XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可预测性
年度研究回顾：可预测性的力量——生命早期的信号模式塑造神经发育和心理健康轨迹
早期生活逆境 (ELA) 给全球带来了沉重负担。世界卫生组织估计，ELA 占所有精神病病例的近 30%。然而，我们仍然无法确定哪些接触过 ELA 的人会患上精神疾病，因此迫切需要确定潜在的途径和机制。本综述提出，不可预测性是 ELA 中一个研究不足但易于处理的方面，并提出了一个概念模型，其中包括不可预测性影响发育中大脑的生物学上合理的机制途径。该模型得到了已发表和新数据的综合支持，这些数据说明了信号模式对儿童发育的重大影响。我们首先概述现有的不可预测性文献，这些文献主要关注较长的不可预测性模式（例如年、月和天）。然后，我们描述了我们的工作，测试了父母信号模式对瞬间时间尺度的影响，提供了证据，表明这些信号在发育的敏感窗口期间的模式会影响跨物种的神经回路形成，因此可能是一个塑造发育大脑的进化保守过程。接下来，我们将关注新兴主题，这些主题为未来的研究方向提供了一个框架，包括评估可能特别容易受到不可预测性、敏感期、性别差异、跨文化调查、解决因果关系和不可预测性等功能的影响，这些功能可能是其他形式的 ELA 影响发展的途径。最后，我们提出了预防和干预的建议，包括引入一种筛查工具来识别经历过不可预测经历的儿童。关键词：不可预测性；发展；早年逆境；跨物种；情绪；养育；熵；神经发育；精神病理学。
增强神经胶质瘤IDH突变状态的可预测性...
根据世界卫生组织中枢神经系统肿瘤的分类，抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。 因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。 我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。 使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。 除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。 从TBR和参数图像中提取放射线特征。 采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。 为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。 结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。 动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。抽象的目的，等酸脱氢酶（IDH）基因的突变状态已成为神经胶质瘤的主要诊断鉴别剂。因此，基于成像的IDH突变状态的预测对于个别患者管理是高度兴趣的。我们比较并评估了源自双正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）数据的放射线学的诊断值（MRI）数据，以无创地预测IDH突变状态。使用[18 F] GE-180，使用[18 F] FET和T1-/T2加权MRI扫描的pET靶向易位蛋白（TSPO）的PET进行了八十七名胶质瘤患者。除了计算所有模式的肿瘤与背景比（TBR）图像外，还产生了量化动态[18 f] FET信息的参数图像。放射线特征。采用接收器操作特征曲线（AUC）下的面积来评估逻辑回归（LR）分类器的性能。为了报告可靠的估计值，应用了五个折叠和50个重复的嵌套交叉验证。结果TBR GE-180从TSPO阳性体积提取的特征在TBR图像中具有最高的预测能力（AUC 0.88，年龄为副因素为0.94）。动态[18 f] FET PET达到了类似的高性能（0.94，年龄为0.96）。多模式分析中最高的LR系数包括TBR GE-180特征，来自动力学和早期静态[18 f] FET PET图像的参数，年龄以及TBR T2图像的特征，例如峰度（0.97）。结论结果表明，结合TBR GE-180功能以及来自Dynamic [18 f] FET PET的动力学信息，Tbr T2的峰度以及年龄可以产生非常高的IDH突变状态可预测性，从而有可能改善早期患者的管理。
季节性温度分布的十年可预测性
抽象的十年预测定期关注单个值的预测性，例如均值或极端。在这项研究中，我们研究了全球和欧洲尺度上完整的基础表面温度分布的预测技能。我们研究了Max Planck Institute地球系统模型decadal预测系统的初始化后广播模拟，并比较季节性每日温度的分布与估计气候和非传统历史模拟的估计。在分析中我们表明，初始化的预测系统在北大西洋地区具有优势，因此可以对整个温度频谱进行可靠的预测，以提前两到10年。我们还证明了初始化气候预测预测温度分布的能力取决于季节。
