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旋转设备的预测性维护。
旋转设备在各行各业中都发挥着关键作用，在制造业中发挥着关键作用。从压缩机到泵再到电机，工厂的盈利能力都围绕着设备生产率。可靠性至关重要。为了确保可靠性，旋转设备的操作员力求将对准和平衡等因素保持在最佳状态。虽然这种传统设备可以承受相当大的压力，但机械部件上的持续压力会造成故障和停机的持续威胁。旋转设备用户采用状态监测策略来观察机械部件的健康状况，并通过在发生故障之前进行维修或更换，将意外故障降至最低。下一代状态监测超越了“预防”故障，转向“预测”故障。预测性维护策略利用现代传感器技术与人工智能技术相结合，为用户提供前所未有的洞察力和预测分析水平。
'以社区为中心的设计和预测性警务...
英国的预测警务必须采用以社区为中心的设计方法，以确保运营有效性和与道德和法律标准保持一致。在预测性警务的每个阶段 - 从设计/开发到部署和评估，本地社区与警务机构之间的真正参与和合作的论文提倡，而不是自上而下的，以技术为导向的实施。
基于机器学习的锂的预测维护...
尽管经过证实的合成能力1，但我不能在一页上感谢这些，因为似乎重要的是要提及为这次冒险做出贡献的每个人。在所有帮助我进入本文结尾的人中，我要感谢我的导演RomualdBoné。我永远不会希望能够从如此多的关注，同理心和这种相关的科学建议中受益。感谢您的可用性，尽管董事在INSA中涉及工作量。我感谢我的主管Tedjani Mesbahi和Ahmed Samet在四年前为我提供了这一论文主题来信任我。有起伏，但他们的支持不可避免地在那里。感谢Hubert Cardot和Jean-Michel Vinassa同意带回我的论文。自从我第一个随访委员会以来，休伯特·卡多特（Hubert Cardot）和瓦阿法（Ouafae El Ganaoui-Mourlan）通过聆听，他们的问题和建设性的言论参与了我的作品的持续改进。感谢Ouafae现在与Pascal Venet和Djamila Aouada一起成为考官。我还要感谢Charlotte Alloudi和Asmae El Mejdoubi接受了这一邀请。于2019年9月开始他的论文，与同事远离同事的押韵，但这并没有阻止我建立非凡的联系。感谢所有与我共享的人（如此令人垂涎的..！）局C219：豪尔赫，Yasser，Paul，然后显然是Théo和传奇办公室的佛朗哥。没有能够详尽的命名，还要感谢INSA的文档，以提供仁慈和日常分享。我必须感谢所有的学生，我从中学到了很多东西。向所有同事致以宝贵的建议和鼓励，非常感谢。我也想到了我每天在INSA遇到的所有人，礼貌地欢迎他们，并在内部感谢他们的工作，接待，秘书处，会计，计算机维修，但也清洁，工作，调整恒温器，然后笑和幽默。如果我坚持到最后，这也要归功于我在七年前在INSA室内和INSA内部在Stras-Bourg举行的会议。我无法描述我所归功于斯特拉斯堡大学乐团的一切，因为我在音乐和人文上所采取的一切，因为我在那里遇到的所有人，现在是第二个家庭。感谢Viel Mols对Lionel和他的家人，
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。
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抽象的预测处理已被提出为所有认知基础的单个统一计算，支持者认为所有心理现象都可以解释为这种机制的后果。该理论启发了许多认知科学家和神经科学家，但目前没有发育机制可以解释婴儿如何开始感知和了解世界。相反，它将人类认知视为存在于具有观察和世界知识史的完全发达的成年人中。在目前的表述中，预测处理仅允许根据以前的经验存在期望的感知，因此不允许婴儿永远进行第一个观察。在本文中，我们提出了一个可能的起点，婴儿可以从中开始开发预测模型，以及使婴儿能够对学习所需的预测模型进行一系列认知操作所需的工具包。我们提出的起点是一组低精度，低水平的细节预测，几乎没有分层结构，这是非常迅速的更新以反映婴儿的早期环境。该工具包包含一系列操作，称为结构学习，这些操作适用于模型，以允许构建类似成人的层次模型。这些修改是发展科学家能够采用预测处理框架并从其优势中受益的必要条件，也需要预测性处理，以便能够解释所有人类认知，这些认知本质上必须包括发展。
