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时空建模和预测使用地理信息系统和神经技术的草原土壤肥力
这项研究介绍了使用地理信息系统和神经技术来建模空间异质性和预测乌克兰Kherson地区的Steppe土壤生育能力的农业化学特性的预测变化。建模允许确定当前农业实践对过去50年中大量营养素含量变化的影响的一般规律性，这导致了腐殖质，氮，磷和钾盐土壤中腐殖质，氮，磷和钾的含量逐渐减少的过程。缺乏均衡的作物轮作，施肥者的常规，统一和必要的供应，水侵蚀的发生，包括灌溉侵蚀和缩水以及长期的灌溉导致1970年至2020年的大含量含量的含量下降：Humus的含量 - 含量为0.36％（从2.56％到2.56％到2.20％）或统计14.1％。移动磷 - 34.2％（从62.0 mg·kg -1到40.8 mg·kg -1）;可交换钾 - 17.8％（从442.4 mg·kg -1到363.8 mg·kg -1）; 2013 - 2020年平均，硝化氮含量的含量降低了17.0％（从23.0 mg·kg -1至19.1 mg·kg -1）。
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
ASG 简报 | 2022 年 12 月 IceNet：使用基于 AI 的新工具进行更快、更准确的海冰预报
对于未来两个月的海冰情况，IceNet 的准确率达到 92-97%（取决于季节），优于最先进的基于物理的模型。 研究人员发现，IceNet 在标准笔记本电脑上的运行速度比基于物理的模型在超级计算机上的运行速度快 2,000 倍，并且可以快速整合新的实时数据来应对快速变化的海冰情况。 该工具可以为未来季节提供准确的预测：这个时间表对于在北极生活和工作的人们的决策至关重要。 IceNet 将与 BAS 运营的皇家研究船 (RRS) Sir David Attenborough 的数字孪生（虚拟模型）集成，帮助绘制穿越海冰的省油路线，从而支持 BAS 到 2040 年实现净零排放的目标。 BAS 与世界自然基金会 (WWF) 和当地政府合作，目前正在探索如何将 IceNet 应用于加拿大北极地区危险海冰状况的保护规划和预警系统。 IceNet 是自然环境研究委员会于 2022 年发布的首个数字战略中关于人工智能工具在环境科学中的应用的案例研究。为什么图灵的 ASG 计划具有独特的优势来做到这一点？
最佳的储能系统尺寸确定，用于提高光伏（PV）动力站的利用率和预测精度
作为一种新型的浮动法规资源，储能系统不仅可以平滑新的能源生成的功能，还可以跟踪生成计划与新的能源能力相结合，以增强新的能源系统运营的可靠性。近年来，为新的网格能源电源站安装储能已成为中国的基本要求，但是从新能源电源站的角度来看，仍然缺乏相关的评估策略和技术评估，对存储系统的规模确定。因此，本文从总结了新能源电源站的能源存储的作用和配置方法，然后提出了多维评估指标，包括太阳能削减速度，预测准确性和经济学，这些指标被视为在PV电力机中确保储能系统的优化目标。最后，以比利时的4000 MWPV工厂的运营数据开发了六种具有不同比率储能能力比例的场景，并进一步探讨了储能尺寸对太阳能削减速度，PV降低功率和经济性的影响。本文提出的方法有效地评估了使用年度运营数据的大型PV电站的性能评估，并实现了对PV电站的最佳尺寸确定储能系统的自动分析，并验证了中国某些地区PV电站的原理的合理性。
时间序列分析和Q-DAS中的预测14.0.2.2
现在，在M-QIS中，用户可以使用TSAF自动预测质量值。tsaf从先前的测量结果中学习，并准确地预测了测量结果的未来趋势：自动化，快速和准确。在过程失控之前，请了解未来的不符合性，并及时做出反应。
多元风能和太阳能预测的最新发展
