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World File Search System预测方法
评估在多核和众核处理器中实现的应用程序的 SEE 灵敏度和错误率预测方法
部长法令：2016 年 5 月 25 日 由 PABLO FRANCISCO RAMOS VARGAS 提交论文由 TIMA 实验室研究主任 Raoul VELAZCO 指导，格勒诺布尔阿尔卑斯大学讲师 Nacer-Eddine ZERGAINOH 联合指导，在 IT 技术实验室内编写和微电子学的集成系统架构电子、电工、自动、信号处理博士生学院 (EEATS) 对 SEE 敏感度的评估以及预测多核和众核处理器中实施的应用程序错误率的方法 2017 年 4 月 18 日公开答辩论文，在评审团组成：
智能电网能源统计与预测
智能电网中电力的供需缺口导致了能源预测和能源管理系统的引入。能源预测是智能电网系统规划和管理的关键参与者[1]。智能电网中的数据是借助高级计量基础设施（AMI）收集的，它可以测量双向电力流。数据分析应用程序使用这些数据进行预测。这些预测应用程序可用于发电调度、可再生能源发电厂的发电预测以及需求侧管理。在智能电网管理中，各种统计和机器学习预测方法已用于预测电力需求和发电量[2,3]。时间序列发电量和电力需求已使用统计预测方法来预测，包括自回归移动平均线（ARMA）、自回归积分移动平均线（ARIMA）和向量自回归（VAR）[4]。由于智能电网技术的最新进展，统计预测方法无法处理大量发电和需求数据。统计方法不能用于复杂和非线性的数据点[5]。随着机器学习和人工智能预测方法的进步，现在可以进行准确而精确的预测。非线性时间序列数据使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 预测方法进行预测[6]。可再生能源融入智能电网引发了不确定性问题以及能源消费模式的变化。这些不确定性问题可以通过概率方法解决，因为与点预测相比，它们会生成预测区间[7-9]。通过将多种预测方法组合成一种称为混合预测方法的单一方法，可以提高预测精度[10]。多种预测方法的集成使混合模型更加复杂。因此，需要在预测结果和预测精度之间进行权衡。
MCQ - 404 MKT：营销策略 SEM IV
您需要一种可以相当快速地进行并补偿重大战略变化的销售预测方法，而无需向竞争对手明确表明您的意图。这种方法将利用对关键客户意图有充分了解的资源。哪种预测方法最适合？
飞行器的气动声学：理论与实践
1 . 螺旋桨和螺旋桨风扇噪声 JB . Magliozzi. D . B . Hanson. 和 R . K . Amiet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 螺旋桨谐波噪声预测方法. . . . . . . 螺旋桨宽带噪声预测方法. . . . . . . . 28 传播效应. . . . . . . . . . . . . . 32 预测与测量对比. . . . . . . . . . . 40 螺旋桨噪声控制目标. . . . . . . . . . . . . 49 螺旋桨噪声控制. . . ...
最终用途节约形状测量文档：需求灵活性措施的调度计划生成
完美预测方法通过模拟获得年度负荷曲线作为预测负荷，代表完美负荷预测的情景。区间抽样方法 (1) 根据温度特性将日期分为具有代表性的区间，(2) 对每个区间的样本日进行模拟以创建具有代表性（或预测）的负荷，以及 (3) 根据区间分类为一年中的所有日期分配具有代表性的负荷。固定时间表方法为一个季节或一年中的所有日期定义统一的峰值窗口开始和结束时间，假设每日峰值时间固定。基于 OAT 的预测方法使用 OAT 的统计数据（最小值和最大值）作为峰值负荷的指标，并指定建筑负荷对温度的延迟响应时间。固定时间表和基于 OAT 的预测方法
将药物-药物相似性添加到药物-靶标相互作用预测方法中是否会显著提高其效率？
摘要 预测药物-靶标相互作用 (DTI) 已成为一个重要的生物信息学问题，因为它是药物重新定位的关键和初步阶段之一。因此，科学家们正在尝试开发更准确的计算方法来预测药物-靶标相互作用。这些方法通常基于机器学习或推荐系统，并使用生物和化学信息来提高预测的准确性。在这些方法的背景下，有一个假设，即具有相似化学结构的药物具有相似的靶标。因此，药物之间的相似性作为化学信息被添加到计算方法中以改进预测结果。这里出现的问题是这种说法是否真的正确？如果是这样，应该使用什么方法来计算药物-药物化学结构的相似性？我们是否会从我们使用的任何 DTI 预测方法中获得同样的改进？在这里，我们研究了通过将药物-药物化学结构相似性添加到问题中可以实现的改进量。为此，我们考虑了不同类型的真实化学相似性、随机药物相似性、四个黄金标准数据集和四种最先进的方法。我们的结果表明，数据的类型和大小、用于预测相互作用的方法以及用于计算药物间化学相似性的算法都很重要，不能轻易地说增加药物相似性可以显著改善结果。因此，我们的结果可以为想要改进机器学习方法的科学家提供一份清单。
将药物-药物相似性添加到药物-靶标相互作用预测方法中是否会显著提高其效率？
大多数药物在临床试验的早期阶段就失败了，而且一种药物要想在市场上取得成功需要花费大量的时间和成本 [1, 2]。这些因素促使科学家们努力寻找更好、更便宜的方法来寻找合适的药物。解决这些问题最有效、最有趣的解决方案之一是药物重新定位 (也称为药物再利用)。药物重新定位确实可以加快研究速度，因为它省去了药物设计的早期阶段，但它也有缺点。例如，使用药物重新定位来确定用于治疗新疾病的药物剂量是这一观点面临的最重要挑战之一，因为该药物已经被考虑用于治疗另一种疾病，并且剂量特定。然而，这种观点已经找到了自己的地位，我们今天必须考虑它。
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主要发现统一预测理论：预测的黄金法则提供了统一的预测理论。通过依靠有关情况和预测的累积知识来预测预测时，规则是保守的。与普通实践相比，遵循黄金规则指南的预测错误平均将近三分之一。简单预测方法的优越性：与复杂统计方法的预测相比，决策者可以理解的精致简单预测方法，这可以由决策者理解，平均将近四分之一降低。新的预测方法：在冲突情况下，当事方对决策的准确预测是可能的。模拟互动方法涉及一种角色扮演的类型，结构化类比方法提供的预测比使用其独立判断的专家的预测更准确，而不是对游戏理论家的预测。专家使用其独立判断的预测并不比解决这些问题的机会更准确。基于证据的公共政策：（1）简单的不变模型提供的长期温度预测比