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World File Search System预测技术
神经精神疾病
鉴于临床医生和研究人员在处理神经精神病疾病方面面临的持续困难，越来越明显的是，有必要超越传统的学科界限。这项研究巩固了现有材料，检查历史的变化，基本神经生物学方面以及神经病学与精神病学之间的共同临床表现。此询问研究了神经精神病学的历史发展，重点是对精神疾病的早期理解与后来神经病学和精神病学的分裂之间的关系。重点是最新的进步，在理解强调这些领域合并的常见神经生物学途径和遗传因素方面。这项研究通过分析重叠的认知，情感和行为症状来强调神经精神疾病中临床表现的复杂性。文本批评传统框架中的诊断问题，强调了神经系统和精神病学起源的局限性。这具有完成正确诊断和安排适当治疗的后果。本文探讨了开发多学科护理方法，突出了神经科医生与精神科医生之间的成功合作。本研究研究了执行计划的困难以及确定结合不同元素的障碍的过程。它还强调了迫切需要改善教学和学习以进行平稳合作。该论文通过研究关注共同途径的药理学疗法来检查治疗意义。它还讨论了处理共同发生的神经和精神疾病所涉及的困难。该研究还探讨了非药物疗法，例如心理治疗和康复方法，这是一种综合治疗方法的一部分。预期未来，该报告确定了可以改善研究的领域，并预测技术改进对该主题的影响。提出建议，以鼓励额外的探索，合作和独创性，以缩小神经病学和精神病学之间的鸿沟，最终增强我们对神经精神疾病的理解和治疗。这种实时综合增加了正在进行的讨论，提供了与当代神经精神研究和治疗不断变化的领域相符的宝贵见解。
金融市场中的机器学习应用-CSE IITB
有效的市场假设（EMH）断言金融市场是“信息有效的”，或者，交易资产的价格（例如股票，债券或财产）已经反映了所有已知信息，并立即改变以反映新信息。因此，根据理论，除了运气外，不可能使用市场已经知道的任何信息来始终如一地胜过市场。EMH中的信息或新闻定义为可能影响当前不可知的价格，因此将来会随机出现。股票市场预测带来了证明金融市场是否可以预测的挑战，因为在有效市场假设（EMH）的有效性方面尚无共识。tiv> s TOCK市场预测一直是金融，工程和数学领域的重要问题。作为大量资本通过股票市场进行交易，股市被视为高峰投资渠道。研究人员一直致力于证明金融市场的可预测性。此后，股票市场预测一直对研究人员有一定的吸引力。尽管已经进行了许多科学尝试，但尚未发现任何方法可以准确预测股票价格转移。即使缺乏一致的预测方法，也取得了一些轻微的成功。自动回应和移动平均水平是一些著名的股票趋势预测技术，这些技术占据了几个时间序列预测。在数据挖掘的帮助下，还开发了使用归纳学习进行预测的几种方法，例如K-Neartiment邻居和神经网络。但是，他们的主要弱点是他们严重依赖结构数据，在这种数据中，他们忽略了不可量化信息（例如新闻文章）的影响。随着更快的计算机和互联网上大量信息的出现，战略投资者或公众更容易获得股票市场。来自季度报告或破坏新闻报道的信息可能会极大地影响担保的股价。由于互联网提供了对股票市场产生重大影响的事件信息的主要来源，因此提取和使用信息来支持决策的技术已成为一项关键任务。为了准确预测股票市场，许多学者和行业的研究人员都提出了各种预测算法和模型。在本文中，将引入预测算法和模型的最新发展，并将其性能进行比较。此外，为了准确的股票市场预测，我们研究了各种全球事件及其在预测股票市场方面的问题
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
链式机械学习模式 - 预测载荷 -
Although the application of fiber-reinforced concrete (FRC) beams turns back to a few decades ago (Adhikary & Mutsuyoshi, 2006 ; Masuelli, 2013 ; Soltanzadeh et al., 2015 ), significant efforts also have been made to increase the strength and ductility of concrete in construction and building structures since sustainable infrastructure is cru- cial for economic development (Aldwaik &阿德利，2016年）。与其他纤维增强的复合结构（çelik＆König，2022; Rafiei＆Adeli，2017b; Shafighfard等，2021）一样，最近已证明FRC结构是拥有比正常混凝土更具特殊耐药性和强度的能力。能够预测钢纤维 - 增强混凝土（SFRC）束的结构行为是研究人员在攻击其性能时面临的众多挑战之一（Rafiei等，2017; Singh，2016; Venkateshwaran＆Tan，2018）。