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民用航空航天寿命预测的数字孪生 - SNC-Lavalin
与所述低保真方法提供的机会相比，高保真几何方法可能增加的部件疲劳寿命很小，而且投资成本要高得多。使用典型的航空航天制造公差范围进行的简单评估表明，部件寿命存在±5%的差异。这比低保真方法低了两个数量级，但投资和所需数据量却大幅增加。这是因为固有的材料疲劳性能取决于分子水平的部件几何形状。如果这是可能的，那么对飞机部件进行任何这种详细程度的扫描都会产生大量的数据；飞机结构由多少个部件组成，有多少个自由度？
人工智能及其应用的研究
科学和工程用于制造和智能机器，这些机器尤其是在高级计算机系统中用于计算机程序的智能领域。它使用计算机与人类智能的理解水平的关系与任务有关，但是AI不必确认自己是生物学上观察到的方法。尽管存在人工智能（AI）的共识定义，但科学的分支涉及允许感知，理性和行动的计算研究。今天，系统使用机器和人类为结果吸收和做出复杂决策的能力而生成的数据量。本文研究和CO将人工智能，引言，定义和应用的特征与增长和成就有关。
民用航空寿命预测的数字孪生 - SNC-Lavalin
与所述低保真方法提供的机会相比，高保真几何方法可能带来的部件疲劳寿命增加很小，而且投资成本要高得多。使用典型的航空航天制造公差范围进行的简单评估表明，部件寿命增量为±5％。这比低保真方法低两个数量级，但投资和所需数据量却大幅增加。这是因为固有材料疲劳性能取决于分子水平的部件几何形状。如果这是可能的，那么对任何飞机部件进行这种详细程度的扫描都会产生大量的数据；飞机结构由多少个部件组成，有多少个自由度？
作者：Khoa Dao 导师：Zhe He 教授 机器学习在预测器官移植结果中的应用
该研究领域的主要限制之一是用于训练机器学习和深度学习模型的数据的可用性。目前大多数研究使用 UNOS 注册数据库，并报告了可用于训练模型的数据量有限。人们认为，使用更多数据来训练模型，模型将给出更准确的预测。由于患者和捐赠者的特征以及研究中的选择标准随时间变化，所有模型的性能都随着时间的推移而下降。此外，当模型给出预测时，有时研究人员无法解释它给出预测的原因，例如风险评分。因此，医生无法可靠地将其用于某些患者的独特情况。
机器的比较理论与实证分析
随着近年来数据的爆炸式增长，机器学习已成为从大量数据中观察重要见解的最重要的方法之一。特别是，随着万维网上非结构化数据量的惊人增长，机器学习算法可以应用于众多领域，以解决与理解人类相关的各种问题。首先，本文介绍了机器学习领域、经典学习方法和机器学习算法。根据算法的逻辑、特点、弱点、优势和这些算法可用于的应用类型，对最先进的算法进行了理论比较研究。这项研究有望帮助那些刚开始从事这一领域的研究人员。关键词
使用适用于 Windows 环境的 GlassFish 应用服务器
1. 应用服务器 – 必须按照制造商说明安装 Java 开发工具包 (JDK)。应用服务器还必须按照制造商说明安装 Glassfish。2. 数据库 – 应用程序需要连接到数据库实例。目前，PowerLogJ 应用程序支持 ProgreSQL 或 Oracle。3. 操作系统 – powerLOG-J 2.0 应用程序设计为在 Oracle JRE 和 Glassfish 应用程序支持的任何操作系统上运行。4. 硬件要求 – 硬件平台取决于数据量和并发用户数。对于典型环境，Java 堆大小应设置为 2GB。请参阅 Xms 和 Xms java 选项。
基于模糊推理的能源管理系统优化的可再生能源与电池存储系统优化配置
摘要：规划可再生能源和电池存储系统的最佳运行的主要问题是必须考虑覆盖整个观察期的数据量。如果观察期为一年，则考虑特征日或平均数据（每日、每周或每月平均值）以减少数据量。由于输入数据的平均值与实际值不同，最好使用年度级别的每小时或 15 分钟数据。该研究提出了一个解决可再生能源和电池存储系统优化分配和运行问题的框架。所提出的方法同时解决了考虑年度级别的每小时数据的优化分配和能源管理问题。提出了基于模糊推理的系统来调度电池存储系统和可再生能源的最佳配置。开发的模糊推理系统管理光伏和风力发电系统的功率因数、沼气厂的功率因数和输出以及电池存储系统的运行状态。所提出的方法同时找到了能源管理系统的最优参数以及可再生能源和电池存储系统的最优分配和运行。所开发的方法基于稳态功率流的计算。所提出的方法将在设计阶段用于安装各种可再生能源和电池存储系统。此外，该方法还旨在用于在稳态运行期间最优地控制能源的功率输出和储能系统的运行，以便以最小的年有功电能损耗运行配电网。所开发的方法应用于具有 37 个节点的测试配电系统 IEEE。与没有可再生能源和电池存储系统的基准情况相比，测试配电系统的年能源损耗减少了约 80%。
基准计算机学习模型用于量子错误校正
量子误差校正（QEC）是量子计算机系统中的基本问题之一，旨在检测和纠正量子计算机中数据量的错误。由于现有量子计算机中存在不可靠的数据量位，实现量子误差校正是建立稳定的量子计算机系统时的关键步骤。最近，已经提出了基于机器学习（ML）的方法来应对这一挑战。但是，他们缺乏对量子误差校正的透彻理解。为了弥合这一研究差距，我们提供了一种新的观点，可以在本文中了解基于机器学习的QEC。我们发现，Ancilla Qubits中的综合征是由连接数据量量的错误导致的，并且远处的Ancilla Qubits可以提供辅助信息，以排除对数据量值的一些不正确的预测。因此，要检测数据量表中的错误，我们必须考虑远程Ancilla Qubits中存在的信息。据我们所知，在QEC的依赖关系中，机器学习的探索较少。为了填充空白，我们策划了一个机器学习基准，以评估捕获量子误差校正的远程依赖性的能力。为了提供全面的评估，我们评估了七种最先进的深度学习算法，这些算法涵盖了各种神经网络架构，例如卷积神经网络，图形神经网络和图形变压器。我们的详尽实验揭示了一种启发性的趋势：通过扩大接受场来利用遥远的附词量子的信息，QEC的准确性显着提高。例如，U-NET可以提高CNN的余量约50％。最后，我们提供了一项全面的分析，可以激发该领域的未来研究。该代码在补充材料中可用。
金融服务中的人工智能：关键概念
一旦投入使用，某些类型的人工智能和机器学习模型可能会根据对新数据和信息的分析（包括其先前的预测表现）来改进预测过程。改进可能包括纳入通过复杂计算过程创建的新变量、根据新条件改变赋予变量的权重以及在适当情况下排除变量。机器学习模型在使用过程中的变化程度以及用于分析的数据量和性质会因模型的使用环境和所使用的特定机器学习技术而有很大差异。在大多数情况下，模型再训练和测试将离线进行，并且只有在满足相关性能标准后才会部署更新。