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技术预测期刊在线播放_技术预测+期刊是什么(2024年11月免费观看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

技术预测期刊

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

航空领域顶级SCI期刊推荐𐟛늦ƒ𓨦在航空领域发表论文的学者们，这里有几本高质量的SCI期刊推荐给你，赶紧收藏吧！𐟓š 𐟔𔠅RGONOMICS 审稿时间约3个月，这本混合期刊专注于应用知识和技术来优化系统性能，同时保护相关人员的健康、安全和福祉。人体工程学的应用范围广泛，涵盖工作、休闲和日常生活各个方面。 𐟔𕠎ATURE 审稿时间约6个月，年发文量1141篇，是中科院1区期刊。该刊发表科学和技术领域的最佳同行评审研究，强调原创性、重要性、跨学科兴趣、及时性、可及性、优雅和令人惊讶的结论。 𐟟⠁EROSPACE MEDICINE AND HUMAN PERFORMANCE 非OA期刊，发表关于环境压力变化、晕车、重力变化、热应力、视力、疲劳、昼夜节律、心理压力、人工环境、成功预测因素、健康维护、人为因素工程、临床护理等领域的最新研究成果。 𐟟㠁RCHIVES OF ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH 非OA期刊，季刊，整合国内外最新研究，涵盖与环境健康相关的领域，包括流行病学、毒理学、暴露评估、建模和生物统计、风险科学和生物化学。 𐟟᠃ARBON MANAGEMENT 审核时间约2个月，混合期刊，汇集来自不同学科的见解，增强对二氧化碳和其他温室气体相互作用的理解，包括生物学、生态学、化学和工程学到法律、政策、经济学和社会学。 𐟔𕠔RANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW 审核时间约2个月，非OA期刊，发表物流和运输研究领域的高质量文章，内容丰富。这些期刊涵盖了航空领域的多个方面，无论你是从事人体工程学研究还是关注环境健康，都能找到适合你的期刊。赶快行动起来吧！𐟛뀀

自动驾驶必读34篇经典论文，附代码！ 𐟎“ 探索自动驾驶领域的精华，我们为你精心挑选了34篇顶会期刊上的经典论文，涵盖多个研究方向，包括但不限于： 3D检测行人轨迹预测轨迹预测目标检测车道线检测车辆轨迹预测图像分割 ...... 𐟓š 这些论文代表了自动驾驶技术的最新进展，是科研人员和工程师的宝贵资源。通过阅读这些论文，你可以深入了解自动驾驶技术的各个方面，并启发新的研究思路。 𐟔 如果你对自动驾驶技术感兴趣，不妨深入探索这些论文，它们将为你提供丰富的知识和灵感。

2025年最火创新方向：时空预测 𐟌Ÿ 2025年必火的创新领域 𐟓ˆ 随着新技术的不断涌现，时空预测作为跨学科领域，其应用场景正在逐步扩大。例如，首个智慧城市大模型UrbanGPT和即插即用的提示微调FlashST等多篇成果被顶级会议和期刊收录。 𐟔 技术融合与创新的高峰即将到来，时空预测将与对比学习、大模型、扩散模型等热门主题相结合。值得一提的是，各大顶级会议如ICLR、NeurIPS等都开始格外注重该领域的研究，论文数量持续增加。 𐟓š 为了帮助大家全面掌握相关知识，找到创新点，我总结了32篇顶级会议论文，并附上了代码。

easyscholar [标题] 学术研究新利器！easyScholar带你高效阅读文献𐟓š 直接显示SCI分区，中文核心等期刊等级，让你轻松识别优质文献！𐟓ˆ 𐟌 全球用户的选择：目前已经有超过10万+用户在使用easyScholar来提高阅读文献的效率！ 𐟔’ 数据安全与可靠性：由腾讯云提供安全可靠的弹性计算服务，确保数据安全和服务器的高可用性。超过10万+用户的选择，经过严格审查，安全可靠。 𐟓ˆ 经典文献推荐： “经典名方升陷汤的研究进展及质量标志物的预测” - 中国科技核心期刊 “分期颈动脉支架植入术及冠状动脉旁路移植术治疗冠心病合并颈动脉狭窄的疗效分析” - 中国科技核心期刊 “从脾论治冠心病线粒体自噬调控铁死亡机制研究” - 中国科技核心期刊 “移动健康技术在冠心病病人二级预防中的应用进展” - 中国科技核心期刊 “中医药调节肠道菌群防治冠心病的研究概述” - 中国科技核心期刊立即下载easyScholar，了解更多学术研究的好帮手！𐟌Ÿ

