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预测


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药物-药物相互作用(DDI)预测是药物安全性研究的关键任务,识别潜在的DDI有助于探索联合治疗背后的机制。
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通过机器学习、深度学习和智能算法,人工智能可以提供高效的数据处理和精准的环境预测
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(E)最后,AlphaFold将这些距离和角度转换为蛋白质的三维结构预测
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2020年,我们发布了约33万个蛋白质的预测结构,到2022年,这一数字已超过2亿。
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在一开始,我们测试了AlphaFold对已知结构的蛋白质的预测,并让AlphaFold通过从错误中学习不断改进自己,直到其预测变得更准确。
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在训练过程中,最强大的大型语言模型——如o1、Claude(由Anthropic在旧金山构建)和Google的Gemini——依赖于一种称为下一个标记预测的方法,在这种方法中,模型被反复喂食已被切割成称为标记的小段文本样本。
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该团队还测试了该模型预测不同天气现象(例如热带气旋)的能力。
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他们使用该模型来生成短期和长期天气预报以及气候预测
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但是,对于集合预测或长期气候预测,GCMs并不那么可靠。
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人工智能技术在环境保护中的应用包括智能决策支持系统、机器学习算法和自动化控制系统等,通过对环境数据的智能分析,人工智能可以为环境治理提供更为高效和精准的解决方案。
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图3根据线性稳定性理论得到的用于平板边界层流动湍流转捩预测的e(n)方法(图片来自White1991)。
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Trefethen,Schmid,Henningson(1988-2007左右)等人,认为线性稳定性理论预测结果与实验不一致的原因是,通过小扰动分析得到的线性稳定性的Orr-Sommerfeld方程的向量基不正交,引起瞬态增长,导致了扰动幅值增长,使得湍流转捩提前发生。
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图4平面Poiseuille流动和平板边界层流动中层流到湍流的转捩过程,这是实验总结的picture【5】。
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如上所述,对湍流转捩,线性稳定性理论的预测与实验数据相差较大的物理原因非常清楚。
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实际上,湍流转捩不是层流线性不稳定性的直接结果,而是由非线性不稳定性产生的。
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对于某些流动条件,如瑞利-伯纳德流动、泰勒-库埃特流动和自由混合层流动,用线性稳定性理论预测的流动不稳定性结果与实验结果吻合良好(注:这里预测的线性不稳定不是湍流转捩,而是另一种层流的开始。
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据此,指出了线性稳定性理论预测的临界条件到底是对应着流动中的什么物理学状态,找到了线性稳定性理论与实验不一致的原因所在,结束了对线性稳定性理论的近一个世纪的质疑和争论【1】。
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此后,对槽道流动,无需再讨论二维的线性稳定性理论的预测结果(Rec=5772)与实验结果(Rec=1000)之间的关系,因为它们分别代表了两种完全不同的流动物理现象或流动状态。
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由于线性稳定性理论预测的湍流转捩临界条件与实验数据不符,大量研究人员对这个理论进行了补充研究及修补,试图在线性稳定性理论的框架下面解决湍流转捩的问题,都没有成功。
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由于线性稳定性理论预测的湍流转捩临界条件与实验数据不符,相差很大,甚至定性不符(见表1),更不用说定量。
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线性稳定性理论预测的线性不稳定性表达的内涵与湍流转捩完全是两回事。
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而对于平面Poiseuille流动,线性稳定性理论的预测结果与实验数据在临界雷诺数方面存在较大差异。
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即时反应与预测调整的结合:态势感知帮助机器人实时了解当前的环境状态,而势态知感则让机器人不仅仅停留在对现状的感知层面,还能根据预测做出合理的提前准备。
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如何提高机器人的态势感知能力,并结合势态知感预测未来情况,以有效避免碰撞、确保安全,是一大挑战。
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而在另一些情况下,机器人需要通过对环境变化的预测做出更深远的决策(如调整工作顺序、优化人机协作)。
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通过及时准确的感知环境,结合对环境变化的预测与适应,机器人能够在复杂的动态环境中灵活应对、做出合适的决策。
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同时,也可以充分利用机器学习和人工智能技术,从大量实验数据中提取有用的信息,建立基质效应的预测模型。
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这种多重因素的叠加,如同一个巨大的交织网络,使得基质效应的预测和控制变得异常困难。
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其中一个应用是之前模型或者生物信息学软件无法实现的,就是必需基因的预测
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表1线性稳定性理论预测的临界Re数与实验值对比,表格来自文献【2】。
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预测性分析、市场分析、政治预测等领域,势推理用于基于历史数据或当前变化趋势预测未来的走向。
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如在复杂系统(如气候变化、生态系统、社会系统等)中,这种双向推理能够帮助理解如何从局部的变化推导出全局趋势,反之也能通过全局趋势预测局部状态的变化。
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这种推理过程可能超越了具体的观察数据,涉及到对隐性规律的推测和对未来趋势的预测
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长期气候趋势

