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引用Qian H，Zuo Y，Wen S，Wang X，Liu Y和Li T（2024），运动训练对肠道微生物组失衡对肥胖个人的影响：一项研究BA
气候变化将对人类社会（包括人口运动）的各个方面产生重大影响。在某些情况下，人口将因自然灾害和突然发作的气候事件（例如热带风暴）所取代。在其他情况下，气候变化将逐渐影响一个地方的经济，社会和政治现实，这反过来又影响人们的迁移方式和地点。计划广泛的未来气候相关流动性是开发计划者和政策制定者面临的关键挑战。本文根据对最近三十个模型的分析，回顾了与气候相关的迁移预测模型的状态。我们介绍了不同建模方法的关键特征，优势和劣势，包括重力，辐射，基于代理的基于代理，系统动力学和统计外推模型，并深入考虑五个说明性模型。我们表明，在开发的这一阶段，预测模型尚未能够对未来气候相关的迁移提供可靠的数值估计。相反，模型最好用作考虑一系列可能的未来，探索系统动态，测试理论或潜在政策效果的工具。我们考虑发现的政策和研究含义，包括需要改善迁移数据收集，增强的跨学科协作以及基于方案的计划。
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机器学习（ML）方法已成为建模和预测复杂的高维时空数据集的重要工具，例如在环境和气候建模应用程序中发现的数据集。mL方法可以提供短期预测的快速，低成本替代方案，而不是昂贵的数值相似，同时通过能够坚固，动态地量化预测性不确定性，从而解决了数值建模的显着杰出限制。对高级气候变量的低成本和近乎遗传的预测在预警系统，象征和参数性小规模的本地相关模拟中具有明确的应用。本文通过将数据驱动的自动编码器与高斯工艺（GP）相结合以产生基于概率张量的回归模型，从而提出了一种多任务时空回归的新方法。提出了该方法，以同时预测全球尺度上的一步温度和压力。通过在学习的潜在空间中进行概率回归，可以将样品传播回原始特征空间，以大大降低的计算成本产生不确定性估计。复合GP-AutoEncoder模型能够同时预测全球温度和压力值，平均误差分别为3.82℃和638 HPA。此外，平均而言，真实值在所提出的后验分布范围内95.6％的时间说明该模型会产生良好的预测后验分布。
基于变压器的需求预测中的迁移学习......
越来越多的房主选择使用光伏 (PV) 系统和/或电池存储来最大限度地减少能源费用并最大限度地利用可再生能源。这刺激了高级控制算法的开发，以最大限度地实现这些目标。然而，在开发此类控制器时面临的一个共同挑战是无法准确预测家庭用电量，尤其是对于较短的时间分辨率（15 分钟）和数据效率较高的情况。在本文中，我们分析了迁移学习如何通过利用来自多个家庭的数据来改善单个房屋的负荷预测。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据来训练一个高级预测模型（时间融合转换器），然后在数据有限（即只有几天）的新家庭上微调这个全局模型。获得的模型用于以 15 分钟的时间分辨率预测家庭未来 24 小时（未来一天）的用电量，目的是将这些预测用于模型预测控制等高级控制器中。我们通过使用真实家庭数据，展示了这种迁移学习设置相对于仅仅使用单个新家庭数据的优势，包括（i）预测准确性（MAE 减少约 15%）和（ii）控制性能（能源成本减少约 2%）。
现代社会，CFO该如何运用算法预测？
首席财务官知道，预测过程不仅仅关乎数据，还关乎实现预测的人以及他们在企业内部建立的联系。人力投入比以往任何时候都更加重要。疫情让财务部门无论员工是在办公室、在家还是在其他州都能正常运作。虽然人类可以相对准确地进行预测，但我们无法以与算法预测相同的速度处理大型数据集。这限制了首席财务官、财务部门和企业的发展。根据 Philip E. Tetlock 在《超级预测——预测的艺术和科学》一书中的说法，“虽然错误的预测很少会像错误的药物那样明显地导致危害，但它会潜移默化地引导我们做出错误的决定，以及由此产生的一切后果——包括金钱损失、错失的机会、不必要的痛苦，甚至战争和死亡。”鉴于外部环境和内部环境数据量的快速变化，算法预测更适合理解模式、识别驱动因素并澄清数据中的“噪音”。（有关更多信息，请探索百老汇图书的《超级预测》。）
太阳预测的进步
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工艺灵活性和不完美预测对哈伯-博世绿色氨操作和设计的影响
本文采用两种方法来评估灵活性在绿色氨工厂中的作用：用于工厂设计的线性规划 (LP) 和用于工厂运行的模型预测控制 (MPC)。前一种方法已用于其他绿色氨生产分析，11 – 15 尽管本文提出了一种修改方法来确定存储单元的循环对氨价格的影响程度，并给出了新的灵敏度结果。后一种 MPC 方法在孤岛绿色氨工厂中的应用是新颖的，并且为 LP 提供的结果设置了保护栏。MPC 的目的不是设计专门确定氨工厂运行参数（温度、压力、进料比等）的控制回路；相反，MPC 的目的是作为一种确定氨工厂设定点的算法。换句话说，这里介绍的 MPC 类似于级联控制布置中的主回路，决定电力分配和氨产量。对于这两个模型，天气数据均来自 ERA5，并使用标准涡轮机曲线 13 和 Python 上的 PVLib 模块转换为风能和太阳能数据。16
过程灵活性和不完美的预测对Haber -Bosch绿色氨的操作和设计的影响
