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灰色免疫模型给出了定性不同的预测
将宿主总体分为易感，感染和免疫等类别的隔室模型构成流行病学建模的主流。有效地，这种模型将感染和免疫视为二进制变量。我们构建了一个基于个体的随机模型，该模型将免疫视为连续变量，并结合了导致免疫力变化较小的因素。较小的免疫效应（SIE）包括其他感染的交叉免疫力，亚临床暴露的免疫力较小，并且在没有反复暴露的情况下缓慢衰减。The model makes qualitatively different epidemiological predictions, including repeated waves without the need for new variants, dwarf peaks (peak and decline of a wave much before reaching herd immunity threshold), symmetry in upward and downward slopes of a wave, endemic state, new surges after variable and unpredictable gaps, and new surges after vaccinating majority of the population.实际上，SIE模型提出了普遍观察到的矮人和对称峰和反复的潮流的替代原因，在Covid-19-19大流行期间观察到了特别好的原因。我们还建议可检验的预测，以区分重复波的替代原因。该模型进一步显示了可能具有协同作用和拮抗作用的不同干预措施的复杂相互作用。也表明，从长远来看，短期内有益的干预措施也可能是危险的。
与视觉模型识别人类作用识别的共形预测
摘要 - 人类在循环（HITL）框架上是许多现实世界中的计算机视觉系统的特征，使人类操作员能够在AI帮助的情况下做出明智的决定。共形预测（CP）为标签集提供了严格的基于地面真相包容概率的保证，最近已成为HITL设置中有价值的工具。一个关键的应用领域是视频监视，与人类行动识别（HAR）紧密相关。这项研究探讨了CP在使用广泛预先训练的视觉模型（VLMS）的最先进的方法上的应用。我们的发现表明，CP可以显着减少候选类别的平均数量，而无需修改基础VLM。但是，这些减少通常会导致长尾巴的分布。为了解决这个问题，我们引入了一种基于调整VLM的温度参数以最小化这些尾巴的方法而无需其他校准数据的方法。我们的代码可在github上通过地址https://github.com/tbary/cp4vlm提供。索引项 - 符合预测，温度调整，视觉语言模型，人类行动识别。
质疑人工智能预测：影响力驱动的第二意见推荐
[1] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Dan Weld、Walter Lasecki 和 Eric Horvitz。2019 年。人机协作团队向后兼容的案例。ICML 人机协作学习研讨会 (2019)。[2] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上。1-16。 [3] Umang Bhatt、Javier Antorán、Yunfeng Zhang、Q Vera Liao、Prasanna Sattigeri、Riccardo Fogliato、Gabrielle Gauthier Melançon、Ranganath Krishnan、Jason Stanley、Omesh Tickoo 等人。2020 年。不确定性作为透明度的一种形式：测量、传达和使用不确定性。arXiv 预印本 arXiv:2011.07586 (2020)。[4] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。 [5] Rich Caruana、Yin Lou、Johannes Gehrke、Paul Koch、Marc Sturm 和 Noemie Elhadad。2015 年。医疗保健的可理解模型：预测肺炎风险和 30 天内住院率。第 21 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集。1721–1730。[6] R Dennis Cook。1986 年。局部影响力评估。皇家统计学会杂志：B 系列（方法论）48，2（1986 年），133–155。[7] Maria De-Arteaga、Artur Dubrawski 和 Alexandra Chouldechova。2021 年。利用专家一致性改进算法决策支持。arXiv 预印本 arXiv:2101.09648（2021 年）。 [8] Maria De-Arteaga、Riccardo Fogliato 和 Alexandra Chouldechova。2020 年。《人机交互案例：在存在错误算法评分的情况下做出决策》。2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-12。[9] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法错误后会错误地避开算法》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[10] Kelwin Fernandes、Jaime S Cardoso 和 Jessica Fernandes。2017 年。《具有部分可观测性的迁移学习应用于宫颈癌筛查》。《伊比利亚模式识别与图像分析会议》。Springer，243-250。 [11] Yarin Gal 和 Zoubin Ghahramani。2016 年。Dropout 作为贝叶斯近似：表示深度学习中的模型不确定性。在国际机器学习会议 (ICML) 中。1050–1059。[12] Ruijiang Gao、Maytal Saar-Tsechansky、Maria De-Arteaga、Ligong Han、Min Kyung Lee 和 Matthew Lease。2021 年。通过 Bandit 反馈实现人机协作。IJCAI (2021)。[13] Pang Wei Koh 和 Percy Liang。2017 年。通过影响函数理解黑盒预测。在第 34 届国际机器学习会议论文集-第 70 卷中。JMLR。org，1885–1894 年。[14] Himabindu Lakkaraju、Jon Kleinberg、Jure Leskovec、Jens Ludwig 和 Sendhil Mullainathan。2017 年。选择性标签问题：在存在不可观测因素的情况下评估算法预测。第 23 届 ACM SIGKDD 国际知识发现与数据挖掘会议论文集。ACM，275–284。
