预测性

摘要： 课题研究的学术价值和现实意义:灾荒从古到今一直有之,是人类社会生存与发展、进步与繁荣的巨大障碍,它是“活”的历史,是至今人类仍未真正解决和随时面对的重大课题,具有重要的学术研究价值。选题是对近代长白山区域自然灾害的研究,可以丰富和补充东北区域灾荒史研究的不足。该课题研究距今较近,可以为今天长白山区域的防灾、减灾和救灾等工作提供历史借鉴,并对该区域经济投资的预测性和针对性提供理论依据。因此,该课题具有重要的现实意义和实际应用价值。

摘要： 采用时间估计法考察动作自主性水平、动作结果性质(利己、利他、中性)以及结果是否可预测对施动感的影响。结果发现,高自主性的自由选择条件比低自主性的服从条件增强了个体的施动感,且不受动作结果性质与结果是否可预测的影响;在低自主性的服从条件下,当结果可预测时利己结果比利他结果的施动感更强,而在结果不可预测时利己和利他结果的施动感没有区别,但均弱于中性结果。这揭示出动作的主观意愿在施动感产生过程中的重要作用,同时在自主性较低的服从条件下,对利己或利他道德属性的动作结果能否被预测,对个体的施动感产生了不同的影响。研究结果说明具有利己或利他道德属性的动作对施动感会产生自上而下的调节作用,且这种调节作用在低自主条件下较为突显。

摘要： 轴承作为水轮发电机组设备的重要部件,其温度升高将会使油质裂化,直接影响冷却、润滑性能和黏度,严重时将直接烧坏轴承。水轮发电机组设备故障诊断系统一般通过在早期阶段检测系统异常来防止水轮发电机产生严重事故,该系统通过轴承相关部件的物理动力学模型,如轴瓦和润滑油冷却器来预测轴承温度变化;模型中轴承间隙宽度,通过使用非线性优化方法最小化轴承和油温的测量值和计算值之间的差异来在线估计,系统根据预测结果和估计参数值检测和诊断异常,系统的准确预测性能得到验证,从而证明检测系统的可靠性。

摘要： 法律的主要功能在于预测。这意味着,人们可以根据法律预测自己行为的后果,也可以预测他人的行为及其后果。当然,根据法律不可能达致物理学意义上的那般准确预见,最多只能达到“够用”的程度。为了更好地实现法律的预测功能,其直接条件是法律本身必须具有足够的准确性、稳定性和协调性。法律总是需要通过语言符号来表达,因此,法律也必定遵循着语言的规律。这也意味着法律的预测性归根结底并不取决于法律本身,而取决于其所赖以运行的“语言之语”——推而广之,取决于其背后的一套共享法律观念体系。型塑这样一套法律观念体系的关键是,一个社会存在一个健康的法律职业共同体。

摘要： 大灾之后有大疫,这是根据历史,上受灾防灾的实际经验得出来的结论,有一定的科学预测性。大疫指的是具有传染性的疾病,灾区群众出现类似的症状,例如发热、腹泻、呕吐等,如果得不到及时的救治,就会导致疫情蔓延的不良后果。中医药在几千年来与瘟疫作斗争的过程中,积累了丰富的经验,尤其是在预防方面。依据中医“治未病”理论和“扶正祛邪”思想,形成了中医独树一帜的特色与优势,同时中医也积累了许多治疗此类疾病行之有效的方剂。

摘要： 随着国家按需维保试点工作的不断推进,作为按需维保的基础,电梯预测性维护技术应用将日益广泛。本文介绍了电梯预测性维护定义,指出预测性维护与预防性维护等维护方式的区别,重点描述了电梯预测性维护内容和维护流程,最后探讨了当前电梯预测性维护面临的主要问题.

摘要： 什么是未来城市?从字面意义上理解,"未来"是相对于过去、现在的时间概念,"城市"是一定历史时期社会经济发展的空间缩影,深受当时生产力水平的影响,因而"未来城市"可以理解为人类在不同发展阶段、技术条件和社会文化背景下,面向未来提出的针对性、预测性、理想性的城市发展模式。

摘要： 本期接上期继续介绍美国"预测性警务"的争议与困境及出路等。三、争议与困境"预测性警务"在美国一度受到执法机关和媒体的热烈追捧,并被美国《时代周刊》列入2011年的50项最佳发明之一。在媒体的推波助澜下,很多人相信"预测性警务"所使用的技术工具能够"自动"对犯罪和罪犯做出"预言",一时间一些人寄希望于用高科技武装到牙齿的超级警察来拯救美国,另一些人则恐惧像科幻电影《少数派报告》中所描述的笼罩一切的数字强权即将到来。

