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使用机器学习和
预测性维护正在通过使组织能够预测机器故障，最大程度地减少计划外停机时间并优化维护时间表来改变行业。本文探讨了高级机器学习（ML）和人工智能（AI）技术在预测维护系统中的应用。使用传感器数据，这些技术可以实时预测机器组件故障，从而允许降低成本并提高生产率的先发制度。本研究回顾了基于AI的关键预测维护模型，例如随机森林，长期记忆（LSTM）网络，支持向量机（SVM）和神经网络，突出了它们的有效性和局限性。本文进一步研究了物联网，云计算和数字双胞胎在增强预测性维护系统中的整合，并强调了AI驱动的预测系统中解释性，可信度和透明度的重要性。关键字：预测性维护，机器学习，人工智能，行业4.0，数字双胞胎，物联网，解释性，可信赖的AI。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
农业是全球维持和经济发展的基石，是无数行业的粮食，就业和原材料的来源。但是，该行业面临着持续的挑战，其中之一就是作物疾病的流行。这些疾病不仅威胁着农作物的产量和质量，而且威胁着农民的生计和整个社区的粮食安全。在受这些问题影响最大的农作物中是木薯，这是热带和亚热带地区数百万的重要主食。木薯对恶劣条件的韧性使其成为关键的食物来源，但它易受木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹疾病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM）和木薯马赛亚疾病（CASSAVA GREEN MOTTLE（CGM）和CASAVA MOSAIC疾病（CMD）的脆弱性。及时，准确地确定木薯疾病对于有效管理至关重要，因为早期干预可以防止广泛的爆发并减轻经济损失。传统的疾病检测方法通常取决于专家知识和手动检查，这对于小农户来说可能是耗时，昂贵且无法访问的。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为这一挑战提供了有前途的解决方案，从而使自动化和准确地检测到植物疾病的大规模检测。该项目引入了一个基于深度学习的木薯疾病检测系统，利用强大的Rexnet-150模型进行图像分类。该系统被部署为使用烧瓶构建的用户友好的Web应用程序，即使对于具有最少技术专业知识的个人，也可以确保可访问性。训练有素的模型能够诊断出高精度的木薯叶条件，将其分为五类：木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM），木薯马赛克疾病（CMD）和健康。用户只需上传木薯叶的图像，该应用程序提供了即时诊断以及可操作的见解。这些见解包括特定疾病的预防措施和管理策略，使农民有能力采取及时的行动来保护其作物。除了其实际实用性之外，该项目与将技术纳入可持续农业的全球努力保持一致。通过利用AI，它可以增强疾病监测和预防，减少对手动检查的依赖，并支持农民采用积极的农业实践。该解决方案的可扩展性意味着它可以适应其他作物和地区，从而进一步扩大了其对全球农业的影响。
优化糖尿病诊断：使用 Hyperband 的 ADGB 可提高预测准确性
本研究引入了一种创新的机器学习框架，以提高糖尿病预测准确性和模型可解释性。该方法首先通过链式方程 (MICE) 进行多次插补，以解决缺失数据并确保完整的数据集以供分析。为了解决类别不平衡问题，采用了合成少数过采样技术 (SMOTE)。使用 Z 分数异常值检测来去除异常值，进一步提高模型的稳健性。结合灰狼优化器 (GWO) 和方差分析的混合特征选择方法混合 GWAN 优化了相关特征的选择，平衡了预测能力和模型简单性。该框架的核心是自适应增强梯度增强机 (ADGB)，这是一种融合了 AdaBoost 和梯度增强机 (GBM) 优势的集成学习模型。通过 Hyperband 算法进行超参数优化可以对模型进行微调，实现 97.84% 的高预测准确率。这种综合方法不仅提高了准确性，还提高了预测模型的精度、召回率和 F1 分数。通过整合这些先进技术，该框架在早期糖尿病诊断中展现出巨大潜力，强调了集成方法在医疗数据分析中的重要性以及开发可靠诊断工具的准确、可解释模型的必要性。关键词：灰狼优化器、梯度提升机、合成少数群体、公共健康 1. 介绍
技术集成，实现可预测、可盈利且以患者为中心的实践
Kirk Coury 博士就读于德克萨斯理工大学，并于 1987 年从贝勒牙科学院获得牙科博士学位。一年后，他进入德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的牙髓病住院医师项目，并在那里获得了牙髓病学证书和牙科硕士学位。1990 年 12 月，他在德克萨斯州阿马里洛开设了自己的诊所，成为 Panhandle 地区的第一位牙髓病医生。Coury 博士是美国牙髓病学委员会的文凭获得者，也是国际和美国牙医学院的研究员。他撰写过多篇论文，并经常演讲。
