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通过熔池监测进行珠子几何形状预测的数据驱动方法
1 简介 增材制造 (AM) 是指通过连接材料从 3D 模型制造零件的工艺 [1]。定向能量沉积 (DED) 是一种特殊类型的金属 AM 工艺，其中激光和金属粉末的交汇会在基材上形成熔融的金属池（熔池），然后冷却以形成固体金属轨道。此过程逐层重复以创建最终部件。与其他金属 AM 工艺相比，DED 以其制造大型工件、构建近净形状以及修复现有零件和铸件的能力而闻名 [2–4]。此外，DED 还用于开发高级材料，例如分级材料 [5]，这允许将金属粉末组合用于单个部件的不同位置。因此，AM 技术为制造业带来了重大创新。与传统的减材制造相比，AM 允许无与伦比的灵活设计，并通过仅在需要的地方沉积材料来减少材料浪费 [6]。尽管 DED 具有上述优势，但由于零件质量不可靠，需要改进过程监控和控制才能在整个行业范围内采用。具体而言，零件质量差是由于激光成型对操作和边界参数（包括激光功率）的微小变化高度敏感 [7]。基于反馈的方法有可能动态调整激光功率以减少过程波动，而无需参考特定的、先前测试过的几何形状和沉积历史。非接触式仪器已广泛用于类似应用，因为它们能够在远离沉积区域热量的安全距离处收集信息。由于激光温度高，高熔化温度、高功率激光反射和非层流很容易导致传感器损坏。当考虑成本和易于集成时，使用可见光摄像机进行光束同轴熔池监测仍然是一种方便且经济高效的解决方案，因为许多 DED 沉积头都配备了用于将监测摄像机纳入光学链的端口 [8]。因此，这项工作专注于一种视觉装置，该装置可以通过熔池的能量含量间接检测珠子高度的异常，从而可以预测和纠正与所需沉积结果的潜在偏差。此外，还创建了数据收集和标记管道，以减少数据准备时间。为了预测轨道几何形状的偏差，我们探索了机器学习 (ML) 算法的使用，特别是支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 的回归。对创建的模型进行了评估，以确定其是否能够集成到边缘设备上，以实现机器的闭环或前馈控制。
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。
KillNet 分析师说明 - PDF - HHS.gov
亲俄黑客组织“KillNet”对 HPH 部门的威胁 执行摘要 黑客组织“KillNet”——过去曾针对美国医疗保健行业，并积极针对卫生和公共卫生部门。众所周知，该组织发动 DDoS 攻击，并运营多个公共频道，旨在招募人员并通过这些攻击引起关注。报告 KillNet 是一个亲俄黑客组织，自 2022 年 1 月起活跃，以针对支持乌克兰的国家（尤其是自去年俄乌战争爆发以来的北约国家）的 DDoS 活动而闻名。DDoS 是该组织使用的主要网络攻击类型，每分钟可导致数千个连接请求和数据包发送到目标服务器或网站，从而减慢甚至停止易受攻击的系统。KillNet 的 DDoS 攻击虽然通常不会造成重大损失，但可能会导致服务中断数小时甚至数天。虽然 KillNet 与俄罗斯联邦安全局 (FSB) 或俄罗斯对外情报局 (SVR) 等俄罗斯官方政府机构的关系尚未得到证实，但该组织应被视为对政府和关键基础设施组织（包括医疗保健）的威胁。对 HPH 行业的影响 KillNet 之前曾针对或威胁要针对医疗保健和公共卫生 (HPH) 领域的组织。例如，KillNet 组织的高级成员 Killmilk 曾因美国国会的乌克兰政策而威胁美国国会出售美国人民的健康和个人数据。2022 年 12 月，亲俄黑客组织声称入侵了一家支持美国军方成员的美国医疗保健组织，并声称拥有该组织的大量用户数据。2022 年 5 月，一名 23 岁的 KillNet 成员因袭击罗马尼亚政府网站而被捕。据报道，作为对逮捕的回应，KillNet 要求释放他，并威胁说，如果他们的要求得不到满足，他们将攻击英国医院的救命呼吸机。