可预测性

摘要： 【世界核新闻网站2021年12月15日报道】美国西屋公司(Westinghouse)近日向美国核管会(NRC)提交关于eVinci微堆的"申请提交前的监管参与计划"(REP),详细介绍了西屋准备在许可证申请提交前与核管会进行的互动,目的是帮助核管会尽早了解eVinci技术,减少监管不确定性,并增加取证可预测性。

摘要： 在全球变暖的背景下,近年来东亚冬季气温存在复杂的季节内变化.本文研究了2020/21年东亚冬季气温的月际转折及可预测性.结果表明,2020/21年东亚冬季气温前冬(2020年12月-2021年1月中旬)偏冷,后冬(2021年1月中旬-2月)偏暖.西伯利亚高压强度在前冬和后冬也出现转折变化.在前冬,由于2020年9月巴伦支海-拉普捷夫海海冰达到1981-2020年以来的最小值,北极至东亚地区的温度梯度减弱,西伯利亚高压增强.在后冬,由于2021年1月5日发生平流层爆发性增温,1月平流层极涡减弱增暖,且最弱中心向北美偏移.因此,对流层中低层负的类北极涛动位相也向北美偏移,西伯利亚高压减弱.基于NCEP-CFSv2月际和逐日的预测结果显示,该预测系统不能较好地再现此次东亚冬季气温的月际转折.然而,在日尺度上,模式能提前1-20天较好地预测东亚冬季气温的转折日期.

摘要： 近日,德国工业联合会(BDI)主席鲁斯武尔姆称,受新冠肺炎疫情的冲击和俄乌冲突引发供应链中断的影响,德国经济或面临“走走停停的一年”。尽管当前订单充盈,但芯片、零部件和原材料短缺将在很长一段时间内影响工业生产。疫情给德经济造成3300亿欧元损失高昂的能源成本、数字化转型缓慢、基础设施投资匮乏和高额税收等都降低了德国对国内外企业的吸引力。面对这些风险,德经济将更加依赖“可靠性”和“可预测性”。鲁斯武尔姆呼吁,政府应将加强德工业、出口和创新地位列为最高优先级别。

摘要： 随着国家快速的发展,每年的GDP指数也日益被人们所关注,通过搜集重庆市2009~2020年的全市GDP数据,对数据进行差分化处理,再利用自相关和偏相关的检验,结合二阶差分、ACI和BIC的原则,建立ARIMA(0,1,0)模型,发现拟合效果满意,并对重庆市未来12年的GDP指数进行了预测,为未来的发展提供了一个科学的参考。0.引言GDP是国民经济发展的重要指标,一方面代表着整个国家或者地区的发展状况和人民的生活状况;另一方面代表着国家经济的增长、人民生活的发展、市场价格的变化和社会发展的速度等。因此,GDP指标对于一个国家制定其相应的政策和明确经济发展方向有着至关重要的作用。通常生产总值一般都具有一定的趋势性和可预测性,但是GDP容易受到其他原因产生波动。

摘要： 本文主要关注的是句子语境下的词汇预测加工,简要概述了可预测性对词汇加工的作用,并且梳理了使用各种技术研究句子理解过程中词汇加工取得的重要成果和突破。以心理语言学研究预测性词汇加工为切入点,分析并解释可预测性对词汇加工的作用,并对预测性效应进行理论阐述。最后,本文指出未来该课题的研究方向。

摘要： 数字化微笑设计(DSD)是一种数字化的美学预告手段。在正式治疗开始前,使用数字设备进行虚拟微笑设计是最终达成理想修复美学效果的基础。美学预告技术是指最终修复治疗的美学效果可被预知和调整的技术,通过这一技术,医生、技师、患者得以在可视化的条件中进行治疗和沟通。美学预告技术包含了三级预告:一级预告为二维数字化微笑设计(2D-DSD),二级预告为美学诊断蜡型(wax-up),三级预告为口内诊断饰面(mock-up)。DSD运用数字化手段增强了修复的可预测性和可视性[1]。目前,常见的DSD软件和系统主要有DSD Hands On App,ADSD,CEREC,3shape,Planmeca和Exocad,其中多数软件和平台已实现三维数字化微笑设计(3D-DSD),设计结果支持导出并兼容多种计算机辅助制造(CAD/CAM)系统,并整合DSD、口扫、面扫、锥形束计算机断层扫描(CBCT)及下颌运动的数据信息,融入虚拟治疗计划。本文从DSD的美学参数、DSD的软件和系统、2D-DSD和3D-DSD的工作流程以及发展趋势进行综述。