摘要： 2020年可谓是跌宕起伏的一年。从年初的愁云惨淡,到年中的光明初现,再到年末的风波再起,悲悲喜喜起起落落,种种事件深刻地表明了未来的难以预测性。但是,世事无常却有常,一切事物演化的背后必有道理可循。处在百年变局之中的传媒产业也是如此。对此,编辑部盘点了2020年传媒产业发展大事件,梳理出八大现象,力图把握住传媒产业跳跃式发展的规律,并从中透视出传媒产业未来发展的些许脉络。

摘要： 随着互联网的发展,网络词语依靠线上媒介的传播而不断得到普及,在数量庞大的网络词语之中,部分固定下来,进入现代汉语体系,部分则随时间的流逝销声匿迹.我们尝试预测哪些网络词语可以进入汉语词汇系统,哪些不可以,归纳出网络词语进入汉语词汇系统的社会需求标准.

摘要： 本研究主要考察首发精神分裂症(Schizophrenia,SZ)患者双侧海马基线NAA/Cr值对治疗效果的预测性.采用磁共振质子波谱研究,纳入23名伴听幻觉和17名不伴听幻觉的首发SZ患者,及17名健康对照者,并进行治疗前后PANSS评分.结果 发现SZ患者基线NAA/Cr值显著低于健康对照组,而不伴听幻觉的患者比伴听幻觉者更低.治疗后,伴听幻觉的SZ患者阴性症状改善显著并且优于不伴听幻觉者(p=0.018).PANSS总分及阴性因子分的减分与双侧海马基线NAA/Cr值呈正相关.结论 :双侧海马基线NAA/Cr值对首发SZ患者急性期药物治疗后阴性症状预后具有预测价值.

摘要： 追踪本院屈光中心2014.6月-7月接受飞秒激光制瓣的近视患者与采用法国Moria旋转式板层刀制瓣的患者各40例，以分析应用飞秒激光和Moria板层刀制作角膜瓣预测性对比.

摘要： 对于"为什么爱锻炼的人总是坚持锻炼,而不爱锻炼者总是不锻炼"这一问题的回答,锻炼行为的传统理论认为人们是否进行锻炼是按照这一行为的利弊大小进行理性决策的,但实际的锻炼行为干预实施中发现,依据这些理论所设定的干预措施和实际行为之间总是存在一定的差距.近年来越来越多的理论提出了情绪因素可能对锻炼行为的形成具有一定的影响.据此，本研究探讨了一次性中等强度运动所引发的情感反应对久坐人群未来10天锻炼行为的预测作用，试图探讨情绪在锻炼行为形成中的作用。

摘要： 伴随计算机与数字技术的不断发展,仿真技术被广泛应用在汽车产品开发中,从部件设计到控制策略开发,系统级仿真将贯穿整个车辆开发过程.本文围绕半物理模型开发方法,探索基于发动机物理过程的被控对象模型开发方法,通过汽油机物理模型仿真分析可变配气正时、点火提前角及空燃比对发动机瞬态特性的影响,完成发动机被控对象模型的瞬态功能开发.

摘要： 时间序列分析，就是研究时间序列在演变过程中存在的统计规律的方法，研究问题包括：长期变动趋势、季节性变动规律、周期变动规律，以及预测未来时刻的发展和变化等。邢台市地处太行山脉和华北平原交汇处，自西向东、山地、丘陵、平原阶梯排列，三者比例2:1:7，以平原为主。选取平乡、威县、巨鹿、广宗四县，其观测站拔海高度分别为34.0 米、33.7 米、29.8 米、31.9 米。为月平均气温资料，其资料开始年分别为1972 年、1959 年、1961 年、1972 年。近10 年来受气候变暖、城市建设等多因素影响，出现明显增温，为更准确把握月平均温度的长期变动趋势、季节性变动规律，我们选择平乡1998-2009 年数据，威县1995-2009 年数据，巨鹿1993-2009 年数据，广宗1998-2009 年数据进行SARIMA 建模，并对 2010 年数据进行预测。从结果中，我们可以看出2009 年和2010 年逐月平均温度变化在存在明显变化的，差异很大。其次，明显看出用SARIMA 模型预测逐月平均温度是优于谐波分析预测方法的。SARIMA 预测方法是完全数据驱动的，是定量的，具有一定的局限性，如何在该方法的基础上附加一定的定性分析，即需要深入研究各月的气候因素及具体的天气过程，建立带有独立因变量的SARIMA 模型，弥补完全数据驱动的不足是需要继续研究的课题，并且需要对已建立的时间序列模型，用新的实际值来验证，并在现有基础上通过不断加入新的实际值来修正ARIMA 模型，从而使模型具有更好的预测性。

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： 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。