代理模型为科学和工程领域的计算带来了一场革命。在人工智能的支持下,代理模型可以提供高度准确的结果,并且与实际模型的计算机模拟相比,计算时间大大减少。代理模型技术已应用于众多科学和工程领域,能源系统建模就是其中之一。由于混合和可持续能源系统的理念在现代世界迅速传播,成为智能能源转变的典范,研究人员正在探索基于人工智能的代理模型在分析和优化混合能源系统中的未来应用。评估能源系统适用性的有前途的技术之一是数字孪生,它可以利用代理模型。这项工作提出了一个关于人工智能驱动的代理模型及其应用的全面框架/评论,重点关注数字孪生框架和能源系统。阐述了机器学习和人工智能在构建有效替代模型中的作用。之后,介绍了针对不同可持续能源开发的不同替代模型。最后,描述了数字孪生替代模型及其相关的不确定性。
集成 – 在组件、子系统、系统级别开发和应用数字替代真实源模型;使用更高保真度模型和经验数据验证替代模型;在 MDO 分析中部署子系统替代模型;在集成系统级别执行交易和成本研究 分析 – 定义子系统和系统级别对设计变量的敏感性;解决跨子系统的不确定性传播及其对总体系统性能和成本的影响;执行概率分析以量化系统满足性能要求的裕度和不确定性。设计 – 使用更新的数字替代模型为最敏感的设计变量部署方差减少策略设计;使用制造和维持数字替代模型进行制造和维持设计 构建 – 使用替代真实源模型来解释制造和装配公差的变化,这是开发数字孪生的前提。测试 – 优化测试以提供验证数字替代真实源所需的知识;使用测试来监控和减轻关键技术性能参数的不确定性,作为衡量要求进展的指标。操作 - 部署数字孪生来监控健康状况,获取有关系统性能的更多知识,项目最佳维持,和/或为自适应控制提供参考模型。学习 - 积累知识并实施到数字替代模型中,以提高下一个系统的性能。
集成 – 在组件、子系统、系统级别开发和应用数字替代真实源模型;使用更高保真度模型和经验数据验证替代模型;在 MDO 分析中部署子系统替代模型;在集成系统级别执行交易和成本研究 分析 – 定义子系统和系统级别对设计变量的敏感性;解决跨子系统的不确定性传播及其对总体系统性能和成本的影响;执行概率分析以量化系统满足性能要求的裕度和不确定性。设计 – 使用更新的数字替代模型为最敏感的设计变量部署方差减少策略设计;使用制造和维持数字替代模型进行制造和维持设计 构建 – 使用替代真实源模型来解释制造和装配公差的变化,这是开发数字孪生的前提。测试 – 优化测试以提供验证数字替代真实源所需的知识;使用测试来监控和减轻关键技术性能参数的不确定性,作为衡量要求进展的指标。操作——部署数字孪生来监控健康状况,获取有关系统性能的更多知识,预测最佳维持情况,和/或为自适应控制提供参考模型。学习——积累知识并实施到数字替代模型中,以提高下一个系统的性能。
14.30-14.50 Sergey Sayenko(A.S.újvChijes):磷酸镁磷酸镁的R&D矩阵(MPP)矩阵,可靠地将SM和ND作为次要的非律师替代的SM和ND可靠地固定为次要的非律师替代物,用于次要的AM和CM和CM和CM,以及AS AS AS AS AS AS AS AS AS tC。
Surrogate Screening Tests: Probable Possible HIV (Human Immunodeficiency Virus)* $105.00 HBsAg (Hepatitis B) * $99.00 HCsAb (Hepatitis C) * $59.00 RPR (Syphilis) * $49.00 DNA Gene Probe (Gonorrhea & Chlamydia) * $139.00 CMV Total (Cytomegalovirus) $104.00 ABO RH(血型)$ 39.00抗体屏幕$ 55.00 Rubella ab IgG $ 129.00 Rubella疫苗接种(如果不能免疫)(注射套件)$ 142.00 VARICELLA(Chicken Pox)Varicella疫苗接种(Injection X2 incection x2 incl。)$ 377.00孕酮$ 140.00 cbc w/diff $ 48.00电解质$ 42.00 FSH(卵泡刺激激素)$ 140.00 counsyl遗传测试†$ 550.00尿液药物筛查$ 83.00 Venipuncture(x3)上面的“*”测试每六个月重复一次,以确保
效率的提高是以不透明性和偏见为代价的 [1, 21, 29]。人们越来越关注透明度和解释,以发现和减轻机器学习算法引入的偏见和错误。在这些解释方法中,基于代理的模型解释(现在称为代理解释)是最常用的 [16]。代理方法训练代理来模仿分类器的结果。选择此代理是因为其设计简单、高度透明且易于理解。在他们的调查中,Bodria 等人 [6] 将代理解释分为三类:(a)特征归因,(b)规则和(c)基于示例的解释。每个解释都有不同的目的(本文首先提出),最终影响解释的生成方式和呈现给用户的方式。
容纳所有可能的结果,那么它就不是科学理论。因此,科学理论应该导致可检验的假设。如果假设被推翻,那么推导出假设的理论就是错误的。例如,依恋的二次强化理论指出,婴儿通过父母与一次强化物(食物)的配对而对父母产生依恋。正是通过这种“二次强化”,孩子与父母之间的纽带才得以形成。二次强化理论已被许多实验推翻。也许最值得注意的是,在有代孕布母亲的情况下,幼猴由代孕铁丝母亲喂养。幼猴对铁丝猴子没有依恋,经常粘在代孕布母亲身上(Harlow,1958)。
对脑图进行统计比较是神经成像中的标准程序。在评估图间相似性时,已开发出多种推理方法来解释空间自相关的影响。旋转测试是一种常用的生成保留空间自相关的替代图的方法。本文我们表明,该程序的一个关键部分——将脑图投影到球面——会扭曲顶点之间的距离关系。这些扭曲会导致替代图不能完美地保留空间自相关,从而导致假阳性率过高。然后我们确认,有针对性地去除具有高扭曲的单个旋转可降低假阳性率。总的来说,这项工作强调了在生成用于图间比较的替代图时准确表示和操纵皮质几何形状的重要性。
FDA根据《动物药物和动物通用药物用户费用修正案》第305条的要求(Pub。L. 115-234),以协助赞助商将复杂的自适应和其他新型研究设计纳入拟议的临床研究方案,并根据《联邦食品,药物和化妆品法》(FD&C Act)提出的新动物药物的临床研究方案和应用。Pub第305节。L. 115-234, among other things, directed FDA to hold a public meeting for interested parties to discuss innovative animal drug investigation designs and to issue guidance addressing the incorporation of the use of such elements of investigations as complex adaptive and other novel investigation designs, data from foreign countries, real-world evidence (including ongoing surveillance activities, observational studies, and registry data), biomarkers, and surrogate endpoints into临床研究方案和应用,以支持新动物药物的有效性。
