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使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
未接受治疗的糖尿病性黄斑水肿的视力结果预测因素：来自“FOVEA”临床研究的初步结果。
1 萨萨里大学生物医学系，07100 萨萨里，意大利 2 遗传与生物医学研究所 (IRGB)，CNR，Cittadella Universitaria di Cagliari，09042 蒙塞拉托，意大利 3 Centre Ophtalmologique de l'Odéon，113 bd Saint Germain，75006 Paris，France 4 生物医学系眼科，巴黎第六大学，361 rue Clément Ader，Bâtiment C，27000 Evreux，法国 5 Instituto de Oftalmologia Dr. Gama Pinto，1150-255 Lisboa，葡萄牙 6 里尔天主教医院眼科，里尔天主教大学，INSERM U1172，59000 Lille，法国 7 眼科医学、外科和药学，意大利萨萨里大学眼科中心，邮编 07100 萨萨里 8 意大利安科纳 60121 马尔凯理工大学实验与临床医学系眼科诊所 * 通信：作者：rita.serra@ymail.com (RS)；coscas.f@gmail.com (FC)；电话：+1-43295659 (RS 和 FC)；传真：+1-43291456 (RS 和 FC) † 团体成员名称见附录 A。
三独立预测过程设计套件......
然而，目前对基于 TIGFET 的设计的评估依赖于对功率、性能和面积 (PPA) 的近似，而不是传统的基于布局的方法。为了对设计区域进行系统评估，我们在此介绍了一个公开可用的预测过程设计套件 (PDK)，用于 10 纳米直径的硅纳米线 TIGFET 设备。这项工作包括一个 SPICE 模型和完整的定制物理设计文件，包括一份设计规则手册、一份设计规则检查和用于 Calibre® 的布局与原理图平台。我们通过实现基本逻辑门和全加器来验证设计规则，并将提取的指标与 FreePDK15nm TM PDK 进行比较。我们分别表明，在 XOR 门和 1 位全加器设计的情况下，面积减少了 26% 和 41%。通过差分功率分析研究支持此 PDK 在硬件安全优势方面的应用。
气候冲突预警和预测工具
引言IGAD的冲突预警和响应机制正在开发气候 - 冲突预警和预测性工具中，在某些IGAD气候冲突易受伤害的集群中。为此，Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分，获得了爱尔兰政府的赠款。 因此， cewarn希望招募专业的顾问专家或咨询公司，专门为该计划开发预警系统。 顾问应建立一个气候冲突的预测工具，该工具利用了Cewarn的气候研究研究，冲突行为指标和其他相关评估的发现。 该工具将根据气候趋势预测冲突风险，使利益相关者能够在几乎实时实时可视化，跟踪和采取这些预测，并确定预期的人道主义干预措施的水平。 参考条款咨询的具体目标应包括：为此，Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分，获得了爱尔兰政府的赠款。cewarn希望招募专业的顾问专家或咨询公司，专门为该计划开发预警系统。顾问应建立一个气候冲突的预测工具，该工具利用了Cewarn的气候研究研究，冲突行为指标和其他相关评估的发现。该工具将根据气候趋势预测冲突风险，使利益相关者能够在几乎实时实时可视化，跟踪和采取这些预测，并确定预期的人道主义干预措施的水平。参考条款咨询的具体目标应包括：
药物安全中的预测建模：研究AI在预测不良药物反应中的使用