摘要： 火成岩裂缝型储层是一种重要的油气储集空间,非均质性强,裂缝发育规律复杂,地震反射特征规律性差。针对利用地震资料开展裂缝空间预测存在的裂缝空间分布、地震资料品质等对预测结果的影响,对裂缝的空间展布形态与地震响应关系进行研究,总结影响火成岩裂缝地震预测可靠程度的因素,建立“三度”裂缝可预测性评价模式。

摘要： 法律推理中的后果涉及到司法后果和行为后果等社会后果,司法后果是裁判理由的“逻辑意蕴”,行为后果等社会后果是“或然性预测”。基于司法后果的后果主义法律推理能够满足可预测性、可普遍化和可评估这三个方面的要求,这是其得以成立的法理基础,但行为后果等社会后果不能由此被完全排除到后果主义法律推理的考虑范围之外。司法机关既不应对社会后果视而不见,也不能唯社会后果来裁判案件。从司法后果向社会后果的迈进可以弥补形式主义局限、回应社会变迁需求且在技术层面具有不可避免性,但应以一定的方式来满足前述三个方面的要求。

摘要： 农业经历了许多技术变革,变得更加工业化。通过使用各种智能农业小工具,农民可以更好地控制饲养牲畜和种植农作物的过程,使其更具可预测性。智慧农业主要用于通过物联网解决农业中的应用问题。通过使用物联网传感器收集环境和相关指标数据,农民可以作出更合理的决定。例如,通过使用智能农业传感器来监测农作物的状态,农民可以准确地了解使用多少农药和化肥才能达到最佳效率。

摘要： 自然科学家Klaus Hasselmann在气候科学领域做出了杰出贡献。2021年瑞典皇家科学院授予他诺贝尔物理学奖,以表彰他在“地球气候的物理建模、量化变化并可靠预测全球变暖”方面的贡献。气候系统是一类复杂物理系统,随机和无序中蕴含着可预测性。

摘要： 根据装备保障信息网络的业务流程和应用背景,提出了战术级装备保障信息网络的网络结构和仿真模型.分析比较了时间序列可预测性的各类方法,利用小波系数方差法对装备保障信息网络安全态势数据的Hurst指数进行了求解,实验证明,装备保障信息网络的安全态势具有统计自相似的特点,具备可预测性.

摘要： 由于实时非对称性泰勒规则模型在实证中被证明对多国货币具有预测能力，而该方法是否适用于人民币汇率短期预测的相关研究匾乏。因此本文的研究目的在于，结合Engel、Mark和West ( 2007)提出的固定系数泰勒规则模型以及Molodtsova、Nikolsko和Ince(2012)提出的非对称泰勒规则模型，使用实时数据进行建模，检验人民币汇率短期样本外可预测性。

摘要： 为了能够将缩比模型应用于物体冲击入水分析的试验设计中,对流体相似理论在入水响应的参数可预测性问题上进行了验证.通过相似理论推导出了缩比模型入水后速度、加速度、冲击时间、压力参数的比例关系;利用LS-DYNA对缩比模型入水响应问题进行仿真模拟,得到了各个响应参数的比例关系;最后通过对比相似理论推导和仿真分析的结果,说明缩比模型可用于入水试验,通过相似理论对实际尺寸结构响应参数进行反推估计.

摘要： 用一种新的算法,在校园网的环境下对局域网干线流量的可预测性进行了全面的分析后得出结论:在时间粒度较细的情况下网络流量的可预测性较好,而在10min以上时间粒度下网络流量基本不具备可预测性.对分析结果给出简单的理论上的解释.

摘要： 随着经济和社会的发展,人民群众的法治意识越来越强,消防监督检查工作也会面临着新形势、新情况、新问题.在消防监督检查工作中应用法律思维方法,能够发挥该方法的一致步骤性、自我更新性、广泛应用性等优点,能够提高消防监督检查人员的依法行政的意识,促进消防监督检查工作的完善和发展,实现法律的确定性、可预测性和正当性、可接受性,能够在兼顾公平正义和效率的基础上,实现消防监督工作的法律效果、社会效果和政治效果的统一.

