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改善空间天气的中期预报
过去 20 多年，得益于大量的太空任务和建模进步，我们对空间天气的主要太阳驱动因素（即日冕物质抛射、耀斑）的科学理解有了很大的提高。然而，在评估特定 CME 和相关现象的地理有效性方面，我们仍然没有取得重大突破，这阻碍了可操作的空间天气中期（长达 7 天）预报。为什么会这样？我采用双管齐下的方法来寻找答案。首先，我通过确定我们对太阳活动的看法中的经验教训和范式转变来评估过去 20 多年来对太阳驱动因素的研究，这些经验教训和范式转变始终与空间天气问题有关。然后，我回顾了预测中使用的关键观测量的状态，以找出限制中期预测性能的瓶颈和研究差距。最后，我概述了一条前进的道路，沿着三个方向——突破能力、地理有效性潜力和可操作预报——前进的道路，这些方向最有可能改善空间天气预报的范围和稳健性。
注意：使用 Excel 进行规划、预算和预测
每个人都使用 Excel。它位于您的同事的桌面上、您的经理的桌面上、您的桌面上 — 而且可能只用于一个部门。如果计划需要在整个公司内多个业务部门进行更改怎么办？数百人之间复制、粘贴和编辑并操纵数据以满足他们的特定需求会造成分散的混乱。随着电子表格的堆积和多个版本的存在，它们在来回的电子邮件交换中变得混乱和过时，使得整合几乎不可能。不幸的是，大多数财务专业人士浪费了宝贵的时间来尝试重新配置未以原始格式返回的表格。
公共卫生计划的预算预测
I.简介有效的预算预测对于公共卫生计划至关重要，因为它优化了有限的资源来满足迫切需求（ORDU，DEMIR，TOFALLIS和GUNAL，2021年）。公共卫生系统在固定预算内运行，其效率取决于对未来财务需求的准确预测。预算预测使决策者可以估算运行健康计划的成本，预测资源需求并应对新兴的健康挑战（Finkler，Calabrese和Smith，2022年）。鉴于管理卫生服务的复杂性 - 从预防性护理和对长期疾病管理的紧急反应 - 对精确预测的需求至关重要。有效地完成，预算预测可以保护公共卫生系统不足或过度分配，这两者都会严重影响服务提供和患者的结果（Wagner等，2019）。
用于预测重复的机器学习建模...
抽象的在线购物商人将进行一系列营销活动以增加客户，但是在许多情况下，大多数新客户不会重复购买，这不利于商人的长期利益。因此，对于商人而言，针对更有可能回购的用户很重要，因为这可以降低营销成本并提高投资回报率。基于在线购物网站提供的数据集，本文对数据进行采矿和探索性分析，利用特征工程方法以及使用LightGBM，Logistic，logistic，XGBoost进行机器学习建模的建模分析。同时，进行参数优化和模型评估验证，最后，比较分析以Light GBM作为最佳预测模型，将为在线购物商店的运营提供有效的营销决策。关键字：数据分析，数据建模，机器学习，在线购物，重复购买预测1。简介商人有时会在特定日期发布大规模促销或发行优惠券以吸引消费者。但是，吸引的许多买家都是一次消费者。从长远来看，这些促销活动可能对销售业绩的增长无济于事，因此为了解决这个问题，商人需要确定可以将哪种类型的消费者转换为重复买家。通过分析和定位这些潜在的忠实客户并进行精确的营销，商人可以大大降低促销成本并增加投资回报率（ROI）。众所周知，在线广告时，很难准确地针对客户，尤其是针对新消费者。随着大数据技术的发展和电子商务平台的持续增长，用户的兴趣和爱好等个人信息以及行为信息（例如日常购物）已经累积在主要的电子商务平台的数据库中，逐渐形成了大量数据。已经发现，通过挖掘有关在线购物行为的大数据，可以提前预测用户的重复购买行为，甚至可以专门预测每个用户都有重复购买意图的商人产品的产品。
分析Honeypo
