XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可预测的
迈向可预测的盈利能力
◦默认率是公司成功和整体影响的重要指标。它告诉我们有多少客户最终获得了积极的经验，并最终从公司提供的服务中得到了好处。◦默认利率对于模型恢复也至关重要，因为默认帐户将是一个容易收回的帐户。如果公司需要估算其回收率，因此默认率，则必须使用另一种模型或一段逻辑来改变洞察“未收集的XX％= yy％客户默认”。◦它不提供“何时”默认值的信息。我们认为，这是为操作决策提供信息的宝贵信息。
精确控制。可预测的质量。较短的程序。
将每个患者与最佳可用治疗相匹配，这为达到癌症治疗的新标准提供了机会。与当前护理标准相比，要识别每个患者独特的遗传特征的测试需要更好的质量和更高的活检标本。
X射线专家：放射学中可预测的错误
医疗错误是结果，但如果没有对过去案件的艰苦审查，就难以研究。i应用算法工具来衡量最常见的医学评估之一中的错误程度和性质：胸部X射线解释。使用大型医院的匿名医疗记录，我将放射科医生关于心脏健康的主张与相同的机器学习预测进行了比较，并使用外源给予的血液测试在两者之间进行裁定。至少有58％的放射科医生会犯错误，发出的报告可以预见，这些报告误解了患者心脏健康的严重程度。纠正这些错误会将假阴性率降低23.5％，假阳性率降低了7.6％，而代表性不足和诊断不足的患者群体的准确性明确提高了。审慎的算法基准选择表明，大约三分之二的错误是可以解释的，因为个人放射科医生做出不一致的决策（表现不佳的“个人边界”），而三分之一反映了人类实践与算法预测之间的差距（A”机器边界）。与医学文献中的主要假设相比，错误并不能反映放射学家超重的显着信息；相反，它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。在一起，这些结果表明，算法工具的比较强度在于它们的潜力减少人类判断的过多变异性。
预测性维护 4.0 - 预测不可预测的事件 - 普华永道
我们成功实施 PdM 4.0 的方法 本报告的后半部分重点介绍了我们实施 PdM 4.0 的方法，该方法考虑了技术和组织方面。我们提供了一个框架，用于逐步实施 PdM 4.0 模型中的技术组件，以支持业务战略。我们的方法还涵盖了维持 PdM 4.0 所需的技术基础设施 - 数据分析平台、物联网基础设施。如果 PdM 4.0 要取得成功，组织方面也很重要。我们专注于两个方面：培养 PdM 4.0 所需的技能和能力，以及建立数字文化。仅仅吸引和培养可靠性工程和数据科学人才是不够的。公司还必须创造环境，让这些人才能够蓬勃发展，相互挑战和补充，从而为改善维护和资产管理提供有价值且可操作的新见解。
机载DNA揭示了真菌的可预测的空间和季节性动态
心理化是为儿童而获得的重要能力，因为它允许人类理解他人或自己的心理状态，这是公开行为的基础（Fonagy＆Target，1996年）。在当前的研究中，我们研究了儿童心理化能力的发展与他们通过观察儿童互动并使用功能性近红外光谱（FNIRS）来玩偶的经验之间的关系。44个年龄在2至3岁的儿童中，他们的母亲分为两组（高和低），具体取决于玩偶的经历的频率。我们检查了娃娃游戏期间的母语互动。我们还使用FNIRS系统在观察视频剪辑的过程中测量额叶和颞区域中的脑血液动力学激活，显示出阻碍和帮助行为。结果表明，母亲的代理谈话与高级小组中的孩子的定向演讲有关，但在低群体中无关。FNRIS数据显示，在低组中，帮助状态的脑激活比高组更大。这表明娃娃玩耍的经验有助于心理化的发展，这使儿童能够意识到和理解他人的心理状态。
在具有基础编辑的植物中精确且可预测的基因组编辑
自1996年第一个站点定向的核酸酶（SDN）和锌指核酸酶（ZFN）的发展以来，基因组编辑场发生了迅速变化（Kim等，1996）。自此以来，已经开发了许多工具，可以实现遗传序列的目标变化，最广泛使用的是CRISPR/CAS9（Jinek等，2012）。SDN允许研究人员轻松地靶向基因组中的序列，并在包括植物在内的各种生物体中以非常特定的方式引入变化（Feng等，2013）。SDNS的使用导致自引入以来的短时间内在植物中产生了各种各样的新表型。早期基因组编辑的重点主要是在基因敲除上，这很容易通过靶向核酸酶实现。SDNS形成双链断裂（DSB），由主机的本机维修机械修复。这通常会导致返回原始基因组序列，或插入或删除
不可预测的 VUCA 世界：揭示行为变化的深远经济影响
