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World File Search System预测技术
维护策略 - Daniel Penn Associates
7. 识别故障。工程、维护、运营和质量部门的每个人都有责任识别故障迹象。在许多情况下，我们会关闭设备以查找潜在故障（P-F 曲线上的 P）或故障（F），而其他技术可以在不关闭资产的情况下确定故障的可能性。除了振动和红外分析等预测技术外，还包括质量组的 SCADA 系统参数，如流量、压力、温度和统计过程图。也不要忘记人类的感官。有资格使用这些感官的人比有资格进行振动分析的人多得多。这些感官包括感觉温差、听到噪音和检测振动等。
与能源领域相关的技术预测
技术监测、监视和警报（收集和解释信息）； 竞争情报（将信息转换成可用情报）； 技术预测（预测变化的方向和速度）； 技术路线图（将预期的技术和产品进步联系起来制定计划）； 技术评估（预测技术变化的意外、间接和延迟影响）； 技术预见（影响发展战略，通常涉及参与机制）。 近几十年来，著作 [3] 和 [4] 回顾了技术预测方法的种类、它们之间的关系和应用。然而，还没有对应用于能源领域的技术预测演变的一般概述。本研究试图调查能源技术预测在科学文献中的影响。
利用数据科学和 AI 应对气候变化
几十年来，研究人员开发了基于物理的海洋和大气模型来模拟环境过程——这项工作对促进我们对天气模式和气候变化的理解起到了重要作用。但即使有了最新的基于物理的模型，这些模型由大量数据集提供数据并在先进的计算机上运行，由于涉及的过程极其复杂和/或缺乏观测数据，仍然很难预测偏远地区（通常在欠发达国家）的极端事件或气候变化影响。然而，有了基于人工智能的模型，我们有可能迅速推进最难预测现象的预测技术。例如，深度学习已经被探索作为一种改善降雨预测和短期天气预报的方法。
主论文“增强锂离子电池状态...
至关重要的是对这些电池的状况进行精确评估，以确保可以安全地使用它们并防止可能是灾难性的爆炸。可以在预测模型的帮助下解决以前讨论的挑战。这项研究的目的是评估电池状态上各种机器学习算法做出的预测的准确性。为了实现此结果，时间序列预测技术用于数据指标。表明，在创建可以依靠的预测时，长期短期内存LSTM模型的性能非常出色。借助机器学习模型进行的准确预测可能有助于增加电动汽车的销售，并确保以安全的方式使用这些电池。
使用机器学习预测模型改善天气感应的未驾驶飞机
摘要这项研究的目的是表明，预测天气的过程是困难而复杂的，需要从多个来源（包括卫星，雷达，传感器和模型）收集，分析和处理大量数据。精确且及时的天气预报可能会对人类生存的许多不同领域（例如农业，运输，能源，健康和安全）产生重大影响。标准天气预测技术经常依赖于预定的准则，推定和限制，这些准则和限制无法完全解释动态大气系统的复杂性和不可预测性。在这项研究中，我们弄清楚机器学习是如何使计算机从数据中学习并增强其功能的人工智能子场，可能有助于提高天气预报的精度。
白皮书高渗透性可再生能源 - > 85％可再生股份的商业案例
一旦发电厂运行，风力和太阳能的高变异性就会构成额外的挑战。因此，风能和太阳能生产预测在使日常操作方案适应实际天气条件方面起着至关重要的作用，从而导致风和PV性能提高。Reuniwatt解释了针对风能和太阳能生产的最新的短期预测技术，以及如何将这些预测与能源管理系统（EMS）（EMS）的负载预测相匹配，并结合使用。最后，我们在白皮书的最后一部分中回答了一系列常见问题（FAQ），以基于网络研讨会的“可再生混合能源解决方案：脱碳地雷，成本降低和能源安全性”提供了有关矿山脱碳化的一些问题的答案。
太极拳和有氧运动对老年人的认知功能，平衡，心血管健康和生活质量的影响：随机控制
世界卫生组织的一份报告从2022年10月开始表明，人们在全球范围内经历更长的寿命，预计越来越多的人将居住在60多岁及以上。到2030年，人们预计地球上每六个人中的一个人数年龄在60岁或以上。60岁以上的全球人口估计从2020年的10亿增加到到2030年的14亿。在印度，60岁及以上个人的比例在2021年上升至10.1％。根据人口普查和2011年印度和州人口预测技术小组的报告，预计到2031年将增加到13.1％[1]。另一个重要因素是印度老年人慢性疾病的性别不平等。根据最新的国家家庭健康调查（NFHS）的结果，男性的占8.2％，而女性为9.0％[2]。
2021/2022 需求侧管理计划
1. 执行摘要——概述了 2021-22 年 DSM 总体计划的战略方向；提供了计划和产品级目标和预算；按成本类别确定预算；并解决了客户参与问题。 2. 计划和产品摘要——每个计划领域的高级摘要，随后是每个 DSM 产品的具体信息。 3. 成本效益分析——提供 2021 年和 2022 年电力和天然气组合和计划成本效益分析结果。 4. 附录——列出首字母缩略词列表；关键术语；产品排名；预算类别描述；避免的成本；天然气 DSM $/Therm 和收入损失确认（“ALR”）方法；电力负荷形状文档；和技术参考手册（视同节省和预测技术假设）。
第 21 章 计算机辅助预测药代动力学 (ADMET) 特性
ADMET 预测技术的发展始于 1863 年，当时它关注的是传统的药物溶解度对毒性影响的测定。后来，人们开始更加关注 ADMET 的研究，首先通过测量药物的水溶性以及体外测试（ Dearden，2007 ）。成功的药物开发除了良好的疗效外，还必须具有良好的 ADMET 特性。新技术在药物 ADMET 特性预测中的应用将药物开发操作提升到了一个更高的水平。在过去的几十年里，计算机预测技术已被证明可以与体内和体外测试一起应用于药物发现和开发方法（ Moroy 等，2012 ）。计算机技术已经被引入到药物开发和发现领域，作为一种在早期阶段预测药物 ADME 特性的工具（ Boobis 等，2002 ）。
捕获和二氧化碳价值链
CRE的前景是希望探索未来，预测技术破裂或使用能源系统并澄清辩论的监管机构意志的一部分。每个新主题都是长期冒险。在其两个联合主席的警惕性领导下进行了二氧化碳的捕获，运输，存储和估值，Manoelle Lepoutre Saint M'Leleux和Jean-Michel Glachant依靠一个心脏团队和一个比80岁的Rapporteur conterts of Heart Team和Heart Team和Meyters of Shecters of Shecters and Serant of Shecters of Nutchien of Shecters of Nutchien of Shecters of Shecters of Shecters and Lecty。我首先要感谢所有参与这些交流的人，并在那里带来了他们的愿景和承诺。它的报告涵盖了融资问题的广泛普遍接受问题，这对于该行业的发展至关重要。