专家预测

摘要： 当手机成了新农具,带货成了新农活,直播间也走进了田间地头,我国电商直播“下乡”步入了“进行时”。根据专家预测,2023年我国直播电商规模将超4.9万亿元。在全面实施乡村振兴战略的大背景下,作为近年来全国“两会”热词之一的电商直播对乡村振兴意味着什么?乡村又如何在万亿市场分一杯羹?

摘要： 3月16日,North P&I和Standard Club宣布已就拟议合并进行了讨论,这可能是整合专业保赔业务各种举措中的一部分。据消息人士透露,合并后的公司可能被称为T h e North Standard P&I Club。一段时间以来,行业专家预测索赔频率和规模的迅速上升可能是不可持续的。这种互惠模式最初由英国北部、西部和伦敦等部分地区志同道合的船东团体建立的。

摘要： 疫情还未全部散退,人们带着不确定性与不安全感进入了2022年。虽然有专家预测疫情或将以奥密克戎这一变种毒株“收尾”,但未来事态的发展及其影响依旧难以预料。不过,细览诸多新年展望,倒也不乏让人振奋的事项,其中一个是:生物医学将出现重大突破,人类预期寿命有望增加25岁,未来80岁的人相当于今天50岁的人。这是西方经济学家眼中2022年可能颠覆世界经济的10只“黑天鹅”中的1只。

摘要： “脱钩”正在成为国际关系和世界经济中的一个新现象。在所有的脱钩之中,最引人注目的是科技脱钩。科技脱钩之所以在各种脱钩中成为核心,是因为科技具有其特殊性,并且与贸易紧密地结合在一起。目前美国对中国实行全面的科技脱钩政策。国际货币基金组织相关专家预测,科技脱钩不仅将成为中美战略竞争的一个关键特征,还会反过来对欧洲产生强烈影响。

摘要： 在新冠肺炎疫情笼罩下的2020年,玩具和游戏占据了人们的大部分娱乐时间。美国玩具协会的潮流专家预测,2021年的玩具消费前景乐观。

摘要： 芯片是信息社会的基石。去年至今,全球供需错位引发“芯片荒”,导致许多车企陆续停产,突显出半导体芯片的重要性。据专家预测,“芯片荒”有可能持续一到两年。

摘要： 随着信息技术的不断进步,电子游戏产业发展迅速。有专家预测,未来我国游戏产业将有望成为世界上最具商业价值的电子经济市场要素。乘着技术变革的东风,在海南自贸港对外开放政策的加持下,海南游戏出版产业将取得快速的发展。

摘要： 随着现代科技的进步和医学的发展,人们发现吃鱼肉比红肉更健康,加上健康专家大力提倡多吃白肉,少吃红肉更利于身体健康的宣传,使得市场对水产品的需求快速增加,水产养殖业前景一片光明。有专家预测:未来五年中国水产养殖业市场规模将以12.8%的增长率持续增长,并于2023年达到829亿元的市场规模。

摘要： IHS Markit亚洲C4烯烃主管Anthony Song近日在线上举行的2021世界橡胶峰会上(World Rubber Summit 2021)判断,合成橡胶(SR)的利润率在未来几年内有望大幅提高。Song解释到,近95%的丁二烯(一种重要的合成橡胶原料)来自蒸汽裂解,而全球70%的乙烯和丙烯也来源于此方法。最近美国和中国正大幅提高乙烯产能,意味着丁二烯产能也将大幅增加,这将有利于提高合成橡胶的利润率。

摘要： 本文使用组合预测方法,探究以"朗润预测"为代表的专家预测以及计量模型对于中国宏观经济变量的预测效果,并研究对不同预测进行组合预测是否有助于改进预测效果.本文发现,对我国CPI和GDP的增长率,专家预测效果总体上优于模型预测.从原因看,一方面,专家在预测时已经考虑了计量模型的预测信息;另一方面,在经济出现"拐点"的时期,专家通过对实际经济环境和政策的把握,得出更准确的经济预测.组合预测有助于提升预测精度,对专家预测进行组合得到的预测效果优于大多数的专家预测,"模型—专家"组合预测的效果也优于所有的模型和大部分专家预测.

