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World File Search System预测性
'以社区为中心的设计和预测性警务...
英国的预测警务必须采用以社区为中心的设计方法，以确保运营有效性和与道德和法律标准保持一致。在预测性警务的每个阶段 - 从设计/开发到部署和评估，本地社区与警务机构之间的真正参与和合作的论文提倡，而不是自上而下的，以技术为导向的实施。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
基于大脑连接性的预测组合遥控器...
1，大学，法国80000 Amiens的De Picardie Jules Vernnes， 1肿瘤科； refeno.valery@chu-amiens.fr 2 Oncology Department, Profeseur Za fi saona Gabriel Hospital, University is de Mahajanga, Mahajanga 401, Madagascar 3 Facult é de M è dozen, university is from Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 4 Sorbonne Universit é s, Umpc Univ. 巴黎06，UMR 7371，UMR S 1146，Laboratoire d'AstimageriebiomèDicale，75005 Paris，法国，法国5 AP-HP，H h'Pital Saint Louis，肿瘤学单元，1 Avenue Claude Vellefaux，75010 Paris，France，France; safae.terrisse@aphp.fr（S.T。 ）; clement.bonnet@aphp.fr（c.b. ）; clement.dumont@aphp.fr（c.d. ）; Stephane.culine@aphp.fr（S.C.）6医学肿瘤学系，取消研究所是Rogie de l'Ouest，44800，法国圣汉堡； ludovic.doucet@ico.unicancer.fr 7医学肿瘤学系，Claudius Regaud研究所，IUCT-O，法国图卢兹31300； pouesssel.damien@iuct-oncopole.fr *通信：michele.lamuraglia@upmc.fr或lamuraglia.michele@chu-amiens.fr1肿瘤科； refeno.valery@chu-amiens.fr 2 Oncology Department, Profeseur Za fi saona Gabriel Hospital, University is de Mahajanga, Mahajanga 401, Madagascar 3 Facult é de M è dozen, university is from Antananarivo, Antananarivo 101, Madagascar 4 Sorbonne Universit é s, Umpc Univ.巴黎06，UMR 7371，UMR S 1146，Laboratoire d'AstimageriebiomèDicale，75005 Paris，法国，法国5 AP-HP，H h'Pital Saint Louis，肿瘤学单元，1 Avenue Claude Vellefaux，75010 Paris，France，France; safae.terrisse@aphp.fr（S.T。）; clement.bonnet@aphp.fr（c.b.）; clement.dumont@aphp.fr（c.d.）; Stephane.culine@aphp.fr（S.C.）6医学肿瘤学系，取消研究所是Rogie de l'Ouest，44800，法国圣汉堡； ludovic.doucet@ico.unicancer.fr 7医学肿瘤学系，Claudius Regaud研究所，IUCT-O，法国图卢兹31300； pouesssel.damien@iuct-oncopole.fr *通信：michele.lamuraglia@upmc.fr或lamuraglia.michele@chu-amiens.fr
减少订购土地的可变性和可预测性 -
摘要。这项研究深入研究了使用简化的耦合模型的大气阻塞，区域和过渡模式的可预测性。该模型在Python中实现，模拟了中纬度大气动力学，并在β平面上具有两层准地藻道大气，其中包含简化的土地效应。实际上，我们全面审查了该模型对环境参数的响应，例如太阳辐射，表面摩擦和大气 - 地面热交换。我们的发现确认该模型忠实地复制了现实世界中的地球风格制度，为进一步的分析建立了强大的基础。随后，采用高斯混合物聚类，我们成功地描绘了独特的阻塞，区域和过渡流动性，从而揭示了其对表面摩擦的依赖性。为了衡量可预测性和持久性，我们计算每个制度的局部Lyapunov指数。我们的调查发现了区域，阻塞和过渡方案的存在，尤其是在表面摩擦减少的条件下。随着表面摩擦的进一步增加，系统转变为以两个阻塞制度和过渡制度为特征的状态。引人入胜的是，周期性行为在特定的表面摩擦值下出现，返回到低摩擦系数下观察到的模式。模型分辨率的增加会影响系统的影响，使得仅通过聚类获得两个制度：过渡阶段消失，而其余两个方案的可预测性下降到大约2 d。根据先前的研究发现，我们的研究强调了一个事实，即与阻塞模式相比，当所有三个制度共存时，区域模式都具有更广泛的可预测性范围。非常明显，与其他制度共存时，过渡模式显示出降低的可预测性。此外，在发现两个封锁状态的表面摩擦值范围内，可以观察到，在应用地形的西部西部的封闭大气情况下，不稳定性和可预测性降低，而与地形东部东侧出现的阻滞相反。
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
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
基于人工智能的蓄电池系统预测性故障检测
计算重建误差。大多数电池模块老化正常。此外，当正常老化模块中电池单元的运行数据与训练模型时使用的运行数据性质相同时，计算出的重建误差较小。然而，当电池模块中电池单元的运行数据与学习 ₂ 期间输入的运行数据性质不同时，计算出的重建误差较大。因此，可以根据重建误差的大小提前自动检测可能发生故障的电池模块。
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。
从预测性人工智能转向可操作性人工智能
实施起来非常容易，因为它完全依赖于关联 [5]。例如，虽然姑息治疗咨询和去甲肾上腺素输注都高度提示患者死亡，但不能合理地得出停止任何一种治疗就会降低患者死亡概率的结论 [6]。换句话说，预测性人工智能不能指导ICU临床医生做什么，因为它只提供预警。对于为ICU医生提供治疗决策建议的人工智能，即“可操作的人工智能”，需要考虑因果关系。可操作的人工智能应该执行因果推理任务 [3]，这意味着它可以预测（未来）患者的结果或由替代治疗决策导致的事件。通过比较这些结果，可操作的人工智能可以就导致最佳预测结果（即最佳治疗）的治疗方案提供建议。在医学中，因果推理任务传统上是通过进行随机对照试验（RCT）来完成的。治疗的随机化使人们能够将治疗组之间的结果差异解释为治疗的因果效应。因此，人们可以简单地比较结果并得出结论，具有最佳观察结果的结果代表最佳治疗。然而，在观察性研究中，因果推理任务更为复杂，通常因共同原因（混杂偏差）和对共同效应的选择（选择偏差）而加剧。因此，为了让人工智能从观察数据中“学习”因果推理任务，它需要调整这些偏差。要做到这一点，关键是使用适合所考虑治疗类型的调整方法。