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World File Search System预测性
节日时间，每周时间和预测性大脑
本文通过认知科学的预测编码框架的镜头研究了由传统，规范，法律和习俗和媒体中创造性表达形成的社会结构之间的关系。文章提出，文化的两个维度都可以看作是旨在增强和训练大脑在社会领域中的预测能力的适应性。传统，规范，法律和习俗促进了个人之间共享的预测和期望，从而减少了社会环境中的不确定性。另一方面，艺术和媒体使我们接触了探索替代社会现实的模拟经历，从而使大脑的预测机制通过暴露于更广泛的潜在相关社会环境和场景来磨练其技能。我们首先回顾了预测性编码和主动推论的关键原则，然后从这种角度探讨文化传统和艺术文化的基本原理。最后，我们在稳定社会世界的制度化规范习惯与创造性和想象力的行为之间划分了相似之处，这些习惯暂时颠覆了注入可变性的惯例。
用于电机预测性维护的人工智能 (AI)
轴承损坏是导致电动机故障的主要因素之一。研究表明，大约 40% 的电动机故障可归因于轴承损坏（图 3），这使其成为最常见的故障原因。这意味着，如果及早发现轴承损坏并采取必要措施，电动机的使用寿命可以大大延长。由于轴承是运动部件，因此容易受到各种形式的磨损。最常见的一些问题包括生锈、磨损和润滑剂耗尽。尽管存在这些问题，但电动机可能会继续运行一段时间而没有明显的影响，因此在电动机完全失效之前及早检测至关重要。这就是 ShiraTech-Knowtion 的预测性维护发挥作用的地方。通过轴承损坏预测，我们可以协助早期故障检测，从而及时采取补救措施，而不是等待彻底失效。
预测性编码I：简介
预测性编码 - 有时也称为“预测处理”，“自由能最小化”或“预测误差最小化” - 声称提供完整的，统一的认知理论，从细胞生物学到现象学一直延伸。但是，观点的确切内容及其如何实现其野心尚不清楚。本系列文章研究了预测性编码，并试图确定其关键承诺和理由。本文首先关注与预测编码的可能混杂：通常通过预测编码确定但不是预测性编码的主张。这些包括大脑采用有效的方案来编码其传入的感觉信号的想法；这种感知经验是由先前的信念塑造的。这种认知涉及最小化预测误差。大脑是概率的推理引擎；并且大脑学习并采用了世界的生成模型。这些想法在现代认知神经科学方面获得了广泛的支持，但重要的是不要将它们与预测性编码混为一谈。
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。
使用生成AI技术的预测性维护和剩余使用寿命（RUL）估计
重型机械的维护是任何制造过程的最关键因素之一，这仅仅是因为以最佳的操作效率保持运行时。维护工程师基于日常操作计划的工作订单严格参与各种计划的维护。预防性，纠正性，预定，基于条件和反应性是通常维护的维护工作单的不同类型。但是，随着物联网（物联网）传感器和算法的出现，以及最先进的技术，许多组织正在采用预测性维护来预先确定维护需求。此外，采用下一代AI（人工智能）技术，可以提前估算操作机器的寿命。
学习增强的非线性模型预测性控制使用基于知识的神经差分方程和深度
非线性模型预测控制（MPC）是一种灵活且越来越流行的框架，用于合成可以满足状态和控制输入约束的反馈控制策略。在此框架中，在每个时间步骤中都解决了以非线性动力学模型为特征的一组动力学约束的优化问题。尽管具有多功能性，但非线性MPC的性能通常取决于动力学模型的准确性。在这项工作中，我们利用深度学习工具，即基于知识的神经普通微分方程（KNODE）和深层合奏，以提高该模型的预测准确性。特别是，我们学到了一个Knode模型的集合，我们将其称为Knode集合，以获得对真系统动力学的准确预测。然后将这个学到的模型集成到一种新颖的学习增强的非线性MPC框架中。我们提供了足够的条件，可以保证闭环系统的渐近稳定性，并表明这些条件可以在实践中实施。我们表明，knode集成提供了更准确的预测，并使用两个案例研究说明了所提出的非线性MPC框架的效率和闭环性能。关键字：非线性模型预测性控制，深度学习，神经差异方程，深层合奏
关于土地湍流的可预测性
Matthias Cuntz 14，David Fairbairn 10，Craig R. Keith Oleson 19，Heather Rumbold 8，Heather Rumbold 8，Heather Rumbold Wang-Faivre 23，Yunfei Wang 24，Yuijian Zeng 24
优化预测性能：堆叠的多内核支持向量机中的超参数调整
摘要 - 这项研究解决了管理糖尿病的更先进诊断工具的必要性，糖尿病是一种慢性代谢疾病，导致葡萄糖，脂质和蛋白质代谢的破坏是由胰岛素活性不足引起的。该研究研究了机器学习模型的创新应用，特别是堆叠的多内核支持向量机随机森林（SMKSVM-RF），以确定它们在识别医疗数据中复杂模式方面的有效性。创新的合奏学习方法SMKSVM-RF结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RFS）的优势，以利用其多样性和互补特征。SVM组件实现多个内核来识别唯一的数据模式，而RF组件由决策树组成，以确保可靠的预测。将这些模型集成到堆叠的体系结构中，SMKSVM-RF可以通过优势通过优势来增强分类或回归任务的总体预测性能。这项研究的一个重大发现是引入SMKSVM-RF，它在混淆矩阵中显示出令人印象深刻的73.37％的精度。此外，其召回率为71.62％，其精度为70.13％，值得注意的F1分数为71.34％。这种创新技术显示了增强当前方法并发展为理想的医疗系统的潜力，这表明糖尿病检测方面的一个值得注意的一步。结果强调了复杂的机器学习方法的重要性，并强调了SMKSVM-RF如何提高诊断精度并有助于持续发展医疗保健系统，以实现更有效的糖尿病管理。
预测性大脑和开明的房间问题
人们如何使人们的说法是不确定性最小化系统的说法，这些系统试图以人类具有创造力的说法来浏览可预测且熟悉的环境？我们将其称为开明的房间问题（ERP）。解决方案不是（或不仅是）在误差限制大脑中，而是在环境本身中。创造力来自预测性大脑与不断变化的环境之间的各种相互作用：反复向我们自己的误差式机械移动的球门柱。通过（CO）构建这些具有挑战性的世界，我们有效地改变和扩大了自己的预测引擎运作的空间，并且该空间是“探索泡沫”，使信息能够寻求信息，不确定性最小化思维以使思想越来越深入地渗透到艺术，科学和工程空间中。在接下来的内容中，我们提供了这种环境领导的认知扩展的原则证明。本文是主题问题的一部分，“艺术，美学和预测性制作：理论和经验观点”。