精神病学：预测可预测性
精神病学是一个新兴领域，旨在为精神卫生保健提供个性化的方法。实现此精度的重要策略是减少对预后和治疗反应的不确定性。多变量分析和机器学习用于基于临床数据，例如人口统计学，评估，遗传信息和大脑成像创建结果预测模型。尽管已经将很多重点放在技术创新上，但心理健康的复杂性和多样性的性质给这些模型的成功实施带来了挑战。从这个角度来看，我回顾了精神病学领域的十个挑战，包括需要对现实世界人群进行研究和现实的临床结果定义，以及考虑与治疗相关的因素（例如安慰剂效应和对处方不遵守）的考虑。公平性的验证是当前正在研究的其他关键问题。从基于线性和静态疾病概念的回顾性研究提出了转变，转移到了前瞻性研究，该研究认为情境因素的重要性以及心理健康的动态和复杂性。
量子不可预测性 - 密码学电子印刷档案
不可预测函数 (UPF) 在经典密码学中起着重要作用，包括消息认证码 (MAC) 和数字签名。在本文中，我们介绍了 UPF 的量子类似物，我们称之为不可预测状态生成器 (UPSG)。UPSG 由伪随机函数类状态生成器 (PRFS) 隐含，伪随机函数类状态生成器是伪随机函数 (PRF) 的量子类似物，因此即使单向函数不存在，UPSG 也可能存在，类似于其他最近引入的原语，如伪随机状态生成器 (PRSG)、单向状态生成器 (OWSG) 和 EFI。在经典密码学中，UPF 等同于 PRF，但在量子情况下，等价性尚不清楚，UPSG 可能比 PRFS 弱。尽管如此，我们证明所有已知的 PRFS 应用也可以通过 UPSG 实现。它们包括 IND-CPA 安全密钥加密和具有不可克隆标签的 EUF-CMA 安全 MAC。我们的研究结果表明，对于许多应用来说，量子不可预测性而不是量子伪随机性就足够了。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
关于土地湍流的可预测性
Matthias Cuntz 14，David Fairbairn 10，Craig R. Keith Oleson 19，Heather Rumbold 8，Heather Rumbold 8，Heather Rumbold Wang-Faivre 23，Yunfei Wang 24，Yuijian Zeng 24
在不可预测性和破坏的时代管理劳动力风险
我们的研究结果基于调查，定性访谈和市场研究。在2022年夏天，德勤与牛津经济学合作，并调查了875个组织领导者，代表了在美国运营的国家和国际公司的组合，包括734名C-苏装领导人，75名独立董事会成员，以及6666名执行人员，以了解他们如何查看员工风险和各种责任，以确定各种企业，并确定各种企业，并确定各种企业，并确定各种企业。我们还采访了将近十二名C套件领导人和董事会成员。
频率市场和可预测性问题
辅助服务市场 (ASM) 在可再生能源电力系统中的重要性日益提高。然而，与不同地区的能源市场 (EM) 相比，辅助服务市场仍然开发较少。对于有限的能源单位，例如电池储能系统 (BESS)，研究两个市场的相对可预测性至关重要，因为较难确定产品的合适竞标时间更难确定，因此收入也不太确定。本文建立了三个北欧国家（丹麦、芬兰和挪威）的两个市场的预测模型，以量化它们可预测性的差异。频率控制正常储备 (FCR-N) 被视为北欧辅助服务产品的一个案例。315648 个数据点的数据集包含三年（2019-2021 年）的每小时 FCR-N 和现货市场收入。广义加性模型 (GAM) 用于使用每小时和每日模式的平滑曲线来制定未来一周的预测。该预测既可以进行国家间（不同国家的同一市场之间）的比较，也可以进行国家内（同一国家的不同市场之间）的比较。结果表明，除丹麦外，北欧国家的 FCR-N 市场比其各自的现货市场更难预测，因为丹麦的每小时容量是固定的。此外，尽管北欧各国的市场需求相似，但 FCR-N 预测模型的平滑曲线却各不相同。这与北欧现货市场形成了鲜明对比，北欧现货市场的平滑曲线表明各国之间的市场行为相似。因此，对于执行多市场竞标的 BESS 单位来说，除了每小时价格之外，考虑市场可预测性的差异也至关重要。参考详情
地球系统可预测性的人工智能
构成这些学科的科学挑战变得越来越复杂，超出了传统方法的范围。因此，BER 和 ASCR 鼓励研讨会参与者大胆创新思维，甚至考虑在科学发现和增强可预测性的方法上进行范式转变。会议围绕九个地球系统可预测性科学主题和八个跨领域的人工智能/机器学习 (AI/ML) 主题展开（请参阅下面的社区驱动研讨会）。所有会议都包括对以下内容的深入讨论：(1) 必须应对的重大挑战；(2) 科学现状；(3) 使用激进方法推进科学的机会；(4) 研究重点；以及 (5) 2 年、5 年和 10 年目标，以构建社区的参与。这份综合报告总结了研讨会的主要成果，其总体目标是确定可以产生最具影响力的科学的优先事项。