#教育创作激励计划# 9月20日，国际传感技术领域权威期刊IEEE Sensors Journal在线刊发了机械学院智能制造装备与技术全国重点实验室陶波教授、龚泽宇副教授课题组在轴承故障诊断领域的新成果，题为“Remaining Useful Life Prediction of Bearings Using Reverse Attention Graph Convolution Network with Residual Convolution Transformer（基于残差卷积变换的反向注意图卷积网络预测轴承剩余使用寿命）”。机械学院2022级本科生彭炜庭为第一作者，2021级直博生唐晶为共同第一作者，龚泽宇为通讯作者。轴承是机械设备中的关键部件，轴承的剩余使用寿命（RUL）预测对工业生产具有重要意义。现有的轴承RUL预测方法广泛利用振动信号的时频图和长期依赖性，其中时频图的线性频率尺度特性不利于低频特征缺陷和高频固有振动的表征，而轴承的突变振动对长期依赖性干扰严重。针对上述问题，研究团队引入了梅尔尺度频率倒谱系数（MFCC），通过对数尺度优化频率区域；同时提出了新型网络架构RCT-RAGCN，基于反向注意机制改进了长期依赖的聚合方法，减轻了轴承状态突变的干扰，从信号差异的角度解决了长期依赖问题。与已知的本领域先进方法进行对比，研究团队所提出的方法在多个公开数据集上获得了最佳的准确性。上述研究工作得到了国家自然科学基金委员会“机器人化智能制造”基础科学中心、重大项目和湖北省自然科学基金创新群体项目的联合资助。

𐟔Œ电气工程及其自动化热门研究方向𐟔 𐟎“想要在电气工程及其自动化领域深耕细作？这里有几个热门研究方向供你参考！ 1️⃣ 智能电网与能源管理𐟌 - 探索智能电网中的分布式能源管理策略。 - 研究能源互联网架构下的电力交易机制。 - 保障智能电网的安全，评估潜在风险。 2️⃣ 新能源发电与储能𐟒አ - 优化大规模风力发电系统的控制。 - 创新太阳能光伏技术的应用。 - 分析储能技术在电力系统中的前景。 3️⃣ 电力电子与传动控制𐟔犠 - 设计高效电力电子变换器。 - 研究电动汽车驱动系统的电力电子技术。 - 制定工业自动化中的电力传动控制策略。 4️⃣ 电气设备状态监测与故障诊断𐟔 - 利用大数据预测电气设备故障。 - 应用智能传感器进行设备状态监测。 - 进行高压电气设备的绝缘检测与诊断。 5️⃣ 电气工程中的人工智能应用𐟤– - 运用机器学习预测电力系统负荷。 - 人工智能辅助的电气设备运维管理。 - 利用深度学习提升故障诊断效率。 𐟓š如何深入了解这些方向？ - 利用学术数据库如中国知网、Web of Science检索相关论文。 - 订阅电气工程核心期刊，把握最新研究动态。 - 参加国内外学术会议，与专家交流前沿信息。 - 与电气企业合作，获取实际工程中的问题与需求。 𐟒ᩀ‰择适合的研究方向，开启你的电气工程之旅吧！𐟌Ÿ

重庆理工大学学报（自然科学）论文推荐 𐟓… 期刊推荐：重庆理工大学学报（自然科学） 𐟓Š 影响因子：1.59 𐟓š 主收方向：车辆工程、机械材料、智能技术、电子电气、能源、数学统计学、药学、计算机等工科方向论文 𐟚— 车辆工程智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势基于V2V的智能车辆换道轨迹规划方法研究改进YOLOv8的环视车位检测算法研究城市道路场景下的被遮挡车辆检测算法研究针对临时道路的端到端自动驾驶模型研究考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略采用双目视觉的道路缺陷检测与自动驾驶风险评估车辆视角下的行人穿行意图识别与行为预测 𐟛 ️ 机械材料组合荷载下索拉骨架膜结构参数优化设计结合双头蛇算法的文字加工轮靠优化方法附加质量对自由边板振动影响研究融合注意力机制的CNN-GRU燃料电池老化趋势预测参数时变的PMSM转速滑模观测器改进研究整体式EHB系统建模及安全机制研究磁性液态金属驱动微型轮式机器人设计与运动研究纵扭复合型超声电机定子的非线性动力学特性研究 𐟒ᠦ™𚨃𝦊€术复杂环境下智能汽车感知、决策与控制专栏智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势基于V2V的智能车辆换道轨迹规划方法研究改进YOLOv8的环视车位检测算法研究城市道路场景下的被遮挡车辆检测算法研究考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略采用双目视觉的道路缺陷检测与自动驾驶风险评估车辆视角下的行人穿行意图识别与行为预测 𐟔‹ 电子电气多策略蛇优化算法在混合储能配置中的应用研究柴油引燃甲烷/氢气混合燃料发动机实验与仿真研究增设类水滴翅片式液冷板结构优化设计空冷型质子交换膜燃料电池风机管理与控制综述多算法融合的超临界W火焰炉水冷壁壁温预测模型研究结合改进ANFIS的车辆半主动悬架振动控制核反应堆刚凸包壳微动损伤裂纹行为研究城市停车位紧张困境的形成机理及引导策略仿真研究零售商过度自信下考虑服务努力的多渠道供应链决策基于演化博弈的新型农业经营主体与小农户协同发展研究西部陆海新通道综合运输效率及资源分配研究具有时滞的非线性增长率种群竞争模型分析李代数上Kuranishi空间光滑性的一个充分条件印前审读:胡亚民教授执行编辑：杨黎丽

