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远程空中交通服务的障碍 - DiVA 门户
空中交通服务 (ATS) 对飞行安全发挥着重要作用。远程空中交通服务 (RATS) 代表了一种新颖的、更加数字化的 ATS 解决方案。在某些方面，可以说 RATS 优于传统 ATS。然而，由于它涉及各种社会技术障碍，使 RATS 成为 ATS 的主导解决方案具有挑战性。对这些社会技术障碍的认识不足可能会阻碍 RATS 的竞争力，尤其是 RATS 提供商的竞争力。本研究旨在从社会技术的角度确定 RATS 在立志成为 ATS 的主导解决方案时面临的主要障碍。为了确定这些障碍，我们进行了一项溯因案例研究。实证数据主要通过对 10 个直接或间接参与 RATS 的关键利益相关者进行半结构化访谈收集。本研究主要收集来自瑞典和英国的实证数据。大型技术系统 (LTS) 和多层次视角 (MLP) 的理论概念用于理解和分析实证数据。已确定的 RATS 面临的障碍被映射到 MLP 的不同层次。已确定 MLP 各个层次的障碍。最突出的障碍似乎在于变革过程的社会方面、命题-认知差距和连接基础设施依赖性。关键词远程空中交通服务、远程塔台、空中交通服务、空中交通管制、多层次视角、大型技术系统、社会技术障碍
远程空中交通服务的障碍 - DiVA 门户
空中交通服务 (ATS) 对飞行安全发挥着重要作用。远程空中交通服务 (RATS) 代表了一种新颖的、更加数字化的 ATS 解决方案。在某些方面，可以说 RATS 优于传统 ATS。然而，由于它涉及各种社会技术障碍，使 RATS 成为 ATS 的主导解决方案具有挑战性。对这些社会技术障碍的认识不足可能会阻碍 RATS 的竞争力，尤其是 RATS 提供商的竞争力。本研究旨在从社会技术的角度确定 RATS 在立志成为 ATS 的主导解决方案时面临的主要障碍。为了确定这些障碍，我们进行了一项溯因案例研究。实证数据主要通过对 10 个直接或间接参与 RATS 的关键利益相关者进行半结构化访谈收集。本研究主要收集来自瑞典和英国的实证数据。大型技术系统 (LTS) 和多层次视角 (MLP) 的理论概念用于理解和分析实证数据。已确定的 RATS 面临的障碍被映射到 MLP 的不同层次。已确定 MLP 各个层次的障碍。最突出的障碍似乎在于变革过程的社会方面、命题-认知差距和连接基础设施依赖性。关键词远程空中交通服务、远程塔台、空中交通服务、空中交通管制、多层次视角、大型技术系统、社会技术障碍
向前前进算法的新型显着分析
摘要 - 将前进算法纳入神经网络训练中代表了从传统方法的变革转变，引入了一种双向机制，该机制通过绕过派生式传播的复杂性来简化学习过程。此方法以其简单性和效率而闻名，并涉及执行两个正向通行证 - 第一个具有实际数据以促进积极的强化，第二个具有合成产生的负数据以实现不犯罪性学习。我们的实验证实，前进算法不仅是实验新颖性，而且是一种可行的训练策略，它与常规的多层感知器（MLP）架构竞争。为了克服传统显着性技术固有的局限性，主要依赖于基于梯度的方法，我们开发了一种专门针对前向前框架的定制显着算法。这种创新算法增强了对特征重要性和网络决策的直观理解，从而清楚地可视化数据中最大程度地影响模型预测。通过利用这种规定的显着性方法，我们可以更深入地了解该模型的内部运作，从而显着增强了我们的解释能力，而不是标准方法提供的能力。使用MNIST和时尚MNIST数据集，我们的评估表明我们的方法与传统的基于MLP的模型相当。索引术语 - 前向算法，显着性，MLP
DLVR-M：一种新型蛋白质递送平台
HSC = 造血干细胞 MPP = 多能祖细胞 MLP = 多淋巴祖细胞 ETP = 早期 T 细胞祖细胞 BNK = PreB/NK 祖细胞 MEP = 巨核细胞-红细胞祖细胞 CMP = 普通髓系祖细胞 GMP = 粒细胞/巨噬细胞祖细胞
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
美国空军飞机事故...
