉及使用历史和当前数据来预测未来的条件和趋势。这种能力对于积极的决策特别有价值，使利益相关者能够预测并应对环境变化，农业需求或即将发生的自然灾害。机器学习算法在处理遥感数据的复杂性和数量方面表现出色，比传统方法更精确，更可靠的预测[3]。本文探讨了机器学习在遥感领域内预测建模中的作用。它审查了与各种预测任务成功整合ML算法的相关工作和现有系统。此外，它提出了一个综合系统，该系统利用高级ML技术和云计算来增强预测性建模功能。通过各种案例研究证明了所提出的系统的有效性，并讨论了潜在的未来增强功能，以概述该技术的前进道路。通过将机器学习与遥感数据集成在一起，我们可以显着提高监视和预测环境和气候状况的能力，从而为更好的资源管理和灾难准备。这种整合不仅可以提高科学理解，而且还为全球挑战提供了实用的解决方案，强调了该领域持续研发的重要性[4,5]。相关的工作，机器学习（ML）在遥感中的应用一直是广泛研究的重点，这反映了对ML增强预测建模能力的潜力的越来越多。
年度研究回顾：可预测性的力量——生命早期的信号模式塑造神经发育和心理健康轨迹
早期生活逆境 (ELA) 给全球带来了沉重负担。世界卫生组织估计，ELA 占所有精神病病例的近 30%。然而，我们仍然无法确定哪些接触过 ELA 的人会患上精神疾病，因此迫切需要确定潜在的途径和机制。本综述提出，不可预测性是 ELA 中一个研究不足但易于处理的方面，并提出了一个概念模型，其中包括不可预测性影响发育中大脑的生物学上合理的机制途径。该模型得到了已发表和新数据的综合支持，这些数据说明了信号模式对儿童发育的重大影响。我们首先概述现有的不可预测性文献，这些文献主要关注较长的不可预测性模式（例如年、月和天）。然后，我们描述了我们的工作，测试了父母信号模式对瞬间时间尺度的影响，提供了证据，表明这些信号在发育的敏感窗口期间的模式会影响跨物种的神经回路形成，因此可能是一个塑造发育大脑的进化保守过程。接下来，我们将关注新兴主题，这些主题为未来的研究方向提供了一个框架，包括评估可能特别容易受到不可预测性、敏感期、性别差异、跨文化调查、解决因果关系和不可预测性等功能的影响，这些功能可能是其他形式的 ELA 影响发展的途径。最后，我们提出了预防和干预的建议，包括引入一种筛查工具来识别经历过不可预测经历的儿童。关键词：不可预测性；发展；早年逆境；跨物种；情绪；养育；熵；神经发育；精神病理学。