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AI驱动的HVAC系统中的预测维护
收到的日期：2024年5月13日修订日期：2024年6月11日接受日期：2024年7月14日摘要：当前的研究旨在分析HVAC系统中基于人工智能的预测维护技术的使用，并特别强调减少设备停机时间。本文所做的工作表明，常规的维护技术（例如反应性和预防性维护）有助于运营成本的上升和意外的系统崩溃。预测性维护是一种基于AI和机器学习的解决方案，可帮助您提前识别故障点，并为系统不间断运行时维护和维护提供最佳时间。本研究还介绍了AI技术的当前发展，例如数据分析模型，传感器和实时监控，这有助于识别早期异常和预测的迹象。借助案例研究和经验事实来解释拟议方法的性能，这些事实表明AI驱动的预测维护对系统的能源消耗，成本和可靠性具有积极影响。结果证明，AI的作用对于HVAC行业的发展及其有效和创新维护的改善至关重要。关键字：预测性维护，HVAC系统，机器学习，能源效率，实时监控，异常检测。
使用算法、预测模型和人工智能……
检查数据集以寻找模式来预测可能或可能的结果。第 3 节。监管指导和期望附录 A 附有公告草案的红线版本，其中包含建议的编辑。我们确实想强调一些特别令人担忧的领域。在 AIS 计划指南的一般指南 1.3 中，公告指出 AIS 计划应由董事会或董事会的适当委员会通过。董事会监督公司的方向和战略目标。因此，董事会应该知道公司 AIS 计划的存在，但不应负责批准此类计划。要求董事会批准 AIS 系统将带来后勤和实际挑战，并会妨碍快速和持续变化领域的灵活性。让公司高层领导负责监督和批准 AIS 计划，可以让公司保持敏捷，并随着技术和监管环境的发展及时做出调整。我们建议对本节进行以下修改：“董事会或董事会的适当委员会应了解 IS 计划，并确保公司制定了 AIS 政策。AIS 计划应负责 AIS 计划的开发、实施、监控和监督，并负责制定保险公司的 AI 系统战略，高级管理层应向董事会或董事会的适当委员会汇报。” 第三方 AI 系统 在保险行业扩大技术使用方面，第三方供应商的使用现在和将来都非常重要。无论保险公司的规模如何，都是如此。许多第三方供应商并非专门针对保险行业，也不是保险持牌人，因此可能不同意加入特定合同条款，使其受到国家保险监管机构的“监督”。在公告中加入此类合同语言和其他要求可能会限制愿意与人寿保险公司合作的第三方供应商，并可能扼杀创新并最终损害消费者的利益。第 3 节和第 4 节中，关于第三方供应商的详细说明非常详细，远远超出了“了解部门期望”的范围，而且确实涉及具体做法和文件要求。在第 3.4.2 节中，我们将删除 a) 至 d) 并将该节改写为：“采取措施确保与第三方供应商签订的合同包括承诺第三方供应商配合与保险公司使用第三方供应商产品或服务有关的监管问询和调查。”
通过预测编码逆转差异
深度学习已重新定义了人工神经网络的兴起，这是受到大脑神经元网络的启发。多年来，AI和神经科学之间的这些相互作用为这两个领域带来了巨大的好处，从而使神经网络可以在大量应用中使用。神经网络使用反向分化的有效实现，称为反向传播（BP）。然而，这种算法通常因其生物学上的不可使用性而受到批评（例如，缺乏众议员的本地更新规则）。因此，越来越多地研究了依靠预测性编码（PC）的生物学上合理的学习方法，即描述大脑中信息处理的框架。最近的著作证明，这些方法可以将BP近似于多层感知器（MLP）的一定余量，并在任何其他复杂模型上均非渐近，并且PC的变量零差异推理学习（Z-IL）能够准确地在MLP上实现BP。然而，最近的文字还表明，尚无生物学上合理的方法，可以准确地复制BP在Complex模型上的重量更新。为了填补这一空白，在本文中，我们通过在计算图上直接定义它来概括（PC和）Z-IL，并表明它可以执行精确的反向分化。什么结果是第一个PC（并且在生物学上是合理的）算法，它等同于BP在任何神经网络上更新参数，从而在神经科学和深度学习的构图研究之间提供了桥梁。此外，以上结果尤其是立即提供了BP的新型局部和平行实现。
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。
微电网功能的模型预测控制
1 国家氢能中心应用单位，13500 Puertollano，雷阿尔城，西班牙 2 塞维利亚大学系统工程与自动控制系，41092 塞维利亚，西班牙； asunzafra@us.es 3 IN+ 创新、技术和政策研究中心，里斯本大学高等技术学院（IST）机械工程系，1049-001 里斯本，葡萄牙； carlos.santos.silva@tecnico.ulisboa.pt 4 工艺、材料和太阳能（PROMES-CNRS）实验室，佩皮尼昂大学 Via Domitia，66100 佩皮尼昂，法国； grieu@univ-perp.fr （新加坡）; tejaswinee.darure@univ-perp.fr (TD) 5 可再生能源和能源效率部门，国家能源和地质实验室，1649-038 里斯本，葡萄牙； ana.estanqueiro@lneg.pt * 通信地址：felix.garcia@cnh2.es;电话：+34-926-42-06-82
预测表征：智能的基石
我们的观点基于预测模型和预测表示之间的重要区别。预测模型是系统状态动态的概率分布。模型可以“向前运行”以生成有关系统未来轨迹的预测。这提供了相当大的灵活性：如果有足够的计算时间，具有预测模型的代理可以回答几乎任何有关未来事件概率的查询。然而，“如果有足够的计算时间”这一条件对预测模型在实践中的作用设置了关键限制。需要在严格的计算约束下快速行动的代理可能没有能力向其预测模型提出任意复杂的查询。然而，预测表示会缓存某些查询的答案，从而以有限的计算成本访问它们。1 这种效率提升的代价是灵活性的丧失：只有某些查询可以得到准确回答。
预测安全管理系统开发
安全管理系统用于系统地管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法：被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。研究收集了每种安全管理方法的信息，并揭示了它们之间的相关性，从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。基于本文所述的研究，作者建议开发一种更先进的安全管理系统，即预测安全管理系统，这将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库，以及使用预测（预报）方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
类风湿关节炎治疗的预测生物标志物
关节炎的阴影 - 患者和提供者的观点，4月25日，6-7：15：ET在本网络研讨会中，医疗保健提供者和患者聚集在一起，以应对非裔美国人和西班牙裔社会中生活与关节炎的个人所面临的独特挑战。社区的支持和资源将得到强调，这表明了与针对黑人/非裔美国人和西班牙裔社区量身定制的组织互动的重要性。将探讨关节炎管理的整体方法，包括生活方式的改变和思维体联系，鼓励参与者采用全面的健康方法。注册参加网络研讨会。
生成AI在预测维护中的力量
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