摘要： 本文综述了关于次贷定义、金融危机发生的原因、金融危机的传导机制、金融危机产生的影响、金融危机的可预测性、金融危机的解救措施以及金融危机的启示等方面的主要观点.认为低利率政策、全球经济结构不合理或失衡、金融监管缺失、次级贷款的过度证券化、道德风险泛滥、收入分配不平等是这次金融危机发生的主要原因，金融危机的传导机制包括金融市场内部的传导、从金融市场到实体经济进行传导、次贷危机直接影响到房地产市场、从国内市场到国际市场。金融危机可预测，但危机何时发生以及破坏程度如何则难以预测，因此建议金融机构国有化，对金融机构实施破产清算、强调更为全面的金融监管、着力解决社会不平等问题。

摘要： 从配合煤的各项指标，如灰份、挥发份、G值、Y值等，我们可以预测焦炭的大致质量状况，但对焦炭的热强度却无法预测。笔者根据多年来配煤经验，及对各种配方下所产生的焦炭质量跟踪研究，提出如下观点：各单种煤成焦后焦碳热强度具有很规律的可加和性，从而可以预测配合煤成焦后所形成焦碳的热强度。

摘要： 解决分布式应用日益增多的实时问题需要实时中间件.实时中间件是分布式实时应用的支撑平台,它为应用提供表达实时约束的手段,并提供调度请求的机制和多种控制资源的方法,从而为分布式应用实现执行时间的可预测性提供方法.本文给出了实时中间件的概念体系,提出了一个多级线程池实时中间件体系结构,该模型不仅具有较强的并发处理能力,而且可以控制网络和请求使用的各种资源,能够提高系统的时间可预测性.采用该体系结构,我们实现了一个遵循实时CORBA规范的实时ORB,并通过详细的对比测试验证了多级线程池实时中间件模型的有效性.

摘要： 通过对1998年长江流域特大洪涝发生前的大气环流形势、气候状况、海洋现象等典型特征的分析，并与历史上大涝年前期特征进行综合比较，揭示出大涝年前前期的大气环流、气候、海洋状况具有相似的特点。用联系的、继承发展的观点，并结合用灰色系统理论建立的汛期短期气候预报模型预测的结果，得出1998年长江特大洪涝短期气候可预测性的结论。

摘要： 本文介绍了WorldFIP现场总线协议及其技术特点,分析了该协议在电力行业的独特优势,给出了目前已经成功使用WorldFIP总线技术的电站项目,并进一步展望了WorldFIP技术在中国电厂自动化的广阔发展前景.

摘要： 一种用于预测性编码具有信号值（s(n)）序列的信号（105）的编码器（100）包括：预测器，用于根据该信号（105）（s(n)）及根据一个或多个权值（111）而执行适应性预测来获得预测信号值（105）（s’(n)），其中，该预测器（110）被配置为在取决于该信号（105）的时间重置该权值（111），及其中，该预测器（111）被配置为调整该权值适应于在随后的重置之间的信号（105）。

摘要： 本申请公开了一种类目相关性预测网络训练及类目相关性预测方法、装置及设备。所述类目相关性预测网络训练方法包括：基于搜索文本及其对应的对象类目文本生成训练样本，在每轮训练中：将训练样本的搜索文本特征与用户行为不确定性特征融合，得到训练样本的搜索侧融合特征；将训练样本的对象类目特征与用户行为倾向性特征融合，得到训练样本的对象侧融合特征；根据搜索侧融合特征与对象侧融合特征之间的距离，确定搜索文本与当前计算对象所属的类目之间的相关程度数据。所述类目相关性预测方法使用所述类目相关性预测网络预测对象所属类目与搜索文本的相关性。采用所述方法，解决了难以准确预测搜索文本与对象所属类目之间的相关程度数据的问题。

摘要： 本发明的课题在于提供一种相容性预测方法、相容性预测装置和相容性预测程序，其能够通过测得食品（例如，甜点类或饮食类食品）和饮料（例如，咖啡）的香气（香味）来以高精度且简便地预测该食品与该饮料的相容性。在本实施方式中，使用测量值或基于该测量值算出的算出值，基于用于预测预测对象食品与预测对象饮料的相容性的模型来预测所述预测对象食品与所述预测对象饮料的所述相容性，所述预测对象食品是成为相容性预测的对象的食品，所述预测对象饮料是成为相容性预测的对象的饮料，所述测量值是与通过测量器而测得的所述预测对象食品和所述预测对象饮料的香气成分作为既定信息的情况下的、该既定信息相关的值。

摘要： 一种用于预测性编码具有信号值（s(n)）序列的信号（105）的编码器（100）包括：预测器，用于根据该信号（105）（s(n)）及根据一个或多个权值（111）而执行适应性预测来获得预测信号值（105）（s’(n)），其中，该预测器（110）被配置为在取决于该信号（105）的时间重置该权值（111），及其中，该预测器（111）被配置为调整该权值适应于在随后的重置之间的信号（105）。