本文采用了两种方法来评估extibles在绿色氨植物中的作用：植物设计的线性编程（LP），以及用于植物运行的模型预测控制（MPC）。在绿色氨产生的其他分析中已经采用了这种方法，11 - 15，尽管这里提出了一种隔离阳离子，以确定存储单元对氨价格的影响的程度，并提出了新的敏感性结果。后一种MPC方法在其应用于岛的绿色氨植物中是新颖的，并将后卫导轨置于LP的结果。MPC的目的不是设计控制回路，该控制环确定了氨植物的工作参数（温度，压力，进料比等。）;相反，MPC的目的是用作确定氨植物设定点的算法。换句话说，此处介绍的MPC类似于级联反控制排列中的主要环，决定了功率分配和氨的产生。对于这两种模型，天气数据均来自ERA5，并使用标准涡轮曲线13和Python上的PVLIB模块转换为风和太阳能数据。16
使用量子神经网络进行时间序列预测⋆
量子计算 (QC) [15] 诞生于 1982 年，当时理查德·费曼指出了使用经典计算机模拟量子系统的复杂性。从那时起，QC 一直作为一个研究领域不断发展，直到今天，QC 的当代应用多种多样，包括密码学、金融、博弈论、化学建模或机器学习 [5][10][12][17]，仅举几例。量子计算硬件的最新发展和可以在经典计算机中运行的量子计算机模拟器的存在，为提高量子计算的最新水平做出了重大贡献，尽管量子霸权（理解为从指数时间到多项式时间的显著加速）尚未实现，但对于少数应用而言，例如使用 Grover 搜索在 O(√n) 中搜索无序集合，使用 Deutsch-Jozsa 方法判断函数是否平衡，或使用 Shor 算法进行整数因式分解 [15]，这些只是最常见的例子。
有关研究主题的社论，可再生能源自动化和能源预测的最新进展
可再生能源（如太阳能，风能和水力发电）等可再生能源正在越来越受欢迎，因为我们努力实现更可持续的未来。然而，它们的间歇性且通常是不可预测的性质，在能够确保常规时期内发电的持续发电方面为能源行业带来了挑战。因此，对可再生能源输出的准确预测对于它们可靠地整合到功率网格中至关重要。在这方面，自动化和机器学习通过实现对能量输出的更精确的预测，可以显着改善能量预测。高级算法和高性能计算系统允许更好的网格管理和提高发电系统的效率。自动化也用于可再生能源系统的运行和维护。实时监控和控制系统可以快速响应天气状况的变化，从而优化能源生产。本社论总结了可再生能源自动化和能源预测的最新进步，这是实现可持续能源未来的关键领域。研究主题涵盖了基于机器学习的能源预测，可再生能源系统的控制和优化，以及将可再生能源整合到微电网中，如图1所示。持续的可再生能源自动化和能源预测的研究和发展对于向可持续能源未来的过渡至关重要。因此，可再生的发电和可持续能源的发展正成为许多国家的重要问题。一方面的全球能源危机以及对另一方的气候变化威胁的发展促使全世界都寻求替代的能源解决方案，例如太阳能，风，氢等，加速了脱碳的能量矩阵。有了这些重要的优先事项，因此需要对可以支持该国的权力转变的先进技术，以过渡到可再生和可持续的能源未来。这些技术必须能够连续监视系统，并在常规期间维护其连续运行，以确保此类大规模项目的技术和经济可行性。但是，在一代中产生的电力
2030 年的计算病理学：德尔菲研究预测未来十年人工智能在病理学中的作用
a 西班牙科尔多瓦圣胡安迪奥斯医院 HT Médica 研发部 b 西班牙马德里自治大学医学院 c 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所实验室医学和病理学系 d 日本千叶县鸭川市龟田医疗中心病理学系 e 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心病理学系 f 美国密歇根州安娜堡市密歇根大学病理学系 g 美国马萨诸塞州波士顿市麻省总医院/哈佛医学院综合诊断中心病理学系 h 新西兰惠灵顿市奥塔哥大学惠灵顿医学与健康科学学院 i 瑞典斯德哥尔摩市卡罗琳斯卡医学院肿瘤病理学系 j 葡萄牙波尔图市波尔图大学分子病理学与免疫学研究所病理实验室 k 美国佐治亚州亚特兰大市埃默里大学病理学与实验室医学系 l Azienda 病理学部意大利卡尔塔吉罗内格拉维纳医院卡塔尼亚省立卫生研究院 m 西班牙格拉纳达圣塞西利奥临床大学医院病理学系 n 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学中心解剖病理学系 o 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院和哈佛医学院病理学系 p 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心病理学系 q 美国威斯康星州密尔沃基威斯康星医学院病理学系 r 加拿大温哥华不列颠哥伦比亚大学迈克尔·史密斯基因组科学中心病理学与实验室医学系 s 德国海德堡海德堡大学医院病理学研究所 t 美国德克萨斯州奥斯汀 Sonic Healthcare 病理学系 u 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院病理学系 v 美国密歇根州底特律亨利·福特医院病理学系 w英国利兹 x 西班牙马德里拉巴斯大学医院整形与重建外科系 y 西班牙马德里 Puerta de Hierro-Majadahonda 大学医院普通外科和消化道系 z 西班牙哈恩 Clínica Las Nieves HT Médica 综合诊断系 aa 美国加利福尼亚州斯坦福斯坦福大学医学院病理学系和医学与成像人工智能中心