该成员还威胁要攻击英国卫生部。KillNet 对其攻击或行动的任何说法都值得谨慎对待。鉴于该组织夸大其词的倾向，这些宣布的行动和发展可能只是为了引起公众和整个网络犯罪地下组织的关注。CISA 关于应对网络事件（例如 DDoS 攻击）的更多指导可在此处找到。2023 年 1 月 28 日，用户发现并公开分享了一份针对多个国家/地区医院和医疗机构的所谓 Killnet 攻击列表。缓解措施虽然无法完全缓解拒绝服务攻击影响您的服务的风险，但有一些实用步骤可以帮助您做好响应准备，以防您的服务受到攻击。根据 NCSC 的说法，这些包括 1) 了解您的服务，2) 上游防御，3) 扩展，4) 响应计划，以及 5) 测试和监控。组织可以立即采取措施帮助缓解 DDoS 威胁，方法是考虑以下几点： • 启用 Web 应用程序防火墙以缓解应用程序级 DDoS 攻击。• 实施多内容交付网络 (CDN) 解决方案。这将最大限度地减少 DDoS 的威胁
基于 COVID-19 疫情证据，使用机器学习模型预测经济衰退
尽管在爆发前就会出现预警信号，但像 COVID-19 这样的事件引发的经济衰退更有可能是突然的打击。由于宏观经济预测可能会用于政策制定和规划，因此我们必须找到一种合理可行的方法来识别可能的经济衰退。机器学习在环境、医药和医疗保健、交通、金融和经济等各个领域发挥着巨大优势，帮助人们做出预测或决策。研究人员希望在本研究中探索机器学习作为预测经济衰退方法的有效性（Connaughton，2010；Liu & Tang，2022）。最近有一些关于预测由 COVID-19 等事件引起的经济衰退的研究。根据 Ludvigson 等人的研究，像 COVID-19 这样的事件是多周期的，在全球范围内具有巨大的影响，这与传统的经济冲击不同。根据他们的研究，他们使用了美国四十多年的数据，构建了一个代价高昂的灾难（CD）时间序列来衡量事件的成本并分析其动态影响。另一项研究侧重于预测问题的基本假设。他们根据一些要素，从历史上典型的经济冲击中合成当前冲击。Kuyo等人使用自然语言处理模型（NLP）进行情绪分析。包括朴素贝叶斯和N-gram在内的机器学习模型被应用于社交媒体数据。Chetty等人自己建立了一个粒度和高频级别的公共数据库，这有助于他们更精确地获得观察结果。Baker等人的研究主要关注事件引发的不确定性。Levanon利用马尔可夫转换模型来计算经济衰退的概率。在刘等人的研究中，大数据分析用于预测政府经济状况。他们设计了一个政府经济状况预警系统。研究人员考虑了相关的经济因素以及政策制定者面对这些情况的反应 (Ludvigson, Ma, & Ng, 2020; Primiceri & Tambalotti, 2020; Kuyo, Mwalili, & Okang'o, 2021; Chetty et al., 2020; Baker et al., 2020; Levanon, 2011; Liu & Tang, 2022)。在更广泛的背景下，研究人员致力于使用机器学习和数据分析方法来预测未来的整体经济或 GDP 增长。Nosratabadi 等人总结了先进的机器学习和深度学习模型在经济学相关领域的应用。根据他们的研究，SVR、朴素贝叶斯和 C4.5 决策树分类器、BP 神经网络、深度神经网络、人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 等模型是经济相关领域使用的一些经典的机器学习方法。还总结了更多使用混合机器学习和深度学习方法的案例。另一组研究利用非参数分类和层次聚类等数据挖掘技术来研究 COVID-19 对 G20 国家经济的影响。在 Malladi 进行的研究中，使用包括线性 SVM (LSVM) 和 KNN 加权在内的机器学习方法来制作
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。