摘要： 本文分析了铜价下滑的影响因素,汇集国内外专家对铜价变化的分析和预测,根据几十年铜价变化的规律,探讨铜价变化和复苏的走势.

摘要： 本文分析了铜价下滑的影响因素,汇集国内外专家对铜价变化的分析和预测,根据几十年铜价变化的规律,探讨铜价变化和复苏的走势.

摘要： 本文分析了铜价下滑的影响因素,汇集国内外专家对铜价变化的分析和预测,根据几十年铜价变化的规律,探讨铜价变化和复苏的走势.

摘要： 本发明涉及一种基于自动抽取医疗专家知识的疾病预测方法，属于智能医疗技术领域；首先根据历史诊断记录数据构建疾病关系网络，在该网络上使用神经网络模型对疾病实体间具有的显式和隐式相关性分别计算疾病特征向量，并通过疾病特征向量计算疾病之间的相关性矩阵作为医疗专家知识；其次，设计基于深度学习的疾病预测模型，通过降噪自编码器栈模型将病人的原始医学指标数据降维，并作为多标签疾病预测模型的输入数据来预测病人的潜在疾病；最后，在模型的参数学习部分，使用第一步中自动提取的疾病相似度矩阵作为医疗背景约束条件，让算法学习模型的最优参数，并将发病概率较高的疾病作为预测结果。对比现有技术，本发明提高了疾病预测准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于强化混合专家模型的软件缺陷预测方法，属于计算机与信息科学技术领域。主要解决跨项目软件缺陷预测中混合专家模型未能学习跨项目软件的全局信息造成软件缺陷预测性能下降的问题。本发明首先全局训练随机森林，由森林中的树经过挑选与强化构成专家，然后经过改进的EM算法计算每个样本的后验概率并迭代执行专家模型的挑选与强化过程，最后根据迭代重构后的子簇训练门控网络，组合优化好的专家模型构成完整的强化混合专家模型，预测本项目待预测软件模块的缺陷。结果表明本发明能达到较好的分类效果，进一步提升了跨项目软件缺陷预测的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于时间序列预测的专家抽取需求预测方法，具体包括：从数据库中采集招标系统历史时间段的历史数据时间序列基于所述历史数据时间序列，统计所述专家抽取的地域、专业及职称的时间序列需求；对所述历史数据时间序列通过维纳滤波并进行归一化处理，获得预处理数据；利用深度神经网络获取所述预处理数据对应的归一化地域时间序列需求预测值、专业时间序列需求预测值及职称时间序列需求预测值；对所述归一化地域、专业及职称的时间序列需求预测值进行反归一化，获得招标系统下专家抽取需求预测。能够实现精准预测未来时间段的专家抽取数量需求、预测专家抽取的峰值、警示项目业务人员错峰评审，从而实现智能化专家抽取规划。

摘要： 本发明属于轧辊检测技术领域，公开了一种轧辊潜在失效检测与剩余使用寿命预测专家系统，检测模块进行轧辊二维图像的采集、处理，进行轧辊内部缺陷三维形貌图像的特征提取与分类；预测模块根据不同的缺陷对轧辊的剩余使用寿命影响程度不同，确定不同缺陷的权重系数，进行轧辊剩余使用寿命预测。本发明提高了缺陷检测的灵敏度、结果的可靠性和准确性；设定影响轧辊失效的主要缺陷形式和不同缺陷对应的主要图像特征值，并将其输入专家系统，得到不同缺陷对应的发展阶段，并结合浴盆函数，评估轧辊的剩余使用寿命，减少了技术人员的工作量，提高了寿命预测的准确度，并设置时间点对轧辊进行动态监测，为轧辊的再制造和更换提供了准确的依据。

