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启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。
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。
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
人工智能模型的预测性能......
摘要 目的：过去几年，人工智能模型预测移植后健康并发症的有效性和能力一直存在争议。在这篇系统综述中，我们评估了不同的人工智能模型在预测心肺移植后健康结果方面的表现。材料和方法：我们研究了在线数据库。我们收集并分析了人工智能在心肺移植中的应用性能指标数据。此外，我们还进行了偏倚风险评估。结果：在我们收集的 122 项初步研究中，有 15 项被纳入分析。人工智能模型表现出很高的性能，其判别指标（例如受试者工作曲线下面积）范围从 0.620 到 0.921，并且对长期结果具有良好的校准性。随机森林和极端梯度增强模型优于其他模型，尤其是传统的线性模型。北美白人是主要的子样本，儿科人群被排除在分析之外。大多数研究表明总体偏倚风险较高，而对研究问题的适用性则显示风险较低。结论：监督机器学习模型在预测移植后健康结果方面表现良好。然而，必须考虑人工智能模型在移植中的应用的偏见和伦理问题，才能得出安全的结论。
人工智能驱动的预测分析在优化 IT 中的作用
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能驱动的预测分析在优化 IT 行业供应链运营中的关键作用。通过利用机器学习、深度学习和神经网络，预测分析可以显著增强需求预测、库存管理、供应商选择和风险管理。尽管人工智能有可能彻底改变供应链，但它的整合面临着挑战，包括数据质量、对熟练人员的需求和组织阻力。讨论了战略实施方法，强调强大的数据基础设施、利益相关者的参与和持续创新。本文通过强调人工智能在供应链中的经济和社会影响并为未来的研究方向提出建议，为学术讨论做出了贡献。它是从业者和学者在供应链优化中应对人工智能驱动的预测分析复杂性的综合指南。关键词：人工智能驱动的预测分析、供应链优化、IT 行业、机器
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。
从预测性人工智能转向可操作性人工智能
实施起来非常容易，因为它完全依赖于关联 [5]。例如，虽然姑息治疗咨询和去甲肾上腺素输注都高度提示患者死亡，但不能合理地得出停止任何一种治疗就会降低患者死亡概率的结论 [6]。换句话说，预测性人工智能不能指导ICU临床医生做什么，因为它只提供预警。对于为ICU医生提供治疗决策建议的人工智能，即“可操作的人工智能”，需要考虑因果关系。可操作的人工智能应该执行因果推理任务 [3]，这意味着它可以预测（未来）患者的结果或由替代治疗决策导致的事件。通过比较这些结果，可操作的人工智能可以就导致最佳预测结果（即最佳治疗）的治疗方案提供建议。在医学中，因果推理任务传统上是通过进行随机对照试验（RCT）来完成的。治疗的随机化使人们能够将治疗组之间的结果差异解释为治疗的因果效应。因此，人们可以简单地比较结果并得出结论，具有最佳观察结果的结果代表最佳治疗。然而，在观察性研究中，因果推理任务更为复杂，通常因共同原因（混杂偏差）和对共同效应的选择（选择偏差）而加剧。因此，为了让人工智能从观察数据中“学习”因果推理任务，它需要调整这些偏差。要做到这一点，关键是使用适合所考虑治疗类型的调整方法。
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。该研究收集了有关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。根据本文所述研究，作者建议开发一种更先进的安全管理系统，即预测性安全管理系统，该系统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。
预测 AI 和 GenAI 的数据要求
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，它通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一个新类别的软件，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化，并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 来推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 的诞生地。™