未来几十年，可再生能源的普及程度将进一步提高。这带来了新的挑战，因为风力涡轮机和太阳能电池板只有在有风和有阳光时才能发电。主要可再生能源的随机性意味着它们需要可靠和准确的预测才能正确整合。间歇性能源发电具有挑战性，因为它破坏了规划和运营能源系统的传统方法。可再生能源生产在多个时间尺度上变化和波动，迫使电网运营商调整其日前、小时前、分钟前和实时运营程序。因此，在可再生能源渗透率高的地区，如丹麦西部和德国北部的风力发电，需要在所有相关时间尺度上进行可靠的预测，以确保电力系统安全经济地运行。以斯堪的纳维亚地区为例，需要在不同时间范围内进行准确的风能和太阳能发电预测，以确保：
使用新闻情绪进行经济预测
报纸文本情绪可以在高频级别的流行宏观经济状况方面提供信息，可用于改善宏观经济指标的预测。在本文中，我们使用简单的词典方法从马来西亚本地报纸文章的业务和财务部分中提取了情感，然后评估与现有基于调查的情感测量和宏观经济增长结果的关系。具体来说，本文使用线性模型，非线性机器学习模型和长期术语记忆（LSTM）神经网络研究了报纸增长的报纸情感及其需求侧组件的预测能力。我们的调查结果表明，新闻情绪可以立即播放基于调查的商业情感措施。使用线性回归和非线性机器学习模型，我们还表明，新闻情绪具有可靠的预测能力，可在两到三季度预测范围内实现私人投资增长。尽管如此，我们发现使用新闻情绪在整个预测期间预测GDP增长的其他需求端成分方面没有显着改善，这表明提取的新闻情绪为更广泛的经济提供了有限的信息内容。
超级预测来自……的‘技术奇点’风险
随着人工智能在不断发展，它也带来了风险，因为对手可能会利用这些系统违背其初衷。人工智能（AI）在预测性网络安全中的应用越来越多，引起了越来越多的担忧，引发了有关“天网”成为现实的各种讨论。公众人物（如史蒂芬·霍金斯）和技术大师（如埃隆·马斯克）认为人工智能对人类构成了严重风险，可能导致人类灭绝，这加剧了人们的担忧。我们一致认为，如果人工智能继续用于国防和安全，最终可能导致“技术奇点”事件，给人类文明带来不可预测的变化，“这可能预示着人类时代的终结” [1]。本文的目的是在人工智能和网络安全主题之间建立互补性，促进适应（即关注对人工智能系统的信任）并实现风险分类（这对于量化网络风险的连锁效应是必要的）。由于人工智能的崛起似乎是不可避免的，本文的目的是预测我们需要解决的领域，以减轻“技术奇点”事件的概率，而不是阻止它的发生，因为按照现有的推测模型，这种假设似乎是不可避免的[2]。
欧洲疫苗协会对欧洲疫苗需求预测的立场
欧洲疫苗协会成员公司致力于满足欧洲公民和世界公民的公共卫生需求。要在需求增加和供应受限的情况下确保疫苗供应，就必须有一个强大的行业在稳定的环境中运作，能够生产出最高质量的疫苗并进行创新以满足未来的疫苗需求。供需双方需要保持平衡，以确保健康的疫苗生态系统。如果安装的产能过大，产能过剩的固定成本会增加每剂疫苗的生产成本。相反，供应低于需求会导致短缺，这可能会影响公共卫生。所有主要的欧洲疫苗制造商都是全球供应商，其目标是尽可能满足全球需求。因此，长期准确预测全球疫苗需求是成功推出新疫苗或确保现有疫苗供应充足的重要因素，尤其是在复杂且受到严格监管的环境中。
空运货物装载组合预测与包装模型
在本文中，我们提出了一种组合预测和优化决策支持工具，以协助航空货运收入管理部门接受/拒绝即将到来的货运预订。我们考虑一家联合航空公司的情况，并重点关注客机腹舱容量。这个过程是动态的（在预订期限内以离散方式接收预订）和不确定的（对于某些预订，没有提供三个尺寸，而实际可用于货物的腹舱空间仅在起飞前几个小时才公布）。因此，分析师根据历史数据或人类经验做出决策，由于上述不确定性，这可能会产生次优或不可行的解决方案。我们通过提出数据驱动的算法来预测可用的货物空间和货物尺寸来解决这些问题。一旦收到新的预订请求，就会按顺序解决包装问题，预测货物尺寸（如有必要），并考虑这种预测的不确定性。如果预订导致可行的装载配置，并且没有卸载之前接受的预订，则接受该预订。在确定性环境下应用时，我们的包装方法优于合作航空公司使用的方法，可将装载量提高 20%。该框架还在假设货物尺寸未知的情况下进行了测试，比较了风险倾向策略和风险规避策略，其中后者考虑了尺寸预测的不确定性，前者则使用