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虚拟传感器 - IEC
虚拟传感器是一种基于信息处理的设备，旨在收集有关无法直接访问的内部过程变量的信息。这个想法是，如果正在运行模拟并且既产生准确的输入又模仿产品在现实生活中和实时中的行为，那么该模拟模型就可以被装备以在不同位置进行测量。读数将从进行测量的虚拟传感器生成，并可用于补充来自物理传感器的信息。虚拟传感器学习解释不同变量之间的关系并观察所涉及的各种仪器的读数。虚拟传感器可以被视为物理传感器的一种幻影。
虚拟传感器 - IEC
虚拟传感器是一种基于信息处理的设备，旨在收集有关无法直接访问的内部过程变量的信息。这个想法是，如果正在运行模拟并且既产生准确的输入又模仿产品在现实生活中和实时中的行为，那么该模拟模型就可以被装备以在不同位置进行测量。读数将从进行测量的虚拟传感器生成，并可用于补充来自物理传感器的信息。虚拟传感器学习解释不同变量之间的关系并观察所涉及的各种仪器的读数。虚拟传感器可以被视为物理传感器的一种幻影。
肠道健康与自闭症之间的联系，探索
抽象目标：在科学文献中获取有关腹腔营养不良和疾病的信息，以阐明这种变化是所讨论的病理的原因或后果，以及疾病控制和治疗的措施。方法论：此审查是根据Prism（用于系统评价和元数据的首选报告项目）进行的。纳入标准预设了分析肠道菌群与腹腔疾病之间关系的作品，该作品于2015年至2023年在书目基础PubMed，Scielo和Virtual Health Library上发表。结果：根据包含和排除标准删除摘要后，获得了16条合格的文章，以包含在本综述中。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解乳糜泻的重要因素。在患有疾病的患者中，观察到肠道菌群组成的变化。需要指导研究来观察所解决的受试者之间的关系。关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物组；胃肠道。抽象目标：在科学文献中获取有关营养不良和腹腔疾病的信息，以阐明这种改变是所讨论的病理学的原因或结果，也是控制和治疗疾病的措施。方法论：此审查是根据Prism（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南进行的。Sunda的挽歌是Revisión。纳入标准包括分析肠道菌群与腹腔疾病之间关系的作品，于2015年至2023年在书目数据库PubMed，Scielo和Biblioteca Virtual EmSaúde上发表。结果：根据包含和排除标准删除摘要后，获得了16篇文章，有资格在本综述中包含。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解腹腔疾病的重要因素。在患有该疾病的患者中，观察到肠道菌群组成的变化。有必要进行研究，以观察所涵盖的主题之间的关系。关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物组；胃肠道。恢复objetivos：obtenerinformaciónen liraturacientíficasobre la disbiosis y la la enfermedadcelíaca，con el fin dilucidar si diDicha aLteraCi oferationalaCion es causa e cousa o concosecuencia o consecuencia delapatologíaEncuestiogionen encuestión，Asud como como como medas parara ydiid yidiid。metodología：estarevisiónseeareizódeAcuerdocon las pautas prisma（Elementos de Indlectes peresiDos para revisionessistemáticasymetanálisis）。Los criterios de inclusión incluyeron trabajos que analizan la relación entre la microbiota intestinal y la enfermedad celíaca, publicados entre 2015 y 2023 en las bases de datos bibliográficas PUBMed, Scielo y Biblioteca Virtual em Saúde.结果：DespuésDeemiLinar losresúmenessegúnLoscriterios deincypusiónydextusión，se obtuvieron 16artículos。en pacientes con la enfermedad se observan cambios en la lacomposicióndela microbiota肠道。结论：肠道菌群是维持免疫状态和理解乳糜泻的重要因素。 div>有必要进行研究以观察所讨论的主题之间的关系。 div>关键字：自动免疫；营养不良；乳糜泻；胃肠道微生物瘤；胃肠道。 div>
空间物体分类选定算法的分析
摘要 随着来自世界各地众多设施的天文数据的增加，对更快、更复杂的数据分析方法的需求也随之出现。对天空中大量物体的大量观察所捕获的数据可以非常快地达到很大的体积，这使得科学家无法手动分析。这就需要快速可靠的自动化数据处理方法，这可以在计算机科学研究中找到。利用不同研究领域使用的算法对于处理有关天体的信息至关重要。在这项工作中，我们将计算机科学领域的机器学习方法应用于天文学问题。我们列出了三种不同的机器学习算法及其内部工作原理，并展示了如何将它们应用于天文学问题。我们展示了如何使用这些算法来加速大量数据的处理，以及它们如何帮助科学家对天体进行分类。我们研究了每种算法的表现，并尝试根据不同物体的特征，在分类问题中找到表现最佳的算法。关键词 knn、朴素贝叶斯、决策树
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，大数据是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员表示，大数据有许多工业应用。它是使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义的，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此产生了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吧？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它确实
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，它是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。据法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员称，大数据有许多工业应用。它使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此就有了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吗？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它并不能解释原因。”大数据在确定复杂系统（飞行中的飞机、工业过程、车辆交通等）中的最佳运行条件方面前景广阔，但它预计不会取代模拟。无论如何，对于我们的十位冠军来说，他们不会取代模拟，他们已经将这项技术作为他们在工业上取得成功的关键技能之一。对于世界上一些最成功的研究实验室来说，他们也不会取代模拟，他们正在应对越来越雄心勃勃、规模越来越大的科研项目，需要越来越多的计算资源。至少，不是马上。❚❚