摘要： 一种照明系统，包括分布在待照明的区域中的多个可控照明设备(15)和适于学习交通数据并确定所述多个可控照明设备(15)的照明设置的人工智能(20)，其中所述人工智能(20)包括：‑布置在所述区域中的多个智能设备(22)，每个智能设备与至少一个所述可控照明设备(15)相关联，其中每个智能设备(22)包括适于获取声音数据的声音感测装置(25)和适于基于所获取的声音数据学习交通数据、预测局部交通事件并在预定的照明设置限制内处理至少一个相关联的可控照明设备的局部照明命令的局部神经网络(21a)；‑相对于多个智能设备(22)远程的至少一个通用神经网络(21b)；以及‑包括图像感测装置(30)、声音感测装置(25)和神经训练网络(21c)的声音训练装置，神经训练网络与图像感测装置和声音感测装置配合以将同时感测到的图像数据和声音数据相关联来创建同一场景的样本音轨(18)，从而教导人工智能(20)对交通声音进行识别和分类，其中所述至少一个通用神经网络(21b)适于从所述多个智能设备(22)接收交通数据并处理所述交通数据以修改多个可控照明设备(15)的照明设置限制，其中所述至少一个通用神经网络(21b)包括适于将该修改后的照明设置限制传输到多个智能设备(22)的传输装置。

摘要： 本发明涉及一种对致癌性进行预测的致癌性预测模型的构建方法，包括以下步骤：首先采集多种化合物的数据，将多种化合物的数据进行筛选，分别筛选出致癌性数据和非致癌性数据，以此构建致癌性预测数据集；接着通过癌性预测数据集中的分子图结构数据来构建致癌性‑图卷积神经网络模型；通过致癌性预测数据集中的质谱数据来构建自编码器模型；随后对致癌性‑图卷积神经网络模型和自编码器模型最终分别输出的特征矩阵进行特征融合，将融合后的特征矩阵进行综合训练，最后输出预测结果；通过对预测结果进行分析，当满足精度要求，得到致癌性综合预测模型；通过得到的致癌性综合预测模型可以对化合物的致癌性进行预测，且预测精度更高。

摘要： 本发明提供了一种车辆SCR系统预测性维护方法，包括：步骤1：判断车辆是否满足能表示SCR系统运行正常的诊断使能条件，若是则执行下一步骤，若否则循环执行该步骤；步骤2：以运行时间对SCR上下游NOx的质量流量进行积分，从而计算SCR健康度，SCR健康度用于表示SCR转化率是否正常，当转化率低于预设值时则执行下一步骤；步骤3：创建SCR预警记录，根据效率变化曲线进行安全阈值的预测计算，效率变化曲线包括载重、车架倾斜角、油门开度和车速，最终根据安全阈值的大小对客户进行预测性提示。该方法可以能够在车辆出现故障前提前精准预测和维护车辆性能，确保维修费用最低和维修时长最短，并提前降低尾气排放超标的可能性。

摘要： 本申请公开了一种类目相关性预测网络训练及类目相关性预测方法、装置及设备。所述类目相关性预测网络训练方法包括：基于搜索文本及其对应的对象类目文本生成训练样本，在每轮训练中：将训练样本的搜索文本特征与用户行为不确定性特征融合，得到训练样本的搜索侧融合特征；将训练样本的对象类目特征与用户行为倾向性特征融合，得到训练样本的对象侧融合特征；根据搜索侧融合特征与对象侧融合特征之间的距离，确定搜索文本与当前计算对象所属的类目之间的相关程度数据。所述类目相关性预测方法使用所述类目相关性预测网络预测对象所属类目与搜索文本的相关性。采用所述方法，解决了难以准确预测搜索文本与对象所属类目之间的相关程度数据的问题。

摘要： 本公开的实施方式提供了一种相关性预测模型训练方法，包括：获取训练样本集；其中，所述训练样本集包括基于采集到的用户对搜索结果的点击数据构建的第一训练样本集，以及由人工标注相关性结果的第二训练样本集；任一训练样本包括由搜索项与搜索结果构成的样本对；将所述第一训练样本集中的第一样本对输入所述相关性预测模型训练，获得第一轮训练后的相关性预测模型；将所述第二训练样本集中的第二样本对输入所述第一轮训练后的相关性预测模型进行再次训练，获得第二轮训练后的相关性预测模型。在以上过程中，可以提高模型的预测效果，大大缓解了样本构建时的偏差带来的预测效果较差，以及预测效果与时效性能无法兼顾的问题。

摘要： 一种预测性维护方法的示例包括：确定在已经使用配方的衬底处理中测量的模拟数据是否超过对应于配方并且已经预先确定的可允许阈值；以及在在确定中模拟数据超过可允许阈值被确定的情况下，通知用户已经预先与模拟数据相关的有关模块已经劣化。