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World File Search System预测性
预测性编码I：简介
预测性编码 - 有时也称为“预测处理”，“自由能最小化”或“预测误差最小化” - 声称提供完整的，统一的认知理论，从细胞生物学到现象学一直延伸。但是，观点的确切内容及其如何实现其野心尚不清楚。本系列文章研究了预测性编码，并试图确定其关键承诺和理由。本文首先关注与预测编码的可能混杂：通常通过预测编码确定但不是预测性编码的主张。这些包括大脑采用有效的方案来编码其传入的感觉信号的想法；这种感知经验是由先前的信念塑造的。这种认知涉及最小化预测误差。大脑是概率的推理引擎；并且大脑学习并采用了世界的生成模型。这些想法在现代认知神经科学方面获得了广泛的支持，但重要的是不要将它们与预测性编码混为一谈。
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
使用家庭高级...
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩（MSA）病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失，神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B，清除剂，例如PD01A，PD03A，LU AF82422，TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4，泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀，AAV2 - GDNF和KM819的化合物，可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元，α-突触核蛋白夹杂物，活化的星形胶质细胞和小胶质细胞，免疫 - 反应性T细胞，IM成对的线粒体，Pro - 炎性细胞因子，肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含（GCIS）（GCIS）。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
预测性维护 4.0 - 预测不可预测的事件 - 普华永道
我们成功实施 PdM 4.0 的方法 本报告的后半部分重点介绍了我们实施 PdM 4.0 的方法，该方法考虑了技术和组织方面。我们提供了一个框架，用于逐步实施 PdM 4.0 模型中的技术组件，以支持业务战略。我们的方法还涵盖了维持 PdM 4.0 所需的技术基础设施 - 数据分析平台、物联网基础设施。如果 PdM 4.0 要取得成功，组织方面也很重要。我们专注于两个方面：培养 PdM 4.0 所需的技能和能力，以及建立数字文化。仅仅吸引和培养可靠性工程和数据科学人才是不够的。公司还必须创造环境，让这些人才能够蓬勃发展，相互挑战和补充，从而为改善维护和资产管理提供有价值且可操作的新见解。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
- 致力于治愈遗传性疾病 -
13:50-14:50 第 6 节 主席：Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果：MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
人工智能助力采矿业预测性维护
目前，整个采矿数据供应链都在收集数据，但通常以零散的方式用于跟踪单个动作或事件。数据往往侧重于特定问题，如通风监测、事故分析、车队和人员管理或尾矿坝监测。例如，如果钻机的温度或压力超过建议范围，就会发出警报，信息会传回数据库。操作员可以立即采取行动，防止代价高昂的设备故障，但前提是他们了解警报的目的。信息可能会或可能不会被记录下来，以用于未来的维护计划。用户会遇到大量仪表板，这些仪表板报告了过去的 KPI，但没有提供展望或帮助未来的维护计划。
用于预测性维护的可解释人工智能技术
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美国军方的预测性维护 - Cloudera
海军最近面临着令人担忧的舰船维护赤字问题。2019 年至 2020 年期间，海军面临 10 亿美元的舰船维修缺口，导致必要的维护工作被推迟，预定的维护期也推迟了。3 例如，濒海战斗舰 (LCS) 经常会因为意外的维护成本和高昂的承包商费用而面临长达两个多月的延误。4 在某些情况下，即使是非常小的不可预见的维护问题也会导致长时间的延误，因为造船厂工人要等待批准。舰队部队舰队司令克里斯·格雷迪上将在 2020 年 9 月的舰队维护和现代化研讨会上表示：“如果我们要寻找改进的地方，那么这些研究都得出了相同的结论：舰队战备的最大阻碍因素是造船厂的维护和现代化绩效。”“我们必须做得更好。”5