XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPredictive
预测警务和预测司法。澳大利亚报告
预测短期内最有可能发生犯罪的地点似乎是可能的，而且这两种预测算法能够以比我们目前的方法更高的速度（或使用更少的数据达到相同的速度）进行预测。此外，这些结果是针对不同研究区域的多种犯罪类型取得的。预测警务事业的后半部分——减少犯罪——的有效性证据参差不齐。我们在这里只评估预测警务事业的预测部分。下一步是根据确定的模式考虑和设计有效的战术应对措施来预防犯罪。学术文献中有大量关于阻碍有效减少犯罪和解决问题的组织因素的评论。警察领导在考虑实施此类方法时应注意这些因素。8
预测意义
糖尿病是全球性的公共卫生问题，发病率和死亡率逐年上升（1），但早期干预可有效延缓和减少高危人群患糖尿病的机会（2-5），而要实现这一目标，及早识别和发现糖尿病高危人群至关重要（6，7）。既往研究表明，糖尿病的患病率和进展存在明显的性别差异（8，9），且这种差异随时间而变化（10，11）。因此，在精准医疗的新时代，量化男女未来糖尿病风险，评估高危人群趋势，为基层医生提供针对性别的干预措施参考，从而降低糖尿病的发病率，刻不容缓。当前，糖尿病正处于迅速蔓延的流行病之中，多数论据支持糖尿病蔓延趋势主要归因于肥胖症的流行（12，13）。肥胖主要表现为皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪 (VAT) 的堆积 (14,15)。然而，越来越多的证据表明，异位沉积的脂肪组织 VAT 与胰岛素抵抗的关联性比 SAT 更强，并且在糖尿病的发展中起着更重要的作用 (16-18)。此外，微环境中内脏脂肪的性别差异显著影响糖尿病的发展 (19,20)。因此，量化内脏脂肪可能提供一种更有效的方法来评估不同性别人群的糖尿病风险，并准确预测其发病率和未来趋势。然而，精确的内脏脂肪测量需要腹部计算机断层扫描或核磁共振成像扫描，而这些扫描价格昂贵且不易获得 (21)，阻碍了它们在大规模人群健康筛查中的应用。因此，开发简单而有效的内脏脂肪评估替代方法势在必行。近年来，Kahn 等人利用腰围 (WC) 和甘油三酯 (TG) 水平计算出的 LAP 已成为评估 VAT 的有效替代方法 ( 22 , 23 )。
预测微生物学
总体而言，预测性微生物学中开发的模型旨在量化食品或食品模型系统中的内在，外在和/或加工因子对产生的微生物增殖的影响，例如缓冲系统（例如，[WHI 95]）。这些模型依赖于将所得微生物增殖的可能性用于最初检查的组合，而且还包括在实验设计范围内。因此，可以将预测性微生物学视为一种有力的工具，可以简洁地调查和总结变化条件（食物制定和加工）对微生物生态学的影响。Mafart在2005年[MAF 05]提出了预测微生物学领域建模发展的历史观点。根据此，第一个发展可以追溯到1920年代，当时微生物的耐热性是由Arrhenius方程[ARR 89]或Bigelow模型[Big 21]描述的。尽管如此，该学科的原理和目标出现在1990年代初，随后是微生物模型的开发和描述，以及相关数据库和其他软件工具的生成。
预测分析和不确定性...
满足政府法规 美国国防部、联邦航空管理局和食品药品管理局等政府监管机构已经制定并继续发展指导文件，将数值模拟模型作为满足监管要求的可靠证据来源。指导文件建议制造商将模型验证、确认和不确定性量化 (VVUQ) 作为其数值分析报告的一部分。SmartUQ 员工在 UQ 领域拥有丰富的专业知识，并了解 UQ 在 VVUQ 流程中的作用。SmartUQ 的专家可以根据政府监管指南帮助将 UQ 集成到贵公司的工程工作流程中。
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
