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World File Search System预测性
Cydalima Perspectalis扩展区域的预测性确定
黄杨木被用作各个领域的原材料来源，并以其生态特性为大自然做出了巨大贡献，它正由于害虫而灭绝，主要是由于虫蛾（Cydalima Perspectalis），不受控制的切割，真菌干燥和疾病。除此之外，气候变化还对生物多样性和许多物种的分布起负面作用。因此，需要采取必要的措施来最大程度地减少气候变化对物种的影响。在这项研究中，使用了借助现场研究和文献获得的45个黄杨木位置的信息。通过现场研究观察到在这些位置的Cydalima Perspectalis的存在。数据获取后，黄杨木的当前潜在分布区（Buxus spp。）及其害虫，即自然散布在Türkiye的黄杨幼蛾（Cydalima Perspectalis），是使用Maxent 3.4.4程序和从Google Earth Engine（GEE）平台获得的WorldClim V1数据库进行了建模的。根据建模结果，预计害虫将主要在黑海地区和西马马拉地区和黄杨木（Buxus spp。）有望在爱琴海和地中海地区传播。还观察到，当前位置在很大程度上与潜在的分布区域重叠。
利用人工智能实现预测性医疗保健
摘要：如前所述，医疗保健系统是一个始终给任何用户和与这些系统相关的每个人带来组织困难的系统，但如今，人工智能是被广泛讨论和最常考虑的创新之一，有望彻底改善患者的状态和生活质量。由于该领域的不断发展，人工智能解决方案即将融入临床实践，这意味着需要涵盖这些技术在医疗保健中所发挥的作用，并为医疗保健提供者提供实现这一目标所需的知识和资源。这篇评论文章对当今临床实践中的人工智能进行了广泛但过时的系统综合，回顾了人工智能在疾病分类和诊断、治疗建议、患者参与方面的潜在用途，并利用方法来考虑人工智能的伦理和法律问题以及对人类洞察力和专业知识的持续需求。为了确定人工智能在医疗环境中的关系性质和可能产生的影响，本文使用 PubMed/Medline、Scopus 和 EMBASE 数据库回顾了文献。根据研究结果，人工智能技术在医疗保健服务中的应用可以极大地改善疾病诊断、治疗选择和临床测试，因为与人类决策相比，人工智能算法可以分析大量数据集并在特定任务中胜过人类专家。它准确、经济高效、省时且不受人为错误的影响，推动了药物基因组学和个性化医疗领域的发展，优化了药物剂量，改善了整体人口健康状况，建立了虚拟医疗服务，并加强了患者和医生之间的心理健康护理、教育和信任。然而，这些问题以及以下问题不能不解决：数据隐私、人工智能偏见和人为因素的不可或缺性。关键词：人工智能、医疗保健、患者护理、生活质量、临床医生、决策、个性化治疗方案
对预测性的机器学习模型的比较分析
1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。 我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。 我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。 本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。 关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。 A. 简介1-3菲律宾大学Diliman，计算机科学系摘要：本文比较了各种机器学习模型，以预测财务趋势的能力，重点是时间序列分析。我们评估了诸如线性回归，决策树，支持向量机和深度学习之类的模型，并根据准确性，计算成本和解释性来衡量其性能。我们的结果表明，深度学习模型提供了卓越的准确性，但较不容易解释，而简单的模型虽然不准确，但可以更好地了解基础数据。本研究提供了基于特定财务应用程序选择合适模型的准则。关键字：机器学习，预测分析，时间序列分析，财务建模，比较分析。A.简介
人工智能在预测性维护中的作用