在众多的弯曲参数中（Gribniak等，2012; Gribniak＆Sokolov，2023），延展性比引起了研究人员的注意，因为它的能力反映了结构元素对弯曲载荷的反应。另一个重要的弯曲度量是弯曲载荷能力（峰值负载），该指标已通过数值模拟，实验研究和机器学习（ML）基于基于的预测技术进行了研究。一些研究人员已经对SFRC梁进行了数值和/或分析研究，以降低与实验研究相关的劳动和/或材料成本（Jeong＆Jo，2021;Júnior＆Parvin，2022）。tan等。Yang等。 （2020）Yang等。（2020）纵向钢筋比率和残留拉伸强度是SFRC梁柔性性能的参数研究中考虑的典型变量。使用纤维来增强拉伸强度并不比连续加固在改善混凝土束的力矩容量方面更有效，但是与普通的RC梁相比，纤维增强型会增加僵硬和强度（Mobasher等人，2015年）。（2022）进行了SFRC材料特性对弯曲性能的影响的参数分析，发现弯曲延展性受到RC梁中高体积分数的影响。对具有不同纤维纵横比，方向和梁尺寸的SFRC梁的三维（3D）模型表明，由于弯曲增强的峰值载荷增加了较高的分布纤维，因此在拉伸应力方向上定向纤维。此外，具有较低纤维增强比的较小梁显示出较高的峰值载荷（Al-Ahmed等，2022）。实验研究通常被认为是数值工作（Pereira等，2020）的组成部分，以验证它们提供的结果。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
机器学习驱动的行人认可和行为预测，以增强智能城市的公共安全
Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。 摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。 通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。 预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。 此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。 该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。 此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。 尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。 未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。 关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。被引用为：Sun，Y。，＆Ortiz，J.（2024）。机器学习驱动的行人识别和行为预测，以增强智能城市的公共安全。人工智能与信息杂志，1，51-57。取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/51 1。随着智能城市的快速发展，先进技术和数据分析的整合正在重塑城市基础设施，旨在优化资源利用，改善公共安全并增强交通管理（Silva等，2018）。智能城市发展中的主要挑战在于对行人行为的准确认识和预测，这对于交通法规和公共安全至关重要（Aldeer等，2023）。传统监测系统虽然能够检测到行人的存在，但通常无法准确预测动态环境中的复杂行为，从而限制了它们在实时决策中的有效性（Zhong等，2024）。随着城市人口的增长，通过预测技术确保公共场所的安全性和效率成为必要。Yao等。（2022）强调采用先进的数据分析和机器学习技术来克服这些局限性的重要性。现有系统主要集中于静态检测，在预测人类行为方面提供了有限的能力，从而导致紧急响应和次优的交通管理延迟（Gu等，2024）。预测行人行为的能力不仅可以优化交通流量，而且通过防止潜在危害来增强公共安全。随着深度学习算法的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）和像LSTM这样的复发模型，行人识别变得更加精确和有效，因为这些模型可以实时处理复杂的多维数据（Liu等，2024）。此外，最近的研究表明，将行人行为预测与城市基础设施（例如智能交通信号灯和自动驾驶汽车系统）相结合，大大降低了事故并提高了城市运营的整体效率。Yao等。（2022）强调将行人检测与预测分析相结合可以预见并防止高风险地区的事故，例如繁忙的十字路口或公共事件。这种主动的方法标志着与传统的反应系统的转变，提供了对现代城市环境必不可少的实时预测。此外，进步
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。