从本质上讲，本文强调了理解和利用行为动态来构建一个能够承受 VUCA 世界带来的挑战的强大经济的重要性。通过认识到变革的关键驱动因素，利益相关者可以积极主动地在波动性、不确定性、复杂性和模糊性定义的环境中取得成功。关键词：21 世纪、VUCA 世界（波动性、不确定、复杂、模糊性）、全球环境、行为方面、复杂性、不确定性、不断变化的格局、不断变化的行为、对经济的影响、行为转变、消费者支出、投资模式、商业战略、政策制定、经济稳定、利用潜力、弹性经济、繁荣的经济、不可预测的世界。
土壤微生物组显示出对极端事件的一致且可预测的响应
增加极端气候事件威胁着陆地生态系统的功能1,2。由于土壤微生物控制着关键的生物地球化学过程，因此了解它们对气候极端的反应对于预测对生态系统功能的后果至关重要。3,4。在这里，我们在欧洲的30个草原上进行了土壤，在共同的受控条件（干旱，洪水，冷冻和热量）下进行了四起对比的极端气候事件，并比较了土壤微生物群落的反应及其与不受干扰的土壤的反应。土壤微生物组在强加的极端事件下表现出一个小但高度一致和系统发育保守的反应。热处理最强烈影响的土壤微生物组，增强了休眠和孢子形成基因，并降低了代谢多功能性。微生物组对热量的反应特别是可以通过局部气候条件和土壤特性来预测，而土壤通常不会体验到最脆弱的极端条件。我们的结果表明，来自不同气候的土壤微生物组具有对极端气候事件的统一反应，但是预测社区变化程度可能需要了解局部微生物组。这些发现提高了我们对土壤微生物对极端事件的反应的理解，并为对极端气候事件对土壤功能的影响做出一般预测提供了第一步。
Predictiv AI 有望利用人工智能从更可预测的未来中获利
总部位于多伦多的 Predictiv AI Inc (CVE:PAI) (OTCMKTS:INOTF) 前身为 Internet of Things Inc，致力于利用其专业知识加速人工智能 (AI) 创新，同时推进人工智能和机器学习解决方案的发展。该公司的子公司 AI Labs Inc 是其研发业务部门，使用基于人工智能传感器的技术解决方案来解决实际问题。Predictiv AI 还拥有数据科学公司 Weather Telematics Inc，该公司使用车载移动物联网 (IoT) 传感器网络和人工智能系统生成历史、当前和预测天气状况，用于道路危险风险警报。此外，该公司还拥有基于先进人工智能 (AI)、深度机器学习和数据科学的“Alert Fleet”系统。一旦部署在车辆上，该产品将以软件即服务 (SaaS) 业务模式运行，为 Weather Telematics 提供与客户车队中车辆数量成比例的每月经常性收入。该公司还开发了 ThermalPass，这是一种专为冠状病毒 (COVID-19) 大流行期间的公共场所设计的发烧检测系统，它可以即时筛查高于正常体温的体温，精度为 0.36 华氏度，从而识别出可能的疾病携带者。ThermalPass 每秒可以读取 480 次体温，而不会侵犯个人隐私或违反社交距离规则。Predictiv AI 由首席执行官 Michael Lende 领导，他是一位企业家和商业创业专家，他于 2006 年在加拿大推出了 ZipCar 汽车共享服务，将多伦多地区的会员人数从零增加到 42,000 多人，并为母公司 2011 年的成功上市做出了贡献。
改进的主要编辑允许在 Physcomitrium patens 中进行常规可预测的基因编辑
高效、精准的基因编辑是任何反向遗传学研究的黄金标准。最近开发的 Prime Editing 方法，即改进的 CRISPR/Cas9 [成簇的规律间隔的回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关蛋白] 编辑方法，已经达到了精度目标，但其编辑率还有待提高。我们提出了一种改进的方法，可在模型植物 Physcomitrium patens 中进行常规 Prime Editing，同时探索潜在的新 Prime Editing 改进。使用标准化的原生质体转染程序，通过直接植物选择评估了针对 APT 报告基因的多种 Prime Editing 向导 RNA (pegRNA) 结构和 Prime Editor 变体。综合起来，Prime Editor 表达的增强、pegRNA 3ʹ 延伸的修改以及在 pegRNA 的逆转录酶模板序列中添加同义突变，可显著提高编辑率，而不会影响编辑质量。此外，我们表明，prime editing 可以通过间接选择来编辑目标基因，正如 Ppdek10 突变体的产生所证明的那样。此外，我们确定植物逆转录转座子逆转录酶能够实现 prime editing。最后，我们首次展示了使用两个独立编码的肽进行 prime editing 的可能性。