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World File Search System可预测性
大脑熵、分形维数和可预测性
复杂性科学是一个总称，涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成，这些组成部分在不同层面上运行和相互作用（Fernandez 等人，2013 年）。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态，而是指不可预测性和无序性，通常是多种非线性相互作用的结果（Faure 和 Korn，2001 年）。因此，系统中的微小变化可能导致指数变化（一种被称为“蝴蝶效应”的属性）。例如，地球大气层在任何时间和空间点都是（几乎无限）多个变量（例如温度、粒子组成和云密度）相互作用的结果，这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此，复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法，而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解（Faure & Korn，2001）。这些原则源于数学的一个分支，即混沌理论（概述见 Thietart & Forgues，1995），该理论已促使多个学科（例如环境科学、气象学和生物学）采用复杂动力系统的框架（Burggren & Monticino，2005；Kiel & Elliott，1996）。复杂性科学在非线性系统中的应用，称为“非线性动力学”，是一种新兴方法，在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注（Ehlers，1995）。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的，因为人类生理系统由多个组成子系统（无论是解剖学组件还是生理过程）组成，这些子系统在不同层面（即从分子到器官）不断相互作用，并与外部环境相互作用以维持体内平衡（Faure & Korn，2001）。基本假设是生理系统本质上是复杂的（Golbeter，1996），病理状态（或“动态疾病”，见Mackey & Glass，1977）可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是
研究论文的气候和遗传数据增强了使用深度学习分析来改善玉米的产量可预测性
尽管努力收集基因组学和现象学（“ OMICS”）和环境数据，时空的可用性以及对数字资源的访问仍然限制了我们预测植物对气候变化的反应的能力。我们的目标是通过增强气候数据来提高玉米产量可预测性的提高。大规模实验（例如基因组（G2F））是提供“ OMICS”和气候数据的机会。在这里，目标是：（i）通过使用深层神经网络减少气候数据的差距来改善G2F“ OMICS”和环境数据库； （ii）估计气候和遗传数据库增强对玉米产量通过环境（G×E）建模中基因型中的可预测性的贡献； （iii）量化因气候数据增强，G×E模型的实施以及三个试验选择方案的应用（即随机化，排名和降水梯度）。结果表明，由于气候和“ OMICS”数据库增强，可预测性增加了12.1％。随之而来的协方差结构在所有列车检验方案中证明了协方差结构，表明玉米的产量可预测性有所提高。在“基于随机”的方法中观察到最大的改进，这为模型增加了环境变异性。
可预测性作为量子资源
摘要 ：最近，互补关系 (CR) 已从量子力学的基本规则中推导出来。完整的 CR 是涉及量子相干性 C、量子纠缠和可预测性 P 的等式。虽然前两个已经在资源理论框架中量化，但最后一个还缺乏这样的表征。在本文中，我们开始证明，对于在状态 ρ 下准备的系统，相对于可观测量 X ，ρ 的 P 等于相对于与 X 互不偏 (MU) 的可观测量 C ，该状态为 Φ X ( ρ ) ，这是通过对 X 进行非揭示性冯诺依曼测量 (NRvNM) 获得的。我们还证明，对于可观测量 X、Y 而不是 MU，PX ( ρ ) > CY (Φ X ( ρ ))。随后，我们提供了用于实现 NRvNM 的量子电路，并使用这些电路在 IBM 的量子计算机上对这些（不）等式进行实验测试。此外，我们给出了可预测性的资源理论，确定了其自由量子态和自由量子操作，并讨论了一些可预测性单调。此外，在应用其中一个可预测性单调研究二分系统后，我们讨论了量子相干性、可预测性和纯度的资源理论之间的关系。