摘要 城市交通基础设施包括道路、桥梁和隧道，对城市交通至关重要，但随着时间的推移，它们仍然容易磨损和损坏。传统的维护方法依赖于被动维修和定期检查，往往无法防止突然发生故障，从而导致代价高昂的中断和安全风险。本研究探讨了人工智能 (AI) 如何通过预测性维护彻底改变基础设施管理。通过部署智能传感器和利用预测分析，AI 能够持续监测结构健康状况，并在潜在问题升级为严重故障之前主动识别它们。该研究开发并测试了一种基于 AI 的预测性维护模型，该模型分析城市基础设施中嵌入式传感器的实时数据，以检测异常并预测故障模式。结果表明，预测性维护模型可以缩短响应时间，将维护成本降低 30%，并防止大约 92% 的意外故障。这些发现强调了 AI 驱动的方法在减少计划外中断、优化资源配置和延长基础设施使用寿命方面的潜力，最终创建更安全、更可持续的城市交通系统。然而，数据变化和环境干扰方面的挑战也值得关注，这表明未来还有改进的空间。这项研究为将人工智能融入城市基础设施维护提供了一个框架，凸显了人工智能在改变城市长期基础设施健康和可靠性方面所具有的潜力。
预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易
人工智能驱动的可再生能源系统预测性维护和优化，以提高运营效率和使用寿命
可再生能源系统的快速发展需要先进的维护和优化策略，以确保长期的运营效率和可持续性。传统方法通常无法预测故障并优化多样化和动态可再生能源基础设施的性能。本研究探讨了人工智能 (AI) 技术在可再生能源系统的预测性维护和优化中的应用，旨在提高运营效率并延长系统寿命。我们采用多种机器学习算法，包括深度神经网络和强化学习，来开发预测模型和优化策略。这些模型是在从运营中的风电场、太阳能装置和水力发电厂收集的大规模数据集上进行训练的。我们的结果表明，与传统方法相比，人工智能驱动的方法可以以 92% 的准确率预测设备故障，将计划外停机时间减少 35%。此外，人工智能优化的运行参数使所研究系统的整体能源输出提高了 8.5%。所提出的框架还显示出对各种环境条件和系统配置的适应性，表明其在可再生能源领域具有广泛的适用性。这项研究强调了人工智能在彻底改变可再生能源系统的维护实践和运营策略方面的巨大潜力，为更可靠、高效和可持续的清洁能源生产铺平了道路。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
预测性网络防御：利用AI和ML进行预期威胁
在过去的十年中，网络威胁格局经历了巨大的转变，标志着网络攻击的频率和复杂性的显着增加。根据网络安全性风险投资的一份报告，到2025年，网络犯罪预计每年将使全球经济损失约10.5万亿美元，这一数字从2015年的3万亿美元上升了（摩根，2020年）。网络攻击中的这种增长可以归因于各种因素，包括广泛采用数字技术，物联网（IoT）的扩展以及威胁参与者的成熟程度的越来越多。今天，对手采用先进的技术，例如勒索软件，网络钓鱼和分布式拒绝服务（DDOS）攻击，以利用组织中的漏洞，从而导致重大破坏和财务损失。
预测性警务：AI在预防犯罪中的作用
摘要：预测性警务，人工智能（AI）在执法部门中的新兴应用（AI）使用算法来分析大量数据集并预测犯罪活动。这种方法旨在增强资源分配，改善响应时间并最终阻止犯罪。然而，尽管预测性警务有望改变预防犯罪，但它也引起了人们对其有效性，潜在偏见和道德意义的重大关注。本研究研究了预测性警务算法的功能，重点是其数据驱动方法及其对历史犯罪数据的依赖。研究表明有关有效性的结果不同；尽管一些司法管辖区报告降低了犯罪率，但其他司法管辖区则强调了某些社区的准确性和过度警务问题。此外，这些算法通常反映出社会偏见，对边缘化群体的歧视永久性，并导致不成比例的监视。在执法中部署AI的道德意义值得关注，因为它们与公民自由，问责制和公众信任相交。本文提倡一种平衡的方法，该方法将透明度，社区参与度和监管监督纳入了预测性警务技术的部署。最终，必须谨慎地与AI的整合在执法中，以确保它是正义的工具，而不是偏见或不平等工具。关键词：预测性警务，人工智能，预防犯罪，算法偏见，道德含义，执法1.通过探索预测性警务算法对多方面的影响，本研究为预防犯罪的未来和在社会中负责使用AI的持续论述做出了贡献。简介1.1背景
可预测性有吸引力的市场优势进一步优点
2021•发布了对AAV向量的环境风险评估的具体描述。•发布了对遗传改性细胞产物中残留的复古/慢病毒载体的特定描述。•消除了对申请草案的自愿性PMDA审查。•发布了与接受临床试验通知的应用以及1型使用法规有关的通知。•更新了与常见问题解答相关的通知。