XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测方法
基于机器学习的家庭预测方法...
摘要： - 在当今迅速发展的社会中，随着技术的不断发展，各种新的形式和犯罪方法不断出现。准确预测未来的犯罪行为特别重要。本文深入研究了与财产有关的犯罪领域中预测家庭入室盗窃罪的研究。利用刑事案件数据集，选择与犯罪预测高度相关的相关变量作为特征选择。通过采用多样化的机器学习算法，预计发生家庭入室盗窃罪的可能性。因此，构建了专门针对家庭入室盗窃案的犯罪预测模型，并评估了模型的准确性。通过使用模型的准确性作为基准，选择了最佳犯罪预测模型，并实现了一个系统来构建和避免模型。实验结果表明，发达的犯罪预测模型能够有效预见家庭入室盗窃罪，从而为预防和处理此类犯罪案件提供了宝贵的支持和科学证据。
研究论文 运行智能预测方法...
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节。目前，对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据和相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断和控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全相结合的新理念。通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度的结合，基于假设的分析模型。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性。该方法可为运维管理提供指导，及时制定策略。
针对空间应用的新可靠性预测方法
©Matrisk GmbH2018。本文档中的版权归属于Matrisk GmbH，作为该项目财团的代表，由Matrisk GmbH，空中客车防御和空间，Thales Alenia Space，Serma Technologies和Sarel Consult GmbH组成。本文档只能全部或部分复制，或以任何形式存储，或以任何形式传输，或以任何电子，机械性，复印或其他方式传输，或者在伴随Matrisk GmbH许可或以ESA合同的条款中获得4000121065/17/nl/ps。
大数据和人工智能驱动的可持续发展目标预测方法
• UNCTAD-ISAR 是国际会计和报告准则政府间专家工作组 (ISAR)，是联合国在会计和公司治理事务以及公司可持续性标准方面的协调中心。 • 我们的 UNCTAD 全球核心指标 (GCI) 评级基于 UNGC-ISAR 指标，该指标是各国政府、主要监管机构和标准制定机构（如 GRI、FRSB 等）经过多年多方利益相关方讨论的结果。这些指标包括 G20 的 FSB 气候披露工作组 (TFCD) 指标等。 • GCI 可以在公司层面提供关于合理使用水、能源、土地等资源；减少排放和废物；良好治理、人力资源开发和性别平等的可比指标。 • 符合财务报告要求并与国家层面关于财政、自然和人力资源使用的可持续发展目标宏观指标保持一致 • 企业核心可持续发展目标指标对于衡量唯一提到私营企业部门的可持续发展目标至关重要：12.6.1。 “发布可持续发展报告的公司数量”，联合国贸易和发展会议正在与联合国环境署联合制定该指标，作为该指标的共同保管人。
钛基复合材料的寿命预测方法
特定客户，由美国材料与试验协会授予，适用于在版权许可中心 (CCC) 交易报告服务中注册的用户，前提是基本费用为每份 2.50 美元，外加每页 0.50 美元，直接支付给 CCC，地址：222 Rosewood Dr., Danvers, MA 01923；电话：(508) 750-8400；传真：(508) 750-4744。对于已获得 CCC 复印许可的组织，已安排了单独的付款系统。交易报告服务用户的费用代码为 0-8031-2039-7/96 $2.50 + .50。
温莎埃塞克斯 - 预测方法
作为温莎的主要电力分销商，ENWIN 从温莎市为本 IRRP 周期完成的需求预测调查中得出了许多预测方法和假设。在住宅方面，研究了几个变量，包括现有和市政及省政府承诺的住房的未来节能、现有家庭供暖电气化、电动汽车采用和里程估计以及公共交通电气化。还考虑了电动交通隔夜充电的影响。其他研究变量包括商业供暖、市政建筑和企业车队的电气化、市政服务扩展以支持人口增长，以及 30 摄氏度以上天数的增加以及伴随的冷却负荷。
锂离子电池寿命预测方法在热梯度条件下
摘要：锂离子电池组中不可避免的热梯度由于热量产生和耗散不均，这会影响电池老化。在本文中，建立了用于模拟实用热梯度条件的实验平台。实验结果表明高非线性电池降解程度很高。考虑到高度非线性，高度非平稳性和随时间变化的数据的极限学习机器（ELM），它具有良好的学习能力和拟合能力。在本文中提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的电池寿命预测模型，以优化ELM网络的随机权重和偏置，并通过实验数据进行验证。结果表明，与传统的ELM和后传播神经网络相比，SSA优化的ELM的预测结果具有较低的平均绝对误差百分比和均方根误差，这表明SSA-ELM模型具有较高的预测准确性，并且具有更好的稳定性，并且具有高非线性程度的处理数据方面具有明显的优势。
有效的机器学习预测方法：数据分析框架
摘要 - 运输的可用性被认为是发达社会的重要标志。自人类的发展以来，从一个位置迁移到另一个位置的必要性是基本要求。目前，印度尼西亚有很多运输选择。但是，由于其轻松和便利性，大多数人都喜欢公路运输。人口的增加导致道路上的车辆数量相应增加。因此，它给安全部门和政府机构带来了一个挑战，即有效地监督所有汽车的流动性有效。本研究提出了一种使用基于视频的技术检测和跟踪车辆的方法。该过程的初始阶段涉及预处理，包括帧转换和背景减法。接下来，检测车辆的过程涉及使用变化检测和体形模型。随后，下一个阶段需要特征提取过程，重点是提取能量特征和方向余弦。随后，在包含过度提取特征的向量上采用了一种优化数据的技术。
增材制造过程中残余应力预测方法的比较研究
界面系统（NFIS）用于预测航空工业铝部件的残余应力 [5]。Chukwujekwu 等人使用有限元分析预测了 6Al-4V 钛基工件的残余应力 [6]。Meyghani 等人对基于 ABAQUS、ANSYS 和 FLUENT 的搅拌摩擦焊接模拟结果进行了比较研究 [7]。Kortabarri 等人比较了 Inconel 718 基工件的应力集中 [8]。Mukherjee 等人发现可以通过减小 AM 过程中基材层的厚度来控制应力 [9]。Huang 等人提出了一种预测正交切割过程中残余应力的模型 [10]。Yang 等人研究了激光床熔合过程中产生的残余应力 [11]。在分析残余应力水平时，考虑材料的热性能和机械性能非常重要。Megahed 等人展示了气泡在镍基高温合金中滞留的影响，如图 1 所示 [12]。制造工艺有多种方法，必须找到对产品影响最小的最佳方法，以降低热残余应力。因此，本研究的重点是确定预测 AM 中残余应力的最佳方法。
基于一致性评价的药物-靶标亲和力预测方法...
摘要 - 药物发现的第一步是找到具有针对特定靶标的药用活性的药物分子部分。因此，研究药物靶标蛋白与小化学分子之间的相互作用至关重要。然而，传统的发现潜在小药物分子的实验方法劳动密集且耗时。目前，人们对使用药物分子相关数据库建立计算模型来筛选小药物分子非常感兴趣。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型预测药物靶标结合亲和力的方法。该方法使用改进的GRU和GNN分别从药物靶标蛋白序列和药物分子图中提取特征以获得它们的特征向量。组合向量用作药物-靶标分子对的向量表示，然后输入到完全连接的网络中以预测药物-靶标结合亲和力。该提出的模型证明了其在DAVIS和KIBA数据集上预测药物-靶标结合亲和力的准确性和有效性。