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
法律决策中的预测建模
摘要： - 预测建模在增强法律决策过程方面具有巨大的希望，尤其是在美国最高法院（SCOTUS）领域内。本文利用包括SCOTUS案例的数据集研究了机器学习（ML）算法在预测法律结果中的应用。通过严格的预处理和分析，应用了各种ML技术，包括决策树，随机森林，支持向量机（SVM），幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居（K-NN）和XGBoost。使用精度，召回，F1得分和准确度指标评估这些模型的性能，从而揭示了其有效性的细微差异。值得注意的是，XGBoost以72％的精度为最佳算法，展示了其在捕获复杂的法律模式方面的稳健性。相比之下，天真的贝叶斯和决策树算法的精度分别为61％和52％，突出了其适用于法律数据集的潜在局限性。比较分析阐明了每种算法的优势和劣势，强调了选择适合法律决策复杂性的适当技术的重要性。这项研究为法律研究中的预测建模的文献越来越多，为ML在增强法律程序的效率和功效方面的潜在应用和含义提供了宝贵的见解。
TAVI中的徒劳：对定义，预测标准和医学预测模型的范围审查
主动脉狭窄（AS）在75岁以上的个体中普遍存在，大约5％受影响[1]，造成约65％的瓣膜疾病死亡[2]。其发病率随着年龄的增长而上升，通常在呼吸困难，晕厥和胸骨后疼痛等症状出现时通常被诊断出来[2]。治疗选择AS包括手术主动脉瓣置换（SAVR），经导管主动脉瓣实施（TAVI）或保守的医疗方法。 tavi现已提供给中型手术风险患者，已经增加了使用[3]。 指南建议TAVI针对75岁以上或高风险的患者，但患者分层的方法，尤其是在评估徒劳的风险方面，缺乏证据[3]。 虽然TAVI益处在生存，症状和生活质量中显而易见[4-6]，但由于tavi后第一年的中等和高风险患者中的20％可能无法生存[4-6] [7，8]。 Tavi中的“徒劳”一词缺乏关于定义和预测标准的共识[9-11]，并且缺乏用于TAVI前分层的工具[3]。 明确的定义是必不可少的，因为它会影响患者进入TAVI的机会，其中一些因徒劳干预的高风险而被拒绝[12]，而其他人则可能不会从该程序中受益匪浅。 本研究旨在探索有关塔维徒劳的文献，重点是理解客观和主观的库里亚，定义徒劳，确定预测性标准，表明具有徒劳性风险的TAVI程序，检查与TAVI中徒劳无益相关的非预测性因素，并评估可在风险中分层的可用工具，以使TaviS aft Ictife futis of Futive futive futive futive futife futistion futise of Futise futise。治疗选择AS包括手术主动脉瓣置换（SAVR），经导管主动脉瓣实施（TAVI）或保守的医疗方法。tavi现已提供给中型手术风险患者，已经增加了使用[3]。指南建议TAVI针对75岁以上或高风险的患者，但患者分层的方法，尤其是在评估徒劳的风险方面，缺乏证据[3]。虽然TAVI益处在生存，症状和生活质量中显而易见[4-6]，但由于tavi后第一年的中等和高风险患者中的20％可能无法生存[4-6] [7，8]。Tavi中的“徒劳”一词缺乏关于定义和预测标准的共识[9-11]，并且缺乏用于TAVI前分层的工具[3]。明确的定义是必不可少的，因为它会影响患者进入TAVI的机会，其中一些因徒劳干预的高风险而被拒绝[12]，而其他人则可能不会从该程序中受益匪浅。本研究旨在探索有关塔维徒劳的文献，重点是理解客观和主观的库里亚，定义徒劳，确定预测性标准，表明具有徒劳性风险的TAVI程序，检查与TAVI中徒劳无益相关的非预测性因素，并评估可在风险中分层的可用工具，以使TaviS aft Ictife futis of Futive futive futive futive futife futistion futise of Futise futise。
预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易