诺奖技术再升级，AlphaFold3出来了！ 10月9日，谷歌DeepMind的Demis Hassabis、John Jumpe因对蛋白质结构的预测，与蛋白质设计先驱David Baker分享了2024年诺贝尔化学奖。其实，2021年DeepMind就推出了AlphaFold2，其能够根据氨基酸序列来准确预测蛋白质的三维结构。 AlphaFold2的出现，引发了蛋白质结构及其相互作用建模领域的一场革命，为蛋白质建模和设计应用提供了广泛的可能。而最近，DeepMind团队带来了AlphaFold2的全面升级版——AlphaFold3。今年5月9日，Demis Hassabis、John Jumpe 等人在 Nature 期刊发表了新的研究论文。该研究推出了AlphaFold3，这是一个强大的结构预测统一框架，涵盖了前所未有的广度和精确度，能够高准确性预测蛋白质与其他各种生物分子相互作用的结构。这一最新模型能预测含有蛋白质数据库（Protein Data Bank）内几乎所有分子类型的复合物的结构，包括配体（小分子）、蛋白质、核酸（DNA和RNA）如何聚集在一起并相互作用，以及预测翻译后修饰和离子对这些分子系统的结构影响，从而帮助我们在原子水平上精确地观察生物分子系统的结构。研究团队希望AlphaFold3能够帮助我们重新认识生物世界、重新思考药物发现，将它应用于现实世界的挑战，最终开发出治疗人类最致命疾病的新疗法。（摘自生物世界）「热门微博」「诺贝尔奖」「alphafold3开源实现来了」「人工智能」

挪威科技大学机器学习晶体塑性职位挪威科技大学 (NTNU) 材料科学与工程系正在寻找一位充满热情并愿意在晶体和/或连续塑性领域应用机器学习方法的博士候选人。这个学术职位不仅提供了完成博士教育课程并获得博士学位的机会，还将在广泛的研究和材料科学领域促进专业发展。晶体塑性的重要性 𐟌 晶体塑性在理解和预测材料在各种载荷条件下的整体和局部行为方面至关重要，尤其是在金属和合金中。它特别适合研究角效应、塑性流动的非正态性以及流动局部化等现象。在分层多尺度建模范式中，晶体塑性作为一种计算方法，从微观尺度延伸到宏观尺度，与连续塑性紧密相关。机器学习的应用 𐟤– 机器学习技术，尤其是循环神经网络，正被广泛应用于晶体塑性的研究中。它们被用来表示本构方程和基于晶体塑性产生的数据校准高级各向异性连续塑性模型。通过这些方法，我们希望在晶体和连续塑性领域取得重大进展。你的职责 𐟓‹ 进行原创研究，探索机器学习在金属材料晶体和连续塑性建模中的应用开发和实施结合机器学习算法的计算模型，以预测成型和锻造过程中的材料行为与其他研究人员和行业合作伙伴合作，验证模型并将研究结果应用于现实世界的工业问题准备研究成果在同行评审期刊上发表，并在国际会议上展示结果根据需要参加学术和行业相关的研讨会、讨论会和会议所需技能 𐟓š 材料科学、机械工程、应用物理学或数学硕士学位具有机器学习技术及其在科学研究中的应用经验熟练掌握 Python、FORTRAN 或类似的编程语言，并具有使用计算建模工具的经验您的教育必须符合五年制挪威学位课程，其中获得 120 个硕士学分您必须具备先前学习的扎实学术背景，并且硕士学位课程或同等教育的平均成绩等于或高于 NTNU 的评分标准。首选技能 𐟌Ÿ 具有材料科学、机械工程、应用物理、机器学习或数学方面的丰富背景学术成绩优异，具有优秀的分析和解决问题的能力具有 FE 软件和用户定义材料子程序使用经验掌握斯堪的纳维亚语言将被视为加分项个人特征 𐟑䊨ƒ𝥤Ÿ独立地解决复杂问题并对自己的进步负责愿意从他人的经验和反馈中学习这个职位将由副教授 Tom㡅᠍㡮ik 领导，并由材料科学与工程系资助。如果你对这一领域充满热情并愿意进行创新研究，那么这个职位可能非常适合你！

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