摘要 - 在一个以不断升级的数字威胁格局为主导的时代，积极的网络安全措施越来越多。本文利用了全球网络联盟提供的全面数据集，其中包括从全球分布式蜜饯收集的网络攻击记录。该研究追求两个主要目标：进行集群分析以揭示攻击模式并开发预测模型以估计网络攻击的数量。从探索性数据分析开始，研究提供了对跨蜜罐位置攻击特征的见解，然后采用先进的聚类技术来识别常见模式。为此，还对恶意软件进行了分析，特别注意Virustotal恶意软件数据库未识别或未认识的人，因为它们对组织构成了主要风险。这项研究的最后一个方面是开发旨在预测网络攻击事件的预测模型，为网络安全内的资源分配和战略规划提供宝贵的支持。
一种机器学习方法用于气候预测
气候变化构成了主要威胁，其影响包括水稀缺，极端天气和海平面上升。机器学习为气候建模和预测提供了强大的方法，以支持决策。这项研究开发了一种机器学习模型，以研究沙特阿拉伯的气候变量。使用1980 - 2015年的温度，降水，压力和风的历史数据用于训练随机森林模型，然后根据其他变量预测2016 - 2020年温度。在预处理和兼容性检查后，该模型达到了2.69％的于点误差，证明其准确性。统一模型成功地发现了变量之间的相互依赖性。下一步涉及将其集成到具有更广泛预测能力的多功能工具中。总体而言，这项工作为关键气候变量提供了准确的机器学习模型。随着进一步的发展，这种模型可以产生可行的见解和与天气灾难，农业，空气质量，海平面上升以及沙特阿拉伯及其他地区的其他影响有关的早期警告。
机器学习的药品销售预测
摘要：这项研究探讨了机器学习策略估算药品协议的适当性，并显示了对四个计算的比较研究：随机森林，梯度增长，长期记忆（LSTM）和自动性综合运动平均值（ARIMA）。现实世界中的药物交易信息用于评估使用测量值的预定计算的先见优先执行，例如残酷绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根残酷平方误差（RMSE）。结果表明，LSTM击败了其他计算，完成了最大的900个MAE，13000的MSE和113.96的RMSE。此外，该研究对不同部门的有先见之明分析和机器学习的后续进展进行了全面调查，计算医疗保健，供应链给药，背部和自然支持性。这些发现强调了进步分析在推动关键决策，优化资产分配以及缓解药品交易中的危险方面的变革潜力。向前迈进，将机器学习驱动的确定模型集成到组织程序中将继续彻底改变制药行业，并为可维护的开发和进步扫清道路。
开发土著气候预测系统
在地球科学部的印度热带气象学研究所（IITM）的气候变化研究中心（CCCR）中心开发。这是印度的第一个ESM，也是使用IITM-ESM进行的气候变化评估。也是政府间气候变化小组（IPCC）编写的最新第六次评估报告中使用的。国家气候变化评估报告记录了区域气候变化预测，已发布，以使学生，研究人员和决策者受益。该报告可从https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-15-4327-2获得。（c）卢比的数量。192.28千万在2017年至2023年期间，已批准了IITM-CCCR的季风对流，云和气候变化（MC4）子室，以开发气候预测系统。
需求预测和供应链性能...
摘要：该研究检查了河流州面包店公司的需求预测和供应链绩效。该研究的人口包括在Harcourt港口商业和工业部的商业部门注册的22（211）个面包店。样本量为121个Bakery公司，受访者人数为363名管理人员。问卷的副本被用作数据收集的主要来源，并采用了简单的回归分析来检验提出的假设。的发现表明，需求预测对订单交货时间有很大的影响，并且对时间交付的影响很大。因此，这项研究得出的结论是，需求预测对面包公司对河流州的供应链绩效产生重大影响环境。