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World File Search System技术预测
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。
使用机器学习技术预测约旦案例中抗生素耐药微生物的分布模式
抗菌耐药性（AMR）被确定为约旦死亡率的第四个主要原因。然而，与AMR相关的人口统计学和临床特征的数据稀缺，与AMR相关的针对西约丹的常用抗生素。为了解决这一知识差距，从2020年10月至2022年12月，在约旦·韦斯特（Jordan West）的AL-Hussein/Salt医院的AMR进行了回顾性分析，其中包括2893年的报告。使用微生物学报告对两个机器学习（ML）模型，特别是分类回归树（CART）和随机森林（RF）进行了培训，然后用于预测不同类别的抗生素的AMR。最常见的微生物是大肠杆菌（53.3％），肺炎克雷伯氏菌和金黄色葡萄球菌。属于粪肠球菌，金黄色葡萄球菌，克雷伯氏菌肺炎，baumannii菌群，铜绿假单胞菌和肠类杆菌类别的细菌菌株表现出抗药性升高。RF模型与CART相比表现出较高的精度，其范围为0.64–0.99。这一发现表明在预测AMR模式中，RF模型的预测能力具有显着的可靠性。amr容易受到年龄，性别和细菌种类等人口因素的影响。这项研究强调了监测AMR促进适当抗生素治疗的重要性。
通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
2024 年关键技术预测 - NTT
在实现净零排放和自然友好运营的过程中，组织将越来越多地寻求部署私有 5G 网络等技术。利安德巴塞尔和施耐德电气等组织已经使用这些技术来推动智能工厂应用，以支持其环境、社会和治理计划，从碳减排到基础设施硬件的循环经济。
2024 年技术预测
2024 年，技术格局将迎来重大变革，变革趋势和监管发展将共同推动变革。今年的一个中心主题是人工智能 (AI) 的监管，全球各地区将采取不同的方法。欧盟优先考虑以人为本的人工智能，而美国则倾向于以市场为导向的框架。与此同时，中国寻求人工智能领导地位，沙特阿拉伯则推出了人工智能道德框架。各国政府正在与垂直人工智能战略保持一致，以促进各行业的创新，强调人工智能应用的合成数据和精确性。人工智能与边缘云基础设施的整合将重新定义网络、网络安全和创新，因此需要平衡其在网络安全中的作用。2024 年的主题包括先进技术的采用、运营转型和人工智能货币化，包括生成式人工智能、无服务器计算、金融运营和以客户为中心的参与。今年是一个关键时刻，既带来机遇，也带来挑战。本文全面概述了塑造未来的关键技术趋势。
使用人工智能技术预测和识别教育过程
本文致力于使用模拟建模技术来预测和识别教育机构中系统主动元素在知识转移和积累过程中发生的过程。以系统分解的形式引入框图描述，以便进一步建模。对知识积累和教育质量评估过程进行了数学描述。描述了通过构建人工神经网络来扩展多代表模型的工具的使用，以提高使用该模型进行实验时的计算准确性。使用数学模型和人工智能工具进行模拟建模，可以通过分析和预测教育质量来反映知识转移和积累过程的状态和动态。本文介绍了面向学生和教师之间互动的模拟方法和软件实现，其中考虑到了知识代表的心理生理、情感和认知状态。给出了模拟结果并进行了分析。
BDO的技术预测2024
在2024年，我们预计将在私募股权公司（PE）公司寻求筹集资金，获得更具吸引力的估值并将组织问题远离公众审查的情况下，将被更多的科技公司私有化。这是我们在过去一年中在整个行业中看到的趋势的延续。这些交易将导致裁员，因为体育公司正在寻找削减成本和重新确定支出的方法。我们还预测，电信行业的裁员涌入，这将探索员工的减少，以降低成本的方式，因为他们的努力为他们的巨额债务再融资。
技术预测与社会变革-Agritrop
紧急呼吁将社会转变为更多的可持续性，使人们越来越必要。计算技术的逐步发展为越来越多地使用定量方法探索社会生态系统的未来，除了定性方法之外，还为探索社会生态系统的未来提供了空间。这需要调查电力关系和不连续性以及在混合定量和定性预期方法时出现的未知问题。我们首先反映在这些方法附加的语义上。然后，我们根据对几个外部案例研究完成的一组11项预期项目的深入分析，对定量和定性方法的表达方式进行了比较分析。我们提出了有关根据时间安排（连续，迭代或收敛性）以及表达的目的（想象，改进，评估，评估和意识提高）对项目进行分类的见解。我们使用这些见解来探索方法论上的含义和权力关系，然后讨论试图结合这些方法的预期项目的信息或框架。
技术预测和社会变革中人工智能研究的演变：研究主题、趋势和未来方向
人工智能 (AI) 是一组快速发展的颠覆性技术，正在彻底改变与人、商业、社会和环境相关的各个方面。随着数字计算设备的普及和大数据的出现，人工智能正日益为社会和商业组织提供重要机遇。学者和从业者对人工智能的兴趣日益浓厚，导致在主要研究机构发表的大量学术文献中探讨的研究主题多种多样。本研究旨在绘制《技术预测与社会变革》（TF & SC）上发表的整体人工智能研究的知识结构和概念结构的演变。本研究使用基于机器学习的结构主题模型 (STM) 从人工智能研究文献中提取、报告和可视化潜在主题。此外，还研究了人工智能研究知识结构中的学科模式，并额外评估了人工智能的学科影响。主题建模的结果揭示了八个关键主题，其中医疗保健、循环经济和可持续供应链、消费者采用人工智能以及人工智能用于决策的主题多年来呈上升趋势。人工智能研究对商业、管理和会计、社会科学、工程、计算机科学和数学等学科有着重大影响。该研究基于循证研究方向，为未来提供了富有洞察力的议程，将有利于未来的人工智能学者发现当代研究问题并开展有影响力的研究来解决复杂的社会问题。
使用机器学习技术预测心脏病的有效模型——一项比较研究
摘要：心血管疾病是现代世界最重要的死亡原因之一，而对临床信息评估的重大障碍可能是对心血管疾病的预期。机器学习 (ML) 已被证明有助于在医疗行业的大量数据中进行预测和决策。此外，ML 算法已应用于物联网等许多重要领域。在本文中，我们应用了各种 ML 方法来预测和分类心脏病患者的疾病，包括 K-最近邻算法 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、神经网络 (NN)、决策树 (DT)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、逻辑回归 (LR)、梯度提升 GB)、随机梯度下降 (SGD) 和 Ada-Boost。对所有模型进行了评估，并选择了最准确的预测模型以提高心脏病发作预测的准确性。与其他模型相比，我们的结果高效、充分，可以帮助更有效、更准确地预测心脏病。