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World File Search System历史数据
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
水力气候历史数据和未来的趋势分析...
抽象的气候变化对水平衡的影响很大，需要通过趋势分析或气候模型极端来评估。本文的目的是对历史水力气候数据（1961- 2016年）进行非参数Mann Kendall（MK）趋势分析，以验证集成气候模型并计算温度和降雨极端指数。在多哥的单河流域（MRB）上，使用MK测试和年度趋势分析对气候指数进行评估。结果显示，从1961年到2016年，MRB的水力气候数据的正趋势和负面趋势。在大多数电台中，平均温度显着升高，而降雨的负趋势则显着。同时，该排放呈现出明显的季节性和年度趋势裂痕，Nangbéto和AthiéméGauge站。验证集成气候模型表明，该模型低估了Sokode，Atkakpamé和Tabligbo站点的观测值，但是线性回归和空间相关系数高于0.6。此外，气候模型和观察值之间的偏差百分比在大多数站点不到15％。最后，在RCP4.5和RCP8.5场景下对极端气候指数的计算显示了2020年至2045年在MRB中选定站点的某些极端气候指数的显着年趋势。因此，需要采取相关的政府政治来制定策略和措施，以应对预计的气候变化影响。
从历史数据中识别飞行效率低下的根源...
摘要 — 本文提出了一套旨在捕捉飞机运行对环境影响的新绩效指标 (PI)。其贡献有三方面：计算最佳轨迹以将其与历史轨迹进行比较，并得出几个飞行效率 PI；提出了一系列基于燃料的 PI，其中燃料仅从不需要机密数据的监视轨迹数据集中估算；并提出了不同的 PI 和变体，旨在分离和识别不同的环境效率低下来源，区分那些可能归因于不同空中交通管理 (ATM) 层的，以及那些可归因于空域用户 (AU) 的。对两天的不同情况进行了案例研究，其中使用拟议的 PI 对 24 小时内穿越 FABEC 空域的所有交通的飞行效率进行了评估。主要结果表明，当以最大航程运行且无航路收费的完全免费航线作为最佳航迹的参考时，可归因于 ATM 的平均燃油效率约为 250 公斤（7.8%）。AU 引起的燃油效率（由于飞行速度超过最大航程速度）平均约为 100 公斤（3%）。还得出结论，垂直和水平轨迹域中的燃油效率对整体飞行效率的贡献相似。然而，战略层面的水平效率更高，而 n
的不确定性太大，无法预测历史数据的主要地球系统组成部分的转化时间
警告地球系统组件中即将进行的临界过渡的一种方法是使用观测值来检测系统稳定性下降。也有人建议将这种稳定性的变化推断到未来并预测倾斜时间。在这里，我们认为所涉及的不确定性太高了，无法稳健地预测临时时间。我们对（i）将历史结果推断到未来的任何推断的建模假设引起了人们的关注，（ii）单个地球系统组件时间序列的代表性，以及（iii）不确定性和使用预处理的影响的影响，重点介绍了非固定观测观察盖的年龄和间隙填充。，我们通常是为了大西洋倒转循环的示例，探讨了这些不确定性。我们认为，即使假设给定的地球系统成分具有接近的临界点，不确定性太大而无法通过超出历史信息来可靠地估算临界时间。
杜氏肌营养不良症药物评估的真实世界和自然历史数据：北极星门诊评估与外部对照进行比较的适用性
a 英国伦敦大奥蒙德街医院基金会、NIHR 大奥蒙德街医院生物医学研究中心、大奥蒙德街儿童健康研究所、伦敦大学学院和大奥蒙德街医院信托基金会杜博维茨神经肌肉中心 b 美国马萨诸塞州波士顿分析集团公司 c 美国马萨诸塞州剑桥协作轨迹分析项目 d 比利时鲁汶大学医院儿童神经病学部 e 美国马萨诸塞州伍斯特马萨诸塞大学医学院儿科系 f 美国俄亥俄州辛辛那提辛辛那提儿童医院医疗中心和美国俄亥俄州辛辛那提辛辛那提大学医学院 g 意大利罗马天主教大学 Fondazione Policlinico Gemelli IRCCS 儿科神经病学系 h 英国牛津神经肌肉中心、英国牛津大学儿科系和比利时列日神经肌肉中心、CHU 和列日大学儿科分部 i 莱顿大学医学中心荷兰莱顿 j 英国纽卡斯尔大学约翰沃尔顿肌肉萎缩症研究中心 k 荷兰奈梅亨拉德堡德大学奈梅亨医学中心、唐德斯神经科学中心、康复系 l 美国加利福尼亚州萨克拉门托加利福尼亚大学戴维斯分校物理医学与康复系及儿科系
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1-智能流程优化用水案例.pdf
另一个挑战是历史数据的可用性，而这又依赖于整个处理过程中传感器的充足性。如果没有足够的历史数据，人工智能将需要一些时间来学习如何最好地优化处理过程。未来，传感器和物联网技术的发展（与扩大制造和部署有关）将降低这些技术的成本，从而可以使用更多的传感器，从而为人工智能提供更多的历史数据。由于人工智能可以访问更多相关数据，因此它能够做出更好的预测和决策。此外，随着机器学习预测和控制算法的研究和开发不断推进，它们将能够更好地优化处理过程，选择更好的操作以进一步降低成本，并且使用更少的数据来实现这一点。
