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疲劳寿命预测技术的进展
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医疗保健数据分析和预测建模
医疗保健中的数据分析可能与许多类别有关，包括但不限于临床数据，索赔数据，患者行为数据，甚至是健康的社会决定因素。这里的目的是将这些信息转换为有可能改善患者护理，优化运营过程并最大程度减少支出的实用见解。对比，预测建模是数据分析中的另一种应用类型，在该数据分析中，统计算法和机器学习方法可用于预测未来将在未来发生的事件，基于历史数据（Badawy，斋月，斋月和Hefny，2023年，2023年）的预测模型，以预测范围内的范围内的范围，以预测范围内的范围，该范围的范围是远期的范围。发生。通过分析数据中的模式，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者需求，更有效地分配资源，并在出现问题之前实施预防措施。与预测建模集成的医疗保健数据分析是现代医疗保健的主要工具之一，从而使患者从反应性转向主动护理。（Wills，2014年）通过使用此类技术，医疗组织不仅能够改善患者的结果，而且能够提高运营效率，同时最大程度地减少支出。这些工具成为以不断增加的医疗保健需求和有限的资源为特征的时代的必要性。
Minimed™720g系统具有预测技术
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糖尿病和胰岛素剂量的预测建模...
harshitha14601@gmail.com和hemanthkumar@jnnce.ac.ac.in摘要：如今，糖尿病已经成为一种慢性疾病，管理这种疾病需要严格的定期饮食和锻炼，以避免各种健康问题和高血糖水平。要使血糖保持在人体正常水平，必须通过适当的胰岛素剂量建议糖尿病患者。很难预测适量的胰岛素对糖尿病患者。为此，使用机器学习（ML）方法来识别一个人患有糖尿病患者的天气，如果他/她患有适量的胰岛素，应向该患者建议使用适量的胰岛素。k-nearest邻居（KNN）技术可用于预测患者是否糖尿病患者，随机森林回归技术可用于为糖尿病患者提供适当数量的胰岛素剂量。使用上述技术生成结果。关键字：糖尿病预测，胰岛素剂量，K-Nearest邻居（KNN），随机森林回归，PIMA印度糖尿病数据集，机器学习
用于控制PV- ...
摘要：本文介绍了一个离网混合能源系统的能源管理策略。混合系统由光伏（PV）模块，一个LifePo4电池组与电池管理系统（BMS），混合太阳能逆变器和负载管理控制单元组成。实施了长期短期内存网络（LSTM）的预测策略，以预测可用的PV和电池电量。学习数据是从具有热带气候的非洲国家提取的，这非常适合PV Power应用。使用LSTM作为预测方法显着提高了预测的效率。提出的策略的主要目标是根据系统的预测能量可用性和预测的电池电荷状态（SOC）来控制不同的负载。使用MATLAB/SIMULINK软件测试了建议的管理算法和系统。一项比较研究表明，与没有负载管理的系统相比，系统的能量降低约为53％。除此之外，随着电源供应概率（LPSP）的损失从5％降低到3％，系统的可靠性得到提高。
f1tth f1th ego-Vehicle模型预测控制
1。M. Rokonuzzaman，N。Mohajer，S。Nahavandi和S. Mohamed，“自动驾驶汽车的路径跟踪控制器的审查和性能评估”，IET Intelligent Transport Systems，第1卷。15，否。5，pp。646–670，2021。2。M. Schwenzer，M。Ay，T。Bergs和D. Abel，“模型预测控制的综述：工程学的观点”，《国际高级制造技术杂志》，第1卷。 117，否。 5-6，pp。 1327–1349，2021。 3。 R. Rajamani，“车辆动力学和控制”，2011年。 4。 B. Stellato，G。Banjac，P。Goulart，A。Bemporad和S. Boyd，“ OSQP：用于二次程序的操作员拆分求解器”，《数学编程计算》，第1卷。 12，否。 4，pp。 637–672，2020。M. Schwenzer，M。Ay，T。Bergs和D. Abel，“模型预测控制的综述：工程学的观点”，《国际高级制造技术杂志》，第1卷。117，否。5-6，pp。1327–1349，2021。3。R. Rajamani，“车辆动力学和控制”，2011年。4。B. Stellato，G。Banjac，P。Goulart，A。Bemporad和S. Boyd，“ OSQP：用于二次程序的操作员拆分求解器”，《数学编程计算》，第1卷。12，否。4，pp。637–672，2020。
利用机器学习进行预测维护
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将AI驱动的预测分析集成到连接的...
摘要：在本文中，我们建立了一个关键领域，其中预测分析可以使用最先进的机器学习（ML）技术（例如长期记忆（LSTM）网络）为连接的汽车平台的消费者带来价值。除了提供有关AI-wived预测算法的应用和部署中的纠结和挑战的想法外，我们还描述了一些最佳实践，这些实践对于确保AI驱动的洞察力表现出来而不会损害其准确性和可靠性，这是必不可少的。尽管适用于与车辆维护相关的预测见解，但本文中描述的工具和实践是通用的。它们可以在类似的上下文中用于与其他连接的汽车平台相关的预测见解。连接的汽车解决方案已成为物联网（IoT）的重要部分之一，并将继续成为汽车行业创新背后的推动力。随着高级驾驶员援助系统（ADA）的增长，车内信息娱乐系统以及针对连接和自动驾驶的汽车技术的持续发展，该行业正在与连接的汽车平台中的另一波创新浪潮见证。预测性见解可以为连接的汽车平台的消费者提供切实的价值和收益。AI驱动的预测分析具有巨大的潜力，可以利用连接的汽车数据产生这些有价值的见解。关键字：连接的汽车平台，预测分析，行业4.0，物联网（IoT），人工智能（AI），机器学习（ML），智能制造（SM）