不过,这就是事情。在加速研究方面,运行AI算法是相对容易的部分。收集,清洁和管理该算法的数据馈送,这是重型升降机。失败
推动私营部门商业决策的投资回报率计算在很大程度上导致了整个勘探、采矿、加工和回收生命周期阶段以及某种程度上的制造和最终用户/销售阶段私营部门总体上缺乏主动性。就经济需要而言,私营部门认为投资或参与勘探或采矿项目在经济上不可行,因为这些项目可能需要数十年时间,而且如果价格下跌,仍然会失败,或者加工和回收不可扩展,几乎没有办法降低成本。虽然公共部门确实会为其活动进行投资回报率计算,但政府不会像企业那样“失败”,因此不会从低投资回报率中获得同样的激励。
维护过去只是被动的。只要在出现问题时进行修复,但这可能会花费不菲,因为需要非计划停机进行维修。主动规划停机时间对生产的影响最小,这样做更好,也更具成本效益。有几种方法可以做到这一点。预防性维护使用历史数据来预测某个部件何时可能发生故障,以便提前更换,但昂贵的部件可以在它们仍然有使用寿命时更换。而且部件可能会过早出现故障,因此仍然可能发生计划外停机。对于建筑物中的供暖、通风、空调和制冷 (HVACR) 系统,这意味着办公室工作人员会感到不便或无法工作。对于医院等建筑物来说,情况可能更糟,因为 HVACR 对正常运行至关重要。
由于服务器的运行寿命为 10 年,而变电站的运行寿命约为 40 年,因此此类系统在运行过程中会发生故障。与 IT 基础设施现代化相关的所有成本都将包含在电价中,因此我们可能面临一个现代化和创新的电力行业,其电费高昂,消费者数量最少。联邦电网公司正在致力于创建数字变电站,并认为它们很有前景。但是,如果我们无法通过提供证据表明网络安全解决方案确实提高了电力设施运行的可靠性来证明其成本是合理的,那么电力工程师将再次不得不求助于“切博克萨雷机电厂”生产的机电继电器(已运行 40 多年,从未发生过任何故障)。
根据世界卫生组织(WHO),主要抑郁症(MDD)是最普遍的情绪障碍,是全球残疾人的主要原因,有超过3亿名患者受到影响(Who,2017年)。 MDD是由一系列行为,情感和认知症状的星座定义的,并为医学界带来了挑战。 传统的抗抑郁药,例如选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIS)或三环抗抑郁药(TCA)有几个缺陷,因为它们的治疗功效通常受到副作用和从几周到几个月(Harmer等人的效果发作)延迟而延迟的副作用(Harmer等人,2017年)。 此外,那些失败的标准抗抑郁药治疗失败的人被认为具有耐药性抑郁症(TRD),因为研究确定大约50%的此类患者无法对这种治疗做出反应,并且大约65%的患者无法实现缓解(Chen,2019年)。根据世界卫生组织(WHO),主要抑郁症(MDD)是最普遍的情绪障碍,是全球残疾人的主要原因,有超过3亿名患者受到影响(Who,2017年)。MDD是由一系列行为,情感和认知症状的星座定义的,并为医学界带来了挑战。传统的抗抑郁药,例如选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIS)或三环抗抑郁药(TCA)有几个缺陷,因为它们的治疗功效通常受到副作用和从几周到几个月(Harmer等人的效果发作)延迟而延迟的副作用(Harmer等人,2017年)。此外,那些失败的标准抗抑郁药治疗失败的人被认为具有耐药性抑郁症(TRD),因为研究确定大约50%的此类患者无法对这种治疗做出反应,并且大约65%的患者无法实现缓解(Chen,2019年)。
在涉及系统识别,自适应控制和机器学习的应用程序中,随着时间的推移会不断处理输入输出数据流,以产生参数/权重估计的效率,以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如,在控制的背景下,这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时,这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下,参数估计的序列可能会收敛到一定极限,而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
在未能获得监管部门批准的临床化合物中,约有 90% 是由于缺乏临床疗效而失败,30% 是由于难以控制的毒性,10%-15% 是由于药物特性差。整合临床前、临床和 RWD 将有助于扭转这些令人担忧的研发趋势。通过获取失败的临床试验数据(包括有关患者分层策略、给药方案和不良事件的数据),研发团队可以尽早暂停不可行的资产的开发,设计更智能的试验,尽早发现潜在危害,并做出更明智的继续或不继续的决定。同时,整合纵向 RWD(包括来自 EHR、登记处和连接设备的数据)将允许研究人员将临床结果与生物标志物、合并症和生活方式因素关联起来。