摘要：药物安全中的预测建模利用人工智能（AI）积极识别和减轻不良药物反应（ADR），从而大大提高了药物保护工作。通过分析包括患者人口统计学，医学历史，药物相互作用，遗传易感性和临床试验数据的大量数据集，AI算法可以识别复杂的模式并以前所未有的准确性来预测潜在的风险。这超过了传统方法的局限性，这些方法通常依赖于对不良事件报告的回顾性分析。1个机器学习技术，例如深度学习和自然语言处理，在从包括电子健康记录（EHRS），社交媒体和科学文献的各种数据源中提取有价值的见解方面发挥了关键作用。例如，深度学习模型可以分析复杂的医学图像并识别与药物毒性相关的微妙生物标志物。
项目管理策略用于在医疗保健过程改进计划中实施预测分析
一家大型城市医院实施了预测模型，以增强人员配备和设备的资源分配。使用机器学习（ML）模型分析了有关患者入院，治疗时间和高峰操作时间的历史数据。预测工具预测的小时患者量，使管理员能够准确识别高需求周期。基于这些预测，对人员编制时间表进行了动态调整，以确保在高峰时间内足够的人员，并在非高峰时段减少冗余。这种数据驱动的方法可将过量存货降低20％，将加班成本降低15％，并提高了整体劳动力效率[39]。
通过AI驱动的预测模型提高DEVOPS效率，以连续集成和部署管道
在DevOps实践的核心中是连续集成（CI）和连续部署（CD）管道，它们可以自动化软件交付的关键阶段。连续集成涉及将多个贡献者的代码更改合并为共享存储库，然后通过测试进行自动验证[3]。这确保了及早发现并解决集成问题，从而减少了开发周期后期昂贵的错误的可能性[4]。连续部署，另一方面，将测试代码发布到生产环境中，使组织能够快速可靠地向用户提供更新[5]。一起，这些实践构成了DevOps工作流的骨干，确保了无缝集成，一致的交付和高质量的软件[6]。
MIT开放访问文章学习模型预测...
摘要：模型预测控制（MPC）中的调整参数提出了重大挑战，尤其是当控制器的预测与闭环工厂的实际行为之间存在明显差异时。这种不匹配可能源于诸如实质性模型植物差异，不涵盖整个关注时间的预测范围有限或无法预见的系统干扰等因素。这种不匹配会危害性能和安全性，包括限制满意度。传统方法通过修改有限的地平线成本函数来解决此问题，以更好地反映总体运营成本，从数据中学习预测模型的部分或实施强大的MPC策略，这些策略可能是计算密集型或过于谨慎的。作为替代方案，已经提出了直接优化或学习控制器参数以增强闭环性能。我们将贝叶斯优化应用于有效学习未知模型参数和参数化约束词语项，旨在提高电池快速充电的闭环性能。这种方法建立了一个层次控制框架，其中贝叶斯优化直接对全球和长期目标进行微调闭环行为，而MPC则处理较低级别的短期控制任务。对于锂离子电池快速充电，我们表明学习方法不仅可以确保安全操作，而且还可以最大程度地提高闭环性能。这包括将电池的操作保持在其最大端子电压下方，并减少充电时间，所有这些都使用标准的标称MPC模型以短层和显着的初始模型植物不匹配而实现。
动物保健的预测分析-IJRPR
通过改进数据收集，统计建模和技术集成，动物卫生保健中预测分析的发展已提高。最初，以电子健康记录，诊断信息和环境数据进行预测疾病暴发并评估个人健康风险的努力。随着技术的发展，预测模型包含了来自可穿戴设备和传感器的实时数据，从而增强了监测动物行为和生理状态的能力。已采用统计方法（例如分类和回归）来识别大型数据集中的模式，帮助早期疾病检测，优化治疗策略并改善资源分配。尽管如此，诸如数据可靠性，模型验证和道德考虑之类的挑战继续限制其全部潜力。
人类皮层的预测性声学
图1。实验范式的时间和条件。a）提出了三种类型的条件。前三个音调遵循引起强预测（可预测和错误预测）的序列（上升/降序），或者序列的顺序被扰乱，从而降低了最后一个音调的可预测性（无法预测）。第四调可以实现预测（可预测）或违反（错误预测），从而产生本地期望。上升或下降序列可能以低频或高频音调结束。在整个实验中，可预测的条件的频率比错误预测和不可预测的条件（60-20-20）更频繁地产生了全球期望，即可预测的条件更有可能。b）每个会话由6到8次组成。在每次运行中，以慢速事件相关的设计进行了36次试验，审判间隔为5至7 tr。条件顺序是随机的。