IDC FutureScape：2024 年全球生命科学预测
不久前，世界受到了 COVID-19 疫情的严重影响，生命科学行业迅速崛起并引领潮流，以创纪录的速度开发出疫苗。就在人们以为尘埃落定之时，世界再次受到俄乌战争和经济不确定性引发的地缘政治动荡的干扰，并导致经济衰退。随着高管层的关注点从“增长”转向“效率”，又出现了另一个颠覆性变化——生成式人工智能 (GenAI)。为生成式人工智能提供动力的大型语言模型 (LLM) 使人工智能的使用变得民主化。引用一家率先采用加速计算的美国跨国科技公司的首席执行官的话，“每个人都可以成为程序员”，因为生成式人工智能可以理解多种形式的输入，包括语音。近 40% 的生命科学行业已经在使用或试用 GenAI 工具进行数字化转型 (DX) 计划（来源：IDC 生命科学数字化转型调查，2023 年 5 月）。尽管人们对利用生成式人工智能的兴趣正在迅速蔓延，但也有一部分人对此持怀疑态度，他们仍然对它可能带来的潜在风险持强烈批评态度，尤其是因为这个行业既涉及患者的生命，也涉及患者的数据。2023 年 6 月，欧盟 (EU) 通过了世界上第一部全面的人工智能法律《人工智能法案》。由于法规仍在不断发展，该行业正处于学习曲线上，但这对整个世界来说都是一个开创性的时刻。生命科学行业已经注意到了这一点，并正在快速发展。没有回头路可走。
EUR预测活动资产 - 信息图V3复制
当我们探讨行业挑战的复杂性时，能源，公用事业和资源（EU＆R）部门处于变革性的十字路口。在2024年，该行业见证了为可再生能源，石油和天然气中的高填充固结以及公用事业中AI驱动的解决方案的兴起而确保关键金属的种族。当我们看2025年时，赌注甚至更高。明年将带来前所未有的挑战和机遇。您准备好进行这种能源过渡了吗？通过利用包括工业AI在内的技术进步来加速您的转型旅程。
民用航空航天寿命预测的数字孪生 - SNC-Lavalin
与所述低保真方法提供的机会相比，高保真几何方法可能增加的部件疲劳寿命很小，而且投资成本要高得多。使用典型的航空航天制造公差范围进行的简单评估表明，部件寿命存在±5%的差异。这比低保真方法低了两个数量级，但投资和所需数据量却大幅增加。这是因为固有的材料疲劳性能取决于分子水平的部件几何形状。如果这是可能的，那么对飞机部件进行任何这种详细程度的扫描都会产生大量的数据；飞机结构由多少个部件组成，有多少个自由度？
解释药物重新利用的图形神经网络预测
抽象图神经网络（GNNS）是用于图形相关任务的强大工具，在进步的图形结构化数据中表现出色，同时保持置换不变性。然而，他们的挑战在于新节点表示的晦涩，阻碍了解释性。本文通过解释GNN预测来介绍一个框架，该框架解决了这一限制。所提出的方法采用任何GNN预测，为此，它将简洁的子图作为解释。利用显着性图，这是一种基于归因梯度的技术，我们通过通过反向传播将重要性得分分配给具有知识图的实体来增强可解释性。在药物重新利用知识图上进行了评估，图表网络的命中率为@5分为0.451，命中@10分数为0.672。图显示了明显的结果，最高召回率为0.992。我们的框架强调了GNN功效和可解释性，这在诸如药物重新利用之类的复杂情况下至关重要。通过阿尔茨海默氏病案例研究进行了说明，我们的方法为GNN预测提供了有意义且可理解的解释。这项工作有助于提高GNN在现实世界应用中的透明度和实用性。
将CO2吸收到碳酸钾溶液中的动力学分析
3数据分析19 3.1数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.1.1 PV电源输出数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.2历史天气数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.3数值天气预测数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2数据预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.1 PV电源数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.2历史天气数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.3反弹NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.4 Meteomatics NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。27 3.2.5数据转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.3探索性数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1实际与预测的天气参数。。。。。。。28 3.3.2 PV功率与预测辐照度。。。。。。。。。。。30 3.3.3功能工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
IDC期货界：全球医疗保健行业2025预测
此IDC FuturesCape为全球高管提供了可行的见解和对未来医疗保健行业情景的分析。预期的读者包括但不限于全球医疗保健提供者和付款人组织的业务，临床和IT领导成员。IDC期货2025预测表明，医疗组织将从实验生成人工智能（Genai）转变为实施企业范围的AI策略。这种转变将加速AI的采用和输注，并推动整个生态系统的快速转化。随着护理和报销模型的不断发展，医疗保健行业将越来越依靠AI来应对其挑战。这些挑战包括处理劳动力短缺，提高工作流程效率，降低成本，提高质量以及提高所有人的体验。随着战略一致性，新的技术能力以及从数字实验到价值实现的转变，医疗保健组织正在为AI融合的未来做准备，IT规模和复杂性大幅提高。重点将放在现代化基础设施并扩大能力以提高患者成果和运营效率的投资上，这不仅是通过新的AI驱动解决方案，而且还通过维护负责任的，以人为中心的伦理作为最佳实践的基础。
Madden-Julian振荡：最近的进化，当前状态和预测
•时间/经度图表明，与2月初相比，在最近有更多固定特征的情况下，亚季节活动的东部传播不太明显。•在过去几周中井井有条的波浪模式现在已经完全溶解为混乱的模式。这很可能是由于对强赤道罗斯比波和低频基础状态的破坏性干扰。