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以下是预测模型相关的文章

2026-01-01
生成式AI的炒作分散了我们对AI更重要突破的关注本文深入探讨了当前生成式AI的过度炒作现象，并指出它分散了公众对更具实际、更重要影响的预测性AI（Predictive AI）突破的关注。作者强调，预测性AI在医疗、灾害预警等领域取得了关键进展，这些突破对改善和拯救生命具有更深远的意义，而不仅仅是生成引人注目的演示。
- 2026-01-01
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-12-16
生成式AI的炒作让我们忽视了AI更重要的突破本文深入探讨了生成式AI（Generative AI）的过度炒作如何分散了人们对预测性AI（Predictive AI）更重要突破的关注。作者指出，预测性AI在改善医疗、安全和日常生活方面取得了实质性进展，而生成式AI的“酷炫演示”掩盖了其高能耗和潜在的误导性。要实现AI的真正价值，应将重点转向那些能切实改善甚至拯救生命的预测性进展。
- 2025-12-16
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- AI新闻/评测
- AI基础/开发
2025-12-11
该人工智能模型“学习”了物理学——并学会了预测极端天气人工智能工具正在改变天气预报，但对前所未见的极端天气事件仍感吃力。研究人员正在测试一种新方法，将AI模型与传统气候模型及数学工具相结合，以更有效、更快速地预测热浪等极端天气，显示出预测未来气候趋势的巨大潜力。
- 2025-12-11
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2025-12-08
时间序列与趋势分析挑战：基于真实世界数据集的启发
- 2025-12-08
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-04
使用强化学习平滑自动驾驶汽车（AV）的“走走停停”波：百车实地测试研究团队将100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车部署到高峰时段的高速公路上，旨在平滑拥堵并为所有人降低油耗。本文详细介绍了如何训练RL智能体以消除“走走停停”波，并分享了从模拟到实地部署100辆汽车的MegaVanderTest大型实验结果，成功展示了仅需少量RL控制的AV就能显著改善整体交通流量和燃油效率。
- 2025-12-04
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-11-27
新型预测突破实现惊人地接近现实的成果由Lehigh大学统计学家Taeho Kim领导的国际数学家团队开发出一种新型预测方法MALP，旨在最大限度地提高预测值与实际观测值之间的一致性相关系数（CCC）。该方法在医疗、生物学和社科领域测试中，表现出惊人的准确性，有时甚至优于传统的最小二乘法，预示着可靠预测的新时代。
- 2025-11-27
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-19
决策树失效的原因及修复方法
- 2025-11-19
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- AI基础/开发
2025-11-19
使用基于树的模型进行时间序列预测：预测未来
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-14
预测新突破：结果惊人地接近现实测量值一组数学家开发出一种名为最大一致性线性预测器（MALP）的新方法，旨在使预测值与现实世界结果保持更紧密的一致性。该方法通过最大化一致性相关系数（CCC）来实现，在医学和健康数据测试中，它通常优于传统的误差最小化方法，有望重塑科学预测的可靠性。
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- AI基础/开发
2025-10-15
预测性维护：被证明是成功的AI应用案例 📢 转载信息原文链接：https://www.aitrends.com/predictive-analytics/predictive-maintenance-proving-out-as-successful-ai-use-case/ 原文作者：AI Trends 预测性维护：为何AI能成为工
- 2025-10-15
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-10-15
数据分析与建模：规避常见陷阱，确保结果可靠 📢 转载信息原文链接：https://www.freecodecamp.org/news/common-pitfalls-to-avoid-when-analyzing-and-modeling-data/ 原文作者：Oyedele Tioluwani 无论您是分析师、工程师、科学家还是决策者，
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- AI相关教程
2025-10-15
全新预测模型有望提高聚变反应堆的可靠性 📢 转载信息原文链接：https://news.mit.edu/2025/new-prediction-model-could-improve-reliability-fusion-power-plants-1007 原文作者：Jennifer Chu | MIT News 颠覆性进展：结合物理
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