比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
识别具有非线性规律性和基于可预测性的熵指标的EEG信号的情绪状态
摘要最近，脑电图（EEG）信号对情绪的认识受到了越来越多的关注。进一步，大脑的非平稳性增强了非线性方法的应用。尽管如此，诸如二次样本熵（QSE），幅度感知的置换熵（AAPE）和置换最小entropy（PME）之类的指标（PME）从未应用于识别两种以上的情绪。因此，本研究首次计算QSE，AAPE和PME，以识别四组情绪。预处理EEG记录后，计算了三个熵指标。然后，实现了基于顺序远期选择方案和支持向量机classifier的十倍分类方法。此过程是在一个多级方案中应用的，包括同时研究的四组研究，以及二进制方法的方法，以辨别两分二两分之一的唤醒和价水平。对于这两个方案，QSE+AAPE和QSE+PME都合并了。在多级和二进制方案中，最佳结果是在额叶和顶脑区域获得的。此外，在大多数情况下，在分类模型中选择了QSE和AAPE/PME的通道，从而突出了这些不同类型的熵指数与实现全球准确性之间的互补性在多级和二进制级别方案中高于90％的全球准确性。规律性和基于可预测性的熵指数的组合表示这些非线性方法之间的高度互补性。最后，额叶和顶部区域与情绪的识别的相关性揭示了这些大脑区域在情感过程中的重要作用。
在大脑层面上对 MWE 中的常规化和可预测性进行建模
虽然语言理论中表达式传统上被二元化为组合性和非组合性，但多词表达式 (MWE) 却表现出更细粒度的区别。使用关联测量，如逐点互信息和 Dice 系数，MWE 可以被描述为具有不同程度的常规化和可预测性。我们的目标是研究这些梯度如何反映认知过程。在本研究中，自然叙事理解的 fMRI 记录用于探究这些计算测量及其可以操作的认知过程在多大程度上可以在在线句子处理过程中观察到。我们的结果表明，代表词汇可预测性的 Dice 系数是处理 MWE 的神经激活的更好预测指标。总的来说，我们的实验方法展示了如何通过将计算指标与神经成像数据进行比较来测试其认知合理性。
日立能源利用新的人工智能解决方案提高能源投资预测的可预测性 • Nostradamus AI 为负荷、市场提供精确、易于解释、现成的预测
日立能源推出全新 Nostradamus AI 解决方案推进能源预测 苏黎世，2024 年 11 月 12 日——日立能源推出了一款全新人工智能 (AI) 能源预测解决方案 Nostradamus AI。Nostradamus AI 利用日立能源深厚的能源行业专业知识开发而成，利用公司 30 年来最广泛的能源市场数据，为公用事业、电力系统运营商、能源生产商和贸易商提供针对常见能源特定用例的高精度预测。Nostradamus AI 是首批专为能源行业打造的 AI 预测解决方案之一，它是一款现代 AI 引擎，可以生成比某些行业目标准确率高 20% 以上的预测。该解决方案优化了能源投资、交易策略和收入机会，简化了运营效率和资源规划，并确保了法规遵从的透明度。随着电网的发展，数据量呈爆炸式增长。例如，根据国际能源署的数据，全球风力涡轮机每年记录超过 4000 亿个独立数据点，智能电表生成的数据点比它们所取代的模拟电表多几千倍。此外，由于可再生能源发电的变化，当今的能源市场和电网越来越不稳定。与此同时，电力需求有增无减，企业面临着实现能源安全和脱碳目标的压力。总的来说，这些市场力量正在推动企业走向人工智能，人工智能可以处理大量不同的数据集，从而显著提高预测的准确性，这一举措对于在能源转型中管理能源市场和电网至关重要。日立能源电网自动化业务部董事总经理 Massimo Danieli 表示：“高级预测对于有效管理公司的能源组合战略至关重要，它可以让运营商和分析师快速做出明智的业务决策。” “我们利用我们在能源领域的丰富专业知识和数据科学背景创建了一个人工智能引擎，它可以显著提高用户利用能源数据做出有影响力决策的能力，提高整个企业的盈利能力，并随着业务规模的扩大而扩大。
合成的方法是理解元级别对可预测性产生合作行为的认知
我们建议“可预测性”是一种元级认知功能，可以说明合作行为，并从基于神经动物实验的动态系统角度描述这一点。为了实现个人之间的合作行为，个人应试图通过制作内部模型来预测其伴侣的行为。但是，伴侣的行为通常是不可预测的，因为个人拥有自由意志来产生自己的独立行动。因此，获取试图完全预测他人行为的内部模型似乎很棘手。在当前的研究中，我们建议，在学习与伴侣互动的内部模型时，合作社应保持可预测性监测机制，通过这些模型，通过这些机制，通过这些机制，人们将注意力更加面向时空的感觉输入空间的可预测段。