2018 年 2 月 20 日 08:38，一架 F-16CM，尾号 (T/N) 92-3883，在从日本三泽空军基地 (AB) 起飞的例行训练飞行中发生发动机起火，必须立即降落回三泽空军基地。事故飞机 (MA) 驻扎在日本三泽空军基地，隶属于第 35 战斗机联队第 13 战斗机中队。MA 发动机受损，外部油箱丢失，政府损失估计为 987,545.57 美元。事故航班 (MF) 由两架 F-16CM 飞机组成。事故航班的飞行前检查、起飞和滑行都平安无事，直到起飞阶段。事故飞行员 (MP) 离开 28 号跑道 (RWY)，比事故长机飞行员 (MLP) 晚 15 秒。加力起飞后不久，三泽空中交通管制员通知 MP 和事故领航员 (MLP)，MP 飞机后部出现大火。MLP 还就火灾问题联系了 MP。在 MP 上升过程中，他注意到空速和爬升率意外下降。MP 右转返回 28 跑道，当无法保持空速或高度时，MP 按照 F-16CM 关键行动程序抛弃了外挂物（外部油箱）。抛弃后，MA 恢复了一些空速，并实现了更好的爬升率，进入着陆位置。MP 降落在 28 跑道上，并完成了紧急发动机关闭和紧急地面出口
机器学习介导的梭状芽孢杆菌的ca虫calleoseation优化
Callogenesofene是用于体外次生代谢产生和间接器官发生的最强大的生物技术方法之一。可以通过应用机器学习（ML）和优化算法的组合来获得对呼应和优化方案的全面知识。在当前的研究中，p的call灭响应（即call灭率和愈伤组织新鲜重量）。caerule。使用多层感知器（MLP）。此外，将开发的模型集成到遗传算法（GA）中，以优化PGRS和Explant类型的浓度，以最大程度地提高卡尔生成反应。此外，进行了敏感性分析，以评估每个输入变量对卡尔生成响应的重要性。结果表明，在训练和测试集中，MLP具有高预测精度（R 2> 0.81），用于建模所有研究参数。基于优化过程的结果，将从补充有0.52 mg/l IBA的培养基中培养的叶植物中获得最高的卡生成率（100％），加上0.43 mg/l NAA，加上1.4 mg/l 2,4-D 2,4-D Plus 0.2 mg/l bap。敏感性分析的结果表明，PGRS外源应用对call菌的外源性的影响。gentally，结果表明，MLP和GA的组合可以显示出具有前瞻性的辅助工具，以优化和预测体外培养系统，并因此应对巴西列拉组织培养中目前面临的几个挑战。
基于机器的驾驶决策策略（DDS）...
1,2,3 CSE部，CMR技术校园，印度Telangana 4 4，CMR技术校园CSE助理教授，印度Telangana，印度Telangana，摘要：正在进行的独立车辆的驾驶方法，而不是完全由外部变量（徒步，街头条件的人，等等）无视车辆内部的状况。 本研究提出了“根据自动驾驶汽车的ML驾驶决策策略（DDS）”，它考虑了外部和内部车辆组件（可消耗环境，RPM水平等），以决定独立车辆的最佳方法。 DDS通过使用车辆的云挡管传感器信息来决定独立车辆的最佳驾驶技术。 为了确保DDS的准确性，本文针对MLP和RF神经网络模型进行了测试。 DDS在测试过程中确定了RPM，速度，控制点和路径的变化比MLP高40％，比RF高22％。 此外，其事故率比当前车辆入口低约5％。 关键字 - 自动驾驶汽车，机器学习和驾驶策略。1,2,3 CSE部，CMR技术校园，印度Telangana 4 4，CMR技术校园CSE助理教授，印度Telangana，印度Telangana，摘要：正在进行的独立车辆的驾驶方法，而不是完全由外部变量（徒步，街头条件的人，等等）无视车辆内部的状况。本研究提出了“根据自动驾驶汽车的ML驾驶决策策略（DDS）”，它考虑了外部和内部车辆组件（可消耗环境，RPM水平等），以决定独立车辆的最佳方法。DDS通过使用车辆的云挡管传感器信息来决定独立车辆的最佳驾驶技术。为了确保DDS的准确性，本文针对MLP和RF神经网络模型进行了测试。DDS在测试过程中确定了RPM，速度，控制点和路径的变化比MLP高40％，比RF高22％。此外，其事故率比当前车辆入口低约5％。关键字 - 自动驾驶汽车，机器学习和驾驶策略。
利用机器学习来揭示镉压力对Goji Berry微爆的影响
This study investigates the influence of cadmium (Cd) stress on the micropropagation of Goji Berry ( Lycium barbarum L.) across three distinct genotypes (ERU, NQ1, NQ7), employ- ing an array of machine learning (ML) algorithms, including Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Gaussian Process （GP）和极端梯度提升（XGBoost）。主要动机是阐明对CD胁迫的基因型特定反应，这对农业生产力和食品安全构成了重大挑战。通过分析不同CD浓度对植物生长参数（例如增殖，芽和根长度以及根数）的影响，我们旨在开发可以在不良条件下优化植物生长的预测模型。ML模型揭示了CD暴露与植物物理学变化之间的复杂关系，MLP和RF模型显示出显着的预测准确性（R 2