XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测算法
深度学习 - 诉讼 - 以解决 - cho-cell- ...
- 通过跨学科工程和AI -AI -AI生物反应器培养预测算法 - 工程师a）应力感应＆b）生物生产改善遗传回路，并通过高档生物反应器测试建立稳定的细胞系。
家庭能源管理机器学习预测...
摘要 世界各国都在引入可再生能源，以摆脱化石燃料对环境的影响。在住宅领域，使用智能家电、集成信息和通信技术并利用可再生能源进行内部发电的智能建筑正变得越来越流行。因此，有必要了解哪些因素会影响管理此类智能建筑的准确性。因此，本研究回顾了机器学习预测算法在家庭能源管理系统中的应用。涵盖了各个方面，例如负荷预测、家庭消费预测、屋顶太阳能发电和价格预测。此外，还提出了一个基于先前研究中最准确的机器学习预测算法的家庭能源管理系统框架。本综述支持研究选择合适的模型来预测智能建筑的能耗。 关键词：家庭能源管理系统、机器学习算法、预测、预报、优化
2024年7月12日https://doi.org/10.22214/ ...
Asheesh Pandey 1，Sudeshna Chakraborty 2 1研究学者，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP 2研究主管，Shri Venkateshwara University，Gajraula UP，印度Gajraula UP，印度Gajraula摘要：糖尿病是关键的，并且会变得更为复杂的疾病，如果没有足够的管理，可能会引起严重的健康问题。糖尿病的早期诊断和治疗是该疾病的关键组成部分，可以通过数据分析和预测算法极大地帮助糖尿病。通过使用数据挖掘技术（例如分类和预测模型），可以分析糖尿病数据的各种元素，并提取可用于早期检测和预测病情的有用信息。一种可以有效且高度准确预测糖尿病的机器学习技术是XGBoost分类器。此方法利用梯度增强体系结构，可以处理具有独立高维特征集的大型且复杂的数据集。相反，至关重要的是要记住，最佳糖尿病预测算法的选择可能取决于数据的细节以及正在研究的研究领域。数据分析和预测方法不仅可以预测糖尿病，还可以监测疾病的进展，发现糖尿病及其并发症的危险因素，并评估治疗的有效性。通过使用这些技术，医疗专业人员可以对疾病的根本原因获得重要的见解，这有助于他们就患者管理做出明智的决定。关键字：糖尿病，SVM，决策树，AI，ML糖尿病的早期检测和管理是一种正在迅速扩大并带来重大健康风险的慢性疾病，有可能通过应用数据分析和预测算法来显着改善。XGBOOST分类器实现了89％的精确率，这表明性能水平最高。
使用数字和生物双胞胎（钴）理解人类生物学障碍
钴的目的是在生理障碍的技术平台（“生物双胞胎”）和预测算法（“ Digital Twin”）的生理障碍中，用于在复杂的病理环境中进行筛查，监测和个性化治疗，例如神经退行性疾病和自身免疫性疾病。将基于人类病理生理学两个最重要的障碍的微流体技术创建和验证硬件平台：Hecarencephalic屏障和内皮屏障。该平台将与不同发育程度的炎症病理学患者的细胞样本集成，以评估其在不同病理背景下的渗透性变化。分子和电化学数据将通过患者的临床数据完成，并用于创建障碍的预测算法（“数字双胞胎”），以回答精确药物和个性化医学的临床问题。应用将是临床（通过非侵入性检查评估，例如患者的液体活检，具有生物屏障的炎症状态和药物的预期功效）和工业研究（在不同候选分子的特定病理环境中的估计有效性）。
新记录 - 2022 年 11 月 2 日 - 大英图书馆
005.362 数据科学简介：使用 R / Rafael A. Irizarry 进行数据分析和预测算法。[在线资源] — 博卡拉顿：CRC Press，[2020]。— 1 个在线资源（xxx，713 页）。ISBN 1000708039（电子书）； 1000707881（电子书）；9781000708035（电子书）；1000707733（电子书）；9781000707731（电子书）；9781000707885（电子书）；0429341830（电子书）；9780429341830（电子书）BNB 编号 GBC2J4748 统计，数据处理。
日立能源数字变电站 - ABB
“日立能源数字变电站为公用事业部门的客户提供无与伦比的控制和效率。数字变电站减少了维护要求和数英里传统电缆的需求。日立能源将这些进步向前推进了几步，将最新的电气设备与数字传感器和云计算相结合。结果是电网运营商可以根据全面、最新的信息做出决策，而预测算法可以改善维护实践和资产管理。”
终端空域中非交通飞机的交通预测：开发框架和绩效评估
本文提出了一种空中交通预测算法，该算法对飞机进行了观察并对其飞机类型进行了分类，估计飞机的意图和加入机场交通模式的方法，并预测飞机的未来轨迹。开发算法，使自动驾驶飞机能够安全地插入非壁炉交通模式，需要解决一些挑战。这些挑战范围从交通检测到传感器融合到自己的船舶轨迹重建。对轨迹重新载体算法至关重要的是有关操作环境中所有交通飞机的未来行为的信息。所提出的交通预测算法通过定期测量交通飞机位置和速度来生成此信息，以按速度类对飞机进行分类，估计飞机将如何接近跑道，并在跑道上构建预测的轨迹，包括未来的位置和速度。提出的算法的预测是任何下游流量测序和自己的SHIP轨迹计划例程的必要输入。使用的算法使用大约300个随机交通轨迹进行基准测试，涵盖了四个车辆重量类别和八种交通输入类型。虽然该算法可以在终端区域处理多个交通车辆，但没有预测交通交通的交互。单独处理每辆交通车辆。
“医疗保健中的软计算创新：技术，...
人工智能在医疗保健中的应用比以往任何时候都更快，因为深度学习和计算的快速发展。曾经相信，关于医疗保健系统的选择仅应由医生和其他医疗专业人员做出。机器学习的出现扭转了这一趋势，增加了对创建医疗保健支持系统的算法的依赖。许多人工智能（AI）预测算法已经开发出来，以预测其早期疾病。此外，数据科学也应用于许多其他医疗领域，例如智能预测模型和临床数据摘要。
糖尿病管理资源
所有计划者和演示者/作者/内容审阅者都必须披露相对于此活动的存在或不存在相关财务关系。在对继续教育活动的计划，实施或评估之前，所有潜在的关系都会减轻。所有活动计划委员会成员和演示者/作者/内容审稿人都对护士计划者进行了评估，确定和减轻其相关财务关系。Daniel DeSalvo，医学博士：顾问/顾问委员会：Dexcom和Insulet。 赠款/研究支持：FDA儿科设备财团，NIH/NIDDK，国家科学基金会，Helmsley Charitable Trust，Insulet，Medtronic。 其他/专利：D3低血糖预测算法。 相关的财务关系已得到缓解。 丽贝卡·哈钦森（Rebecca Hutchinson），BSN，RN，CDCES：胰岛素泵训练师：Insulet and Tandem。 相关的财务关系已得到缓解。 尚未确定任何其他人能够控制活动内容的人。Daniel DeSalvo，医学博士：顾问/顾问委员会：Dexcom和Insulet。赠款/研究支持：FDA儿科设备财团，NIH/NIDDK，国家科学基金会，Helmsley Charitable Trust，Insulet，Medtronic。其他/专利：D3低血糖预测算法。相关的财务关系已得到缓解。丽贝卡·哈钦森（Rebecca Hutchinson），BSN，RN，CDCES：胰岛素泵训练师：Insulet and Tandem。相关的财务关系已得到缓解。尚未确定任何其他人能够控制活动内容的人。