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使用预测和策略中的方案
对澳大利亚经济的外部风险也可以通过场景来审问。在任何给定时间，都有许多已知的外部风险（以及未知的未知数）。副州长安德鲁·豪瑟（Andrew Hauser）在本周早些时候的讲话中讨论了其中一个未知数，全球贸易环境。5材料外部风险的另一个当前例子是未来中国财政政策的道路。中国是一个大型经济体，也是澳大利亚最大的出口目的地，这意味着其轨迹对澳大利亚货币政策制定很重要。我们探索的一种方式是考虑中国财政支出高于预期的影响。有几种影响澳大利亚经济的方法：6
”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。
用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
预测尖端 - 呼吸诉讼。 ...
●通过联合创新在观察和建模中建立预警系统。尚不清楚鉴于需要检测出实质背景变化的微妙趋势，甚至可能是可能的预警系统。我们的目标是通过这种协调的努力来确定是否可以。●减少在格陵兰冰盖（GRIS）和极性GYRE（SPG）的示例系统中发生小费的预测的不确定性，越过这些临界点的后果将是什么，以及在时间表上的影响。减少了临时标准和预期影响的不确定性（1），将赋予围绕转化点的适应或干预措施做出决策，同时增加对净零净减轻活动的紧迫性。●解锁气候科学中低尺寸/重量/功率/成本（SWAP-C）工具和人工智能（AI）的价值。
可再生能源预测的未来
随着风能和太阳能可再生能源发电量的增加，对这些能源的预测变得越来越重要。预测技能正在提高，但预测的使用方式也在提高。在本文中，我们简要概述了风能和太阳能预测的最新进展。我们描述了从几分钟到几天时间尺度的统计和物理建模方法，包括确定性和概率性预测。然后我们的重点转移到考虑可再生能源预测的未来。我们讨论了最近的进展，这些进展表明预测技能有巨大的改进潜力。除了预测本身，我们还考虑了在风险约束下辅助决策所需的新产品。未来的预测产品将需要包含概率信息，但要以适合最终用户及其特定决策问题的方式提供这些信息。随着越来越多的人在这个领域竞争，在这个领域运营的企业可能会看到商业模式的变化，不同的产品需要不同的技能、数据和建模组合。随着区块链技术的采用，数据交易本身可能会发生变化，区块链技术可以让提供商和最终用户以可信但去中心化的方式进行交互。最后，我们讨论了可再生能源大量使用的情况下的新行业要求和挑战。新的预测产品有可能模拟可再生能源对电力系统的影响，并帮助调度工具保证系统安全。
预测人工智能进展：研究议程
预测人工智能的进展对于减少不确定性至关重要，以便适当规划人工智能安全和人工智能治理方面的研究工作。虽然这通常被认为是一个重要的主题，但对此的研究很少，也没有发表任何对该领域进行全面概述的文献。此外，该领域非常多样化，没有关于其方向的公开共识。本文介绍了预测人工智能进展的研究议程的制定，该议程利用德尔菲技术来征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。专家们指出，应该考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了一些突出的问题，这些问题既普遍存在，又完全是预测人工智能进展问题所特有的。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用，以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有前景，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
LEAP亚季节预测Hackathon V2- 2025年1月
黑客马拉松目标：这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生，在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员，以建立创新的示范和机器学习解决方案，以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench（请在此处和此处阅读以获取描述），至1）说明当前预测工具的技能和局限性，2）探索此类预测对下游应用程序的价值，或3）3）通过集成机器学习，物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性，机器学习与领域科学的创新整合，清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
对雪水等效预测中机器学习的评论
摘要3 1简介3 1.1 SWE的定义3 1.2 SWE估算的意义和动机4 1.3当前的操作SWE监视5 1.3.1地面测量6 1.3.2模型产品7 1.4 ML 9 1.5当前挑战9 2。SWE估计方法的历史发展10 2.1经验方法10 2.2基于物理的方法11 2.3数据驱动方法13 3.当前基于机器学习的SWE估计研究15 3.1早期努力（2000-2014）15 3.2最新技术（现状）（现状）（2014年至今）18 4。ml福利和瓶颈20 5。讨论和未来方向26 5.1 SWE的广义AI 26 5.2 SWE的自学习剂26 5.3将SWE AI纳入较大的地球AI模型27 6.结论28作者贡献28致谢28资金28参考28
预测人工智能进展：研究议程
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程，该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果；本文的其余部分遵循这些结果的结构，简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出，应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
预测人工智能指数回报
* 通讯作者。湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：zyjmis@126.com 。** 湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：hanalms@163.com 。*** 比勒陀利亚大学经济学系，Private Bag X20，哈特菲尔德 0028，南非；电子邮件：rangan.gupta@up.ac.za 。