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World File Search System预测方法
储层计算-快速准确软测量建模的时间序列预测方法，三菱重工技术评论第61卷第1期（2024年）
在化学工厂和工业工厂中，“软传感器”是一种用于估算无法直接测量的状态量的技术。它们在控制和监控等方面的应用正在不断进步。深度学习技术的最新发展令人瞩目。虽然它们在软传感器中的应用可以实现高精度估算，但问题在于需要更长的训练时间。为了解决这个问题，我们使用“储层计算”构建了一个软传感器，它可以在极短的时间内完成训练，同时保持较高的估算精度。本报告以预测烟气脱硫设备中碳酸钙浓度的案例研究为例，概述了储层计算及其应用。
算法稳定性意味着训练无分配预测方法的培训条件覆盖率
在监督学习问题中的摘要，鉴于预测的值是某些训练有素的模型的输出，我们如何量化围绕此预测的不确定性？无分布的预测推论旨在围绕此输出构建预测间隔，有效覆盖范围不依赖于数据分布或模型培训算法的性质的假设。在该领域的现有方法，包括保形预测和折刀+，提供了略有保证的理论保证（即，在培训和测试数据中平均而言）。相比之下，培训条件覆盖范围是更强的有效性概念，可确保大多数训练数据的测试点的预测覆盖范围，因此在实践中是更理想的属性。Vovk [2012]表明了培训条件覆盖范围，以持有分裂的共形方法，但Bian和Barber [2023]的最新工作证明，对于没有进一步假设的完整的子状和折刀+方法，无法使用这种有效性保证。在本文中，我们表明算法稳定性的假设可确保训练条件覆盖属性具有完整的保形和折刀+方法。
大规模数据中心中的基于LSTM的资源和工作量的改进的预测方法
摘要 - 准确的工作量和资源预测是为了实现积极，动态和自适应资源分配，用于构建具有成本效益，能源良好和绿色云数据中心（CDC），为用户提供令人满意的优质服务，并为云提供者提供高收入。这很具有挑战性，因为CDC中急剧增加和大规模的工作量和资源使用的模式随时间而变化显着。当前的预测方法通常无法处理隐式噪声数据，并在工作量和资源时间序列中捕获非线性，长期和短期和空间特征，从而导致预测准确性有限。为解决这些问题，这项工作设计了一种名为VSBG的新型预测方法，该方法无缝且创新地结合了变分模式分解（VMD），Savitzky Golay（SG）滤波器（SG）滤波器，双向长期短期内存（LSTM）和GRID LSTM和GRID LSTM和GRID LSTM，以预测工作量和资源在CDC中的工作量和资源使用。vsbg在执行其预测之前，以四步骤的方式以四步方式整合VMD和SGFURTER。VSBG利用VMD将非机构工作负载和资源时间序列分为多种模式函数。然后，在VSBG中，这项工作设计了二次惩罚，用拉格朗日乘数将其最小化，并采用对数操作和SG滤波器来平滑第一个模式功能，以消除噪声干扰。最后，VSBG首次系统地捕获了具有两个Bilstm层的流量和复杂时间序列数据的深度和时间特征，在此之间，GridLSTM层在其中，从而准确地预测了CDC中的工作量和资源。具有不同现实世界数据集的广泛实验证明，VSBG在预测准确性和收敛速度上的整体最新算法都优于整体。
引文 (APA) Rainey, S. (2024)。未来神经技术伦理法律影响的预测方法。科学与工程伦理，30(
摘要 本文为建议将想象的未来用例纳入神经技术开发过程提供了合理的理由，特别是出于法律和政策目的。包括对神经技术未来应用的详细想象性参与，有助于将可能因将大脑刺激研究转化为公共消费者领域而产生的伦理、法律和政策问题联系起来。未来主义学者一段时间以来一直建议将创造性艺术与科学发展相结合的方法，以便理论化当前技术发展趋势可能走向的未来。在神经技术背景下采取这种创造性、富有想象力的方法可以帮助开发过程超越对设备功能、安全性和现有法规合规性的考虑，并积极参与神经技术本身的出现所带来的潜在未来动态。想象的场景可以与可能挑战法律或政策环境的设备潜在消费者用途相关。一种预期的、创造性的方法可以想象这些用途可能包括什么，以及它们可能意味着什么。证明这种方法的合理性也促使人们从共同责任的角度来制定技术背景下的政策。总的来说，这提供了一种神经技术出现的模式，可以避免伦理法律问题方面的信任危机，并促进在知识、价值观、受保护的创新潜力和监管保障之间取得平衡的政策反应。