GoogleAI几分钟内预测长期气候趋势和天气
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GoogleAI几分钟内预测长期气候趋势和天气GoogleAI几分钟内预测长期气候趋势和天气精选
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结果

线性

线性稳定性理论的工作,这里面,最出名的就是林家翘先生【3】,在冯卡门指导下,他1944年成功解决了海森堡博士论文没有解决的槽道流动问题,一炮打响,震动了整个学术界。
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科学预测

吴超:安全科学方法系列165:科学预测科学预测是以科学的未来为研究对象而进行的一种预测活动。
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研究进展

文章对基于深度学习的药物-药物相互作用预测研究进展进行了回顾,包括基于传统神经网络的方法、基于图神经网络的方法、基于知识图谱嵌入的方法和基于多模态学习的方法,并指出了当前研究面临的挑战与未来可能的研究方向。
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本文综述了基于深度学习的药物-药物相互作用预测研究进展。
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相关

Forecasting(ISSN2571-9394,IF3.0)是一本国际型开放获取英文学术期刊,主要出版与预测相关的理论、实践、计算和方法论文章。
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感谢学者们对Forecasting的关注,这是一本开放获取期刊,为与预测相关的研究提供了一个高级论坛和平台。
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此外,与预测相关的应用在不同领域也同样值得关注,包括(但不限于)大气预测、气候预测、经济与商业预测、需求规划、供应链管理、能源预测、水文学预测、健康预测、工业生产值预测、市场营销预测、软件可靠性预测、交通预测和旅游预测等。
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湍流转捩

作者认为,对自然界和工程中的一般情况(上述特殊情况例外),线性稳定性理论不能用来预测湍流转捩。
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因此,Orr-Sommerfeld方程的解不能用于预测湍流转捩。
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湍流转捩终究是非线性作用形成的,无论线性稳定性理论怎么修补,也得不到与实验相符的湍流转捩的准则,普遍意义上讲,都是不能预测湍流转捩的。
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后来,人们发现线性稳定性理论,多数情况下,不能预测湍流转捩,理论预测与实验不一致,对这个理论就没有那么重视和依赖了。
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流动

未来

与机器人的感知系统相比,人类的意识能基于过去的经验、情境中的微小变化,和大脑对外部信息的综合处理来预测未来。
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方法

图1四种基于深度学习的DDI预测方法总体工作流程
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接着介绍了四类主流的基于深度学习的药物-药物相互作用预测方法;
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基于传统神经网络的方法
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工作

科学预测学的使命就是探索科学预测活动的规律性,对科学预测的经验和方法进行理论概括,从而指导人们正确地有效地进行科学预测工作。
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吴超

吴超:安全科学方法系列165:科学预测吴超:安全科学方法系列165:科学预测精选
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可以分为

根据科学预测范围的大小(“学科原则”),科学预测可以分为:
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前沿进展

QB华中农业大学章文刘世超团队综述基于深度学习的药物-药物相互作用预测前沿进展
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分析

商务智能的大数据与预测分析:2000-2021年的文献综述YiliChen,CongdongLi,andHanWang
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与实验

效果

药物-药物相互作用(DDI)预测是药物安全性研究的关键任务,识别潜在的DDI有助于探索联合治疗背后的机制。
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影响

工程技术预测则发展成为一种独立的预测活动,在社会经济各部门得到了广泛的应用,取得可观的效益。
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药物-药物相互作用(DDI)预测是药物安全性研究的关键任务,识别潜在的DDI有助于探索联合治疗背后的机制。
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其它

药物-药物相互作用(DDI)预测是药物安全性研究的关键任务,识别潜在的DDI有助于探索联合治疗背后的机制。
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