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石油和天然气中的预测分析和生成AI
摘要 - 如今，通过分析预测和生成AI，整个石油和天然气行业的数字化转型时代。这些复杂的技术正在逐渐被用来优化影响井结构的关键问题，其中包括井眼稳定性，危险识别和决策。这是因为预测分析使操作员有可能预测问题的发生并经常保护设备以减少故障的发生率，从而使安全性成为设备的基本方面。另一方面，生成的AI模仿了实际的生活场景，从而了解了对最佳钻探，生产和维护策略的了解。总体而言，指定的技术提供了相当大的优势：提高运营效率，降低成本和安全性。但是，需要解决一组问题以实现集成：数据质量问题，网络安全问题以及培训员工新技能的需求。本文讨论了石油和天然气行业中预测分析和生成AI的可能性，优势，困难和未来及其变革和价值产生的机会。索引术语 - 预测分析，生成AI，石油和天然气行业，井眼稳定性，危害检测，数字转换
利用人工智能实现预测性医疗保健
摘要：如前所述，医疗保健系统是一个始终给任何用户和与这些系统相关的每个人带来组织困难的系统，但如今，人工智能是被广泛讨论和最常考虑的创新之一，有望彻底改善患者的状态和生活质量。由于该领域的不断发展，人工智能解决方案即将融入临床实践，这意味着需要涵盖这些技术在医疗保健中所发挥的作用，并为医疗保健提供者提供实现这一目标所需的知识和资源。这篇评论文章对当今临床实践中的人工智能进行了广泛但过时的系统综合，回顾了人工智能在疾病分类和诊断、治疗建议、患者参与方面的潜在用途，并利用方法来考虑人工智能的伦理和法律问题以及对人类洞察力和专业知识的持续需求。为了确定人工智能在医疗环境中的关系性质和可能产生的影响，本文使用 PubMed/Medline、Scopus 和 EMBASE 数据库回顾了文献。根据研究结果，人工智能技术在医疗保健服务中的应用可以极大地改善疾病诊断、治疗选择和临床测试，因为与人类决策相比，人工智能算法可以分析大量数据集并在特定任务中胜过人类专家。它准确、经济高效、省时且不受人为错误的影响，推动了药物基因组学和个性化医疗领域的发展，优化了药物剂量，改善了整体人口健康状况，建立了虚拟医疗服务，并加强了患者和医生之间的心理健康护理、教育和信任。然而，这些问题以及以下问题不能不解决：数据隐私、人工智能偏见和人为因素的不可或缺性。关键词：人工智能、医疗保健、患者护理、生活质量、临床医生、决策、个性化治疗方案
人工智能在预测警务中的作用
1* 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院院长兼系主任。2 印度罗希尔坎德大学 MJP 法学院研究学者。电子邮件：2 mayurisingh@Csjmu.Ac.In 通信电子邮件：1* amit.Singh@Mjpru.Ac.In 摘要人工智能 (AI) 正在迅速影响一系列领域，包括执法。预测警务系统越来越多地被实施，以预测潜在的犯罪活动并优化资源。人工智能预测警务通过分析大量数据集、发现虐待趋势并在家庭暴力、性骚扰和人口贩运等犯罪发生之前进行预防，在打击针对妇女的犯罪方面具有巨大潜力。这些工具可以提高警察干预的准确性、速度和效率，同时为执法机构提供有用的预防措施信息。然而，人工智能在预测警务中的应用是一把双刃剑。虽然人工智能有可能改善犯罪预防，但也带来了数据偏见、隐私问题以及社会不公加剧的可能性。由于预测算法主要依赖于过去的犯罪数据，因此它们可能会受到社会偏见、性别偏见或针对妇女的犯罪报告不足的影响。这可能导致预测结果偏向边缘地区或对弱势群体的保护不足。此外，过度依赖人工智能来做决定可能会损害公民自由、减少人类监督并混淆问责制。本文探讨了人工智能驱动的预测警务对针对妇女的犯罪的双重影响。它探讨了潜在的好处（提高效率、主动预防）、道德和法律挑战，以及延续性别偏见、侵犯隐私和歧视的风险。这篇论文呼吁谨慎、平衡地将人工智能融入执法，强调透明度、道德算法设计和持续的人为监督的必要性，以确保人工智能驱动的警务支持妇女的安全和权利，而不会加剧现有的不公正现象。关键词：人工智能、预测性警务、针对妇女的犯罪、技术、隐私。DOI 编号：10.48047/NQ.2022.20.1.NQ22435 NEUROQUANTOLOGY 2022；20(1):1430-1452
对预测性的机器学习模型的比较分析
1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。 我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。 我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。 本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。 关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。 A. 简介1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。A.简介
Mammaprint®与基因表达途径的关联预测对细胞周期蛋白依赖性激酶4/6（CDK）抑制的抗性