医疗保险和国民健康总支出的长期预测方法
首先，需要强调的是，本节中描述的超额成本增长假设和方法仅生成 75 年长期预测期的最后 51 年（即第 25 至第 75 年）的预测。对于第 1 至第 10 年，OACT 使用关于每类支出的支付率更新、服务利用率变化以及服务强度或平均复杂性变化的假设，在服务级别（例如，住院医院服务、医生服务或家庭保健）制定预测，如《医疗保险受托人报告》中详细描述的那样。对于第 11 至第 24 年，OACT 根据部分超额成本增长方法准备预测 - 在时间加权的基础上转换（i）第 10 年短期预测中隐含的医疗保险子部分 A、B 和 D 的超额成本增长率和（ii）第 25 年预计的医疗保险子部分的长期超额成本增长率。3
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。
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。
预测方法
OCFO与每个部门合作开发和审查该县普通基金预测中使用的收入预测，收入来源的收入收入。 此过程首先涉及对普通基金中所有收入流进行统计外推和/或回归分析。 第一阶段还需要考虑可能影响收入的任何近期或潜在的行政变更以及待定或批准的立法，因此可以在预测中正确考虑它们。 接下来，OCFO审查了所进行的分析，并与适当部门在每个收入流中所选的预测。 在收到部门的反馈中，建议在总体一般基金预测中使用建议的预测，OCFO评估了每个部门的建议，以及所有支持文件和数据的支持，该部门提供了加强建议。收入来源的收入收入。此过程首先涉及对普通基金中所有收入流进行统计外推和/或回归分析。第一阶段还需要考虑可能影响收入的任何近期或潜在的行政变更以及待定或批准的立法，因此可以在预测中正确考虑它们。接下来，OCFO审查了所进行的分析，并与适当部门在每个收入流中所选的预测。在收到部门的反馈中，建议在总体一般基金预测中使用建议的预测，OCFO评估了每个部门的建议，以及所有支持文件和数据的支持，该部门提供了加强建议。
通过特征处理方案优化药物 - 目标亲和力预测方法
结果：在这项研究中，为了获得具有高精度和强大可解释性的模型，我们利用了各种传统和尖端的特征选择和降低维度降低技术来处理自我相关特征和相邻的相关特征。然后将这些优化的特征送入学习排名以实现有效的DTA预测。在两个常用数据集上进行的广泛实验结果表明，在各种特征优化方法中，基于回归树的特征选择方法对于构建具有良好性能和稳健性的模型是最有益的。然后，通过利用Shapley添加说明值和增量功能选择AP-PRACH，我们可以获得高质量的功能子集由前150D特征组成，而Top 20D功能对DTA预测产生了突破性的影响。总而言之，我们的研究彻底验证了DTA预测中特征优化的重要性，并作为构建高性能和高解释模型的灵感。
通过特征处理方案优化药物 - 目标亲和力预测方法
结果：在这项研究中，为了获得具有高精度和强大可解释性的模型，我们利用了各种传统和尖端的特征选择和降低维度降低技术来处理自我相关特征和相邻的相关特征。然后将这些优化的特征送入学习排名以实现有效的DTA预测。在两个常用数据集上进行的广泛实验结果表明，在各种特征优化方法中，基于回归树的特征选择方法对于构建具有良好性能和稳健性的模型是最有益的。然后，通过利用Shapley添加说明值和增量功能选择AP-PRACH，我们可以获得高质量的功能子集由前150D特征组成，而Top 20D功能对DTA预测产生了突破性的影响。总而言之，我们的研究彻底验证了DTA预测中特征优化的重要性，并作为构建高性能和高解释模型的灵感。