摘要： 本发明专利的优选实施方式是(T11)【1、预测数据标准接入。2、预测指标体系优选3、预测规则及逻辑推理构建。4、预测信号的识别与评判、5、预测模型的搭建。6、业务预测场景组合。7、联动分析结果的预览、审核。8、预测结果的智能输出】。本发明/发明专利的工作原理与工作过程如下：(T13)【基于智能财务大数据AI企业智能前景预测模型专家知识库系统工作原理及过程：预测数据智能采集、预测模型自动调用、预测参数自动选取、预测结果智能输出】。

摘要： 本发明公开一种专家知识与数据融合驱动的冲击地压预测模型构建方法，包括以下步骤：矿震数据采集、矿震数据处理、显示特征和隐式特征提取以及构建预测模型，若有大能量矿震事件概率大于无大能量矿震事件概率，则输出1，反之输出0，从而实现冲击地压大能量事件的预测。本发明能够全面准确地预测冲击地压发生的概率。

摘要： 本发明公开一种联邦学习的专家研究兴趣实时在线预测更新方法，包括步骤：每个参与方分别在本地提取专家文本信息进行建模，获得语义信息与时间信息；利用文本卷积神经网络模型对专家特征进行学习，引入自注意力机制加强文本的语义信息，学习时间信息；采用横向联邦学习的方式，在各参与方在本地进行模型的训练后，提交训练参数到全局服务器，使用联邦匹配平均算法进行优化，加入了分层匹配与通信机制，服务器进行参数的全局聚合，并将全局参数返还给各本地模型，并对本地模型进行更新；通过对训练文本卷积神经网络模型得到的编码向量进行聚类得到专家研究兴趣。本发明解决了数据孤岛问题，保护了数据隐私，提高了对专家研究兴趣预测的精准度。

摘要： 本发明公开了一种基于门控多专家混合堆叠自编码器的产品质量预测方法，该方法首先使用多专家混合的设计，由多个专家子网结构接收输入数据。对于每一个专家子网中构建了基于堆叠自编码器的网络结构。之后，对于多专家子网结构的底层利用门控结构作为顶层设计，通过输入信息和数据信息进行权重计算，实现对多专家子网输出结果的加权融合。进一步，利用有标签数据样本集训练基于门控多专家混合堆叠自编码器的产品质量预测模型。模型在应对所预测的系统工况动态变化的过程中，能够实时性地对专家子网权重值进行调整，提高模型的自适应能力，使得模型在对产品质量预测上的预测效果有显著的提升。

摘要： 本发明公开一种基于多专家混合网络的多任务预测性维护方法，包括：步骤S1：将设备的传感器数据处理成传感器特征张量，输入多专家网络模块，计算得到相应的专家子网络张量；步骤S2：将传感器特征张量输入多任务门控网络，得到多任务门控网络输出向量；步骤S3：对于每个任务，结合对应多任务门控网络输出向量，对多专家网络模块中各个专家子网络的输出作加权求和，计算得到每个任务的编码器张量；步骤S4：将计算得到的编码器张量输入任务相关的解码器网络，再通过多个任务联合优化，同时计算并输出预测性维护场景各个子任务的目标值。本发明解决了错误传递问题，可以缓解跷跷板效应，减小预测性维护任务的计算成本，提升预测效率。

摘要： 本公开提供了一种用于专家推荐匹配的预测模型的训练方法、专家推荐匹配方法、装置以及存储介质，涉及计算机技术领域，其中的方法包括：基于专家的成功方案信息和对应的企业需求信息进行文本表征分析处理，获得与专家和企业相对应的文本表征信息；其中，专家与企业达成了合作；构建与专家和企业相对应的知识图谱，获取与专家和企业相对应的结构化信息；基于文本表征信息、结构化信息、浏览记录信息和达成合作信息生成训练样本，对预测模型进行训练处理。本公开提高了模型可解释性和稳定性，提高了模型的训练效率；解决了专家推荐所存在的无法智能地进行推荐匹配的问题，显著提升了专家推荐的推荐精准度及推荐效率，提高用户的使用体验。