物质成瘾的认知障碍
认知是管理人体执行功能的复杂机制，并经历了受遗传，生物学和生态因素影响的发育过程。上瘾的物质可以表示为认知恶化，影响记忆，决策，注意力和推理的触发因素。对酒精，尼古丁，大麻，可卡因，阿片类药物和苯丙胺的特定检查阐明了每种物质都会损害认知功能的独特方式，从记忆缺陷到注意力障碍和心理动力学技能。因此，相关信息是通过参考Google Scholar，PubMed和Elsevier数据库来收集的。提取更新的信息，将所选的期刊过滤到前十年。多巴胺能失调作为中心主题，影响奖励方案，动机驱动器和记忆途径，传播强迫性行为以及阻碍物质停止。这种包容性的探索强调了解决这些并发症的紧迫性，以实现知情的预防策略，有效的公共卫生计划和有针对性的干预措施。通过阐明物质成瘾的认知障碍，该评论致力于强调物质使用的危险。
收获前CD34+细胞计数预测外周血干细胞收集
CD34+细胞计数在干细胞收集之前测量的分数解释了收集结果的80％（p <0.001）。根据我们的多变量模型，在干细胞收集之前测量的白细胞和CD34+细胞计数的综合作用解释了收集结果的90％。我们仅使用在干细胞收集之前测得的CD34+细胞计数开发了一个简化的预测模型（y = 0.101×β - 0.694）。基于我们的模型，CD34+细胞计数为36.6×10 6 /L足以在一次收集会话中实现目标收集结果。具有104×10⁶ /L的CD34+细胞计数，目标收集结果是在第一个收集会话中以97.5％的概率实现的。
使用基于案例的心脏病预测...
本研究概述了使用智能系统进行心脏病预测。准确预测疾病在医学领域至关重要，但传统方法仅依靠医生的经验，往往缺乏准确性。为了解决这一限制，智能系统被用作传统方法的替代方案。虽然存在各种智能系统方法，但本研究重点关注三种：模糊逻辑、神经网络和基于案例的推理 (CBR)。对这些技术的准确性进行了比较，最终选择了基于案例的推理 (CBR) 进行心脏病预测。在预测阶段，心脏病数据集经过数据预处理以清理数据和数据分割以将其分为训练集和测试集。然后使用所选的智能系统根据处理后的数据预测心脏病结果。实验结果表明，基于案例的推理 (CBR) 在预测心脏病方面实现了 97.95% 的显着准确率。研究结果还显示，男性患心脏病的概率为 57.76%，女性为 42.24%。相关研究的进一步分析表明，吸烟、饮酒等因素是导致心脏病的重要因素，尤其是在男性中。
云计算的未来：未来十年的关键趋势和预测
本文探讨了在未来十年中塑造云计算未来的关键趋势和预测。它研究了混合和多云环境的兴起，云服务中的AI和机器学习的集成，边缘计算革命，不断发展的安全性和合规性景观以及向可持续的云计算实践的转变。本文借鉴了行业报告和专家预测，以全面概述这些发展将如何影响各个部门的企业。本文强调了这些趋势所带来的机遇和挑战，强调组织需要调整其策略，投资新技术和技能，并在其云采用旅程中优先考虑安全和可持续性。
ISA对除国家管辖范围之外的海洋生物多样性的保护和可持续使用ISA对除国家管辖范围之外的海洋生物多样性的保护和可持续使用
1的2023年协议第2条规定，该条约的目的是确保通过有效实施UNCLOS和进一步的国际合作和协调的有效实施国家管辖权以外的地区的海洋生物学多样性，以实现国家管辖权以外的地区的海洋生物多样性。 2特别是第8（3）条，确定在海洋科学研究中促进国际合作以及海洋技术的发展和转移应与UNCLOS一致。 这意味着，就该地区海洋技术的海洋科学研究和发展而言，在第143、144、256、273和274条中，ISA的作用和任务是在更广泛的环境和可持续的海洋生物学多样性的更广泛的背景下加强了UNCLOS。 3至SSKI，ISA计划通过描述该地区探索活动期间从我们的海洋中收集的一千种新物种来评估深海地理和植物地理学图的深海生物多样性以及生物地理和植物地理图的生产知识。1的2023年协议第2条规定，该条约的目的是确保通过有效实施UNCLOS和进一步的国际合作和协调的有效实施国家管辖权以外的地区的海洋生物学多样性，以实现国家管辖权以外的地区的海洋生物多样性。2特别是第8（3）条，确定在海洋科学研究中促进国际合作以及海洋技术的发展和转移应与UNCLOS一致。这意味着，就该地区海洋技术的海洋科学研究和发展而言，在第143、144、256、273和274条中，ISA的作用和任务是在更广泛的环境和可持续的海洋生物学多样性的更广泛的背景下加强了UNCLOS。3至SSKI，ISA计划通过描述该地区探索活动期间从我们的海洋中收集的一千种新物种来评估深海地理和植物地理学图的深海生物多样性以及生物地理和植物地理图的生产知识。