•在所有HR+HER2-肿瘤中，14.4％（n = 834）被归类为Ultralow，38.1％为（n = 2201）低，37.6％（n = 2175）为高1，而9.8％（n = 568）为高2风险（表1）。•观察到线性相关性，随着哺乳动物的风险增加和RB功能的增加（p <0.001）（图2）。RB功能丧失的平均基因表达与高2个肿瘤表现出最高的相关性。所有哺乳动物/蓝图亚型比较都是显着的（所有比较的2路ANOVA，p <0.0001）（图3）。•与其他哺乳动物组相比，乳腺斑点高2的肿瘤比例最高，对CDK4I的耐药性（43.0％）（p <0.001）（图4）。•高2显示与与CDK4无关的高增殖相关的基因最强的相关性，与所有哺乳动物基团相比，相关性明显更高（所有乳突比较的2条ANOVA，P <0.0001）（图5A）。然而，在蓝图高2个腔与高2基底亚组比较之间对CDK4I的抗性之间的相关性中没有显着差异（2路ANOVA，P = 0.185）（图5B）。
人工智能在预测性维护中的作用
摘要 城市交通基础设施包括道路、桥梁和隧道，对城市交通至关重要，但随着时间的推移，它们仍然容易磨损和损坏。传统的维护方法依赖于被动维修和定期检查，往往无法防止突然发生故障，从而导致代价高昂的中断和安全风险。本研究探讨了人工智能 (AI) 如何通过预测性维护彻底改变基础设施管理。通过部署智能传感器和利用预测分析，AI 能够持续监测结构健康状况，并在潜在问题升级为严重故障之前主动识别它们。该研究开发并测试了一种基于 AI 的预测性维护模型，该模型分析城市基础设施中嵌入式传感器的实时数据，以检测异常并预测故障模式。结果表明，预测性维护模型可以缩短响应时间，将维护成本降低 30%，并防止大约 92% 的意外故障。这些发现强调了 AI 驱动的方法在减少计划外中断、优化资源配置和延长基础设施使用寿命方面的潜力，最终创建更安全、更可持续的城市交通系统。然而，数据变化和环境干扰方面的挑战也值得关注，这表明未来还有改进的空间。这项研究为将人工智能融入城市基础设施维护提供了一个框架，凸显了人工智能在改变城市长期基础设施健康和可靠性方面所具有的潜力。
平衡安全与正义，预测警务的道德
南非警察局摘要： - 研究南非预测性警务的道德后果，该研究旨在查明主要障碍和危险，同时检查潜在的解决方案，以使您担心您的担忧并保证负责任的应用。关键主题包括数据隐私，算法偏见，有关警务，社区参与，问责制和透明度以及透明度。减少偏见，监督程序，重要点，重大的道德问题是通过南非的预测警务提出的，包括隐私的入侵，算法偏见以及过度的警务。鉴于种族不平等的历史和当前背景，这些担忧更加紧迫。为了解决这些问题，需要将个人权利和公共安全放在首位的平衡策略。为了确保在南非负责任地使用预测性警务，透明度，问责制，社区参与和道德标准至关重要。必须减轻算法和数据的偏差，以便停止偏见的结果。对预测性警务的过度依赖可能对社区关系和常规执法技术有害。方法论策略：设计定性研究，文献综述，与公共成员，执法人员的半结构化访谈以及南非预测性警务计划的案例研究，对预测性警务的南非媒体报告的内容研究。相关性。总而言之，南非有预测性警务的优势和缺点。这项工作以更全面和细微的方式来提高我们对南非预测性警务所提出的道德难题的了解。这项研究可以提高公众意识，并鼓励参与有关南非预测性警务的讨论。这些发现可以帮助决策者和执法机构创建实施预测性警务的道德和实用策略。尽管技术提出了更有效和有效执法的可能性，但它也带来了严重的道德问题。南非可以通过解决这些问题并实施必要的程序来最大程度地降低与预测性警务相关的危险，同时最大程度地提高其潜在优势。关键字： - 预测性警务，数据分析，犯罪预测，执法，公共安全，道德，隐私，偏见，歧视，算法公平，监视，社区参与，问责制，监督，监督。
对COVID的预测模型的全面回顾 -
本评论提供了对医疗保健中机器学习（ML）应用的深入探索，专门针对接种疫苗的个体的Covid-19预测模型。它强调了ML在疾病预测和预后中的关键作用，从而展示了其在大流行背景下增强医疗保健结果的潜力。Covid-19的主要挑战，例如无症状载体的高传输速率和遏制策略的有效性，以突出ML可以提供显着优势的领域。该研究旨在使用多种监督的ML回归技术（包括线性回归，Lasso，支持向量机和指数平滑）开发用于Covid-19传播的先进预测模型，应用于广泛的COVID-19患者数据集。这次审查产生的见解支持努力与COVID-19并改善公共卫生策略，证明ML对大流行管理和医疗保健的弹性的重要贡献。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。
通过随机分散模型预测控制
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAV）网络中的通信延迟显着影响基于连接的优化协调，增加了碰撞风险和降解系统性能。现有方法受到实时计算挑战，过时的数据，可扩展性约束和管理不确定性的困难的限制。本文提出了一种随机分散的模型预测控制（SDMPC）框架，以通过合并一种新颖的随机近似方法来模拟不确定性，以减轻通信延迟的不利影响。我们的方法提供了对安全限制的紧密概率约束，从而确保了准确的训练有素的预测并改善了协调。仿真结果表明，与在各种通信延迟条件下的常规方法相比，所提出的SDMPC框架减少了平均轨迹偏差，并降低了碰撞风险。这些改进使SDMPC成为大型CAV网络的有效解决方案，从而提高了安全性和效率。