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World File Search System预测分析
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
可再生能源和材料供应风险：基于LSTM模型的预测分析
响应气候变化并持续依赖传统的高碳化石燃料，通过发展低碳能源资源来促进向可持续能源系统的过渡，被视为缓解和解决全球气候变化的主要战略。但是，促进低碳能量也面临着材料供应风险。为参考未来能源市场中可再生能源和其他能源的稳定开发，本文考虑了基于长期和短期记忆网络模型的可再生能源预测以及原油，天然气，核能，核能收入和支出的增长率变化。在预测过程中，发现天然气将成为未来可再生能源的强大竞争者。当天然气生长太快时，可再生能源的生长将为负。另一方面，当天然气和原油的每月生长速度小于核能时，可再生能源将显示出生长趋势，并且随着天然气和核能的生长，速度将增加。更重要的是，风能和太阳能将受到金属材料的限制，例如dy，nd，te和in。提高金属的能量密度在中国向低碳能结构的过渡中起关键作用。
使用机器学习算法对印度GDP进行预测分析
摘要。在这项研究努力中，机器学习算法 - 特别是线性回归，随机森林回归和梯度提升回归 - 可以预测印度国内生产总值的未来轨迹。采用广泛的数据集，该数据集结合了历史GDP，人均收入，进口，出口和GDP增长率，该研究旨在评估每个模型的预测精度。将数据预处理和模型培训，评估指标将用于并置这些模型的功效。这项研究对这些算法在预测印度GDP方面的熟悉性产生了有见地的观点，为决策者和经济学家提供了有价值的信息，以做出明智的决定。在这种情况下，最准确的预测模型和关键经济指标的识别至关重要。
使用机器学习板球中的球员性能预测分析
玩家性能是比赛结果的最关键参数。根据各种参数选择一组玩家，包括一致性，形式，针对特定对手的表现，特定场地的表现，比赛的比赛，比赛类型等的压力等，都提高了球队赢得比赛的可能性。以下研究旨在根据玩家的性能参数来分析和预测玩家的性能。该问题分为两个部分，即击球表现和保龄球表现。该问题被认为是一个分类问题。跑步得分，而所采用的检票口被分类为不同的范围。天真的贝叶斯，决策树，随机森林和支撑向量机（SVM）是研究中使用的算法。随机森林和决策树几乎是相同的，因此，结果最准确。
支持AI的自主驾驶：通过预测分析提高安全性和效率
Venkata Bhardwaj，数据工程负责人，Venkatbhardwaj@yahoo.com摘要自主驾驶（AD）是一种新兴技术，有望彻底改变运输的未来。除了通过减少人体错误提供改善道路安全的机会外，AD的应用还将通过提高驾驶和交通流量稳定性来提高交通效率，因为可以开发高级算法，以开发用于预测分析的高级算法。在本文中，我们强调了以下事实：与人类驾驶员相互作用的自动化车辆（AV）的动力学是弱集体的开放系统复杂的复杂，本质上是时间的和表示层次结构。为了针对支持AI的自主驾驶的实现挑战，我们开发了具有感知和学习模块的预测性计划，以在操作和战术计划中执行与任务相关的场景理解。关于支持AI的运输的讨论将功能和实现级别分开，并将它们链接在一起。启用AI-AD系统的动态可视化框架很容易扩展到广泛的复杂系统中的其他类似系统和过程。
基于AI的预测分析方法来保护电/混合动力汽车的未来
摘要 - 绿色技术已成为应对气候变化的潜在有效手段，以应对全球对可持续能源替代方案的需求不断上升。但是，在将绿色基础设施无缝纳入世界能源基础设施中之前，仍然存在相当大的改进空间。人工智能（AI）可能能够通过促进更明智的决策和改善现有能源基础设施来帮助解决这一问题。对全球变暖的担忧以及对更环保的运输方式的需求导致EHV的流行激增。使用诸如人工智能（AI）之类的尖端技术可能会增加EHV的功效。电动汽车（EV）很受欢迎，因为它们可以最大程度地减少温室气体排放并鼓励可持续的运输。由于其对缓解气候变化和可持续运输的有利影响，电动汽车（EV）的受欢迎程度迅速增长。不幸的是，电动汽车的制造过程使用了大量的能量和材料，这可能会对自然世界产生影响。绿色技术解决方案来解决此问题，例如使用人工智能和预测分析来提高电动汽车制造的有效性。电动和混合动力汽车（EHV）已成为对日益增长的环境负责运输需求的答案。尽管如此，EHVS的性能和寿命依赖于其电池管理系统（BMS），这些系统需要精确的监视和控制。研究表明，AI，尤其是量子AI，可能会增强EHV益处，包括能源效率，减少排放和可持续性。本文介绍了EHV网络安全问题，例如远程劫持，安全漏洞和未经授权的访问。这项研究表明，优化EHV和充电基础设施可能有助于使机动性更具可持续性，并且AI研发可能会有所帮助。
利用预测分析来进行劳动力计划，继任计划和组织发展
1，2蒙特克莱尔州立大学摘要 - 在以数据驱动决策为特征的时代中，预测分析已成为人力资源的革命工具（HR）。本文分析了预测分析能够彻底改变人事计划，继任计划和组织发展的能力，使公司能够预测趋势，减轻风险，并使目标与未来需求保持一致。利用高级分析，人力资源经理可以预测劳动力需求，认识到领导职位的高潜力候选人，并通过集中的发展计划提高组织敏捷性。本文讨论了在人力资源中实施预测分析的重大障碍，道德考虑和最佳实践，从而为有效采用提供了可行的见解。最终，我们分析了即将到来的趋势，例如人工智能和实时数据的融合，建立了预测分析，作为开发弹性，未来就业业务的战略促进者。
技能发展中的预测分析——利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术
贝内特科尔曼有限公司 (BCCL) 成立于 178 多年前，秉承信任、知识和公共服务的核心新闻原则，不断采取行动改善印度社会。该集团开始进军教育领域，推出 TimesPro，专注于提高就业能力的短期课程。贝内特大学是北方邦的一所州立私立大学，旨在为本科生和研究生提供常春藤盟校质量的教育，使他们“为生活和职业做好准备”。贝内特大学位于大诺伊达，于 2016 年 8 月 8 日开始运营。该大学营造了积极主动的创新和创业环境，同时通过创新和创业中心 (CIE) 和高管教育中心 (CEE) 等国际知名的卓越中心提高高等教育各个领域的技能。
工业 4.0 时代基于贝叶斯的制造绩效指标预测分析
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SIEM 中的 AI 和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应
参考文献 [1] David R. Miller、Shon Harris、Allen Harper、Stephen VanDyke、Chris Blask，《安全信息和事件管理 (SIEM) 实施》，McGraw Hill LLC，2010 年。[2] Dirk Schaefer、Lane Thames，《面向设计和制造的工业 4.0 网络安全分析》，Springer International Publishing，2017 年。[3] 信息资源管理协会，《安全领域的人工智能应用研究选集》，IGI Global。引用：ShivaDutt Jangampeta，SIEM 中的人工智能和机器学习：通过预测分析增强威胁检测和响应国际人工智能与机器学习杂志 (IJAIML)，1(1)，2022，页。10-14 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJAIML/VOLUME_1_ISSUE_1/IJAIML_01_01_002.pdf 摘要：https://iaeme.com/Home/article_id/IJAIML_01_01_002 版权所有：© 2022 作者。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。本作品已获得知识共享署名 4.0 国际许可 (CC BY 4.0)。