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预测期刊前沿信息_预测期刊官网(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

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！！！

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。

alphafold3 2024年5月8日，《自然》期刊发表了一篇名为「Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3」的论文，介绍了蛋白质领域的最新革命性模型——AlphaFold 3。这个模型能够预测复合物的联合结构，包括蛋白质、核酸、小分子、离子和修饰残基。与之前的许多专业工具相比，新的AlphaFold模型在准确性上有了显著提升。具体来说，蛋白质-配体相互作用的准确性远高于最先进的对接工具；蛋白质-核酸相互作用的准确性也远高于核酸特异性预测因子；抗体-抗原预测精度则明显高于AlphaFold-Multimer v2.3。 AlphaFold Server帮助科学家提出新的假设，以便在实验室中进行测试，从而加快工作流程并实现进一步创新。AlphaFold 3对分子相互作用的预测超过了所有现有系统的准确性。作为一个以整体方式计算整个分子复合物的单一模型，它能够独特地统一科学见解。

新闻稿：驱动冰流失的洋流 2012年4月25日新闻稿南极洲的大部分冰流失由温暖的洋流引起由英国南极调查局 (BAS) 领导的国际科学家团队本周（4月26日星期四）在《自然》期刊上发表报告称，温暖的洋流是南极洲近期冰流失的主要原因。新技术首次被用来区分冰架融化的两种已知原因--温暖的洋流侵蚀底部，以及暖空气从上方融化。这一研究结果使科学家们距离提供未来海平面上升的可靠预测又近了一步。研究人员利用安装在美国某机构ICESat卫星上的激光仪器进行了450万次测量，绘制了南极洲周围几乎所有浮冰架的厚度变化分布图，这揭示了整个这片大陆冰架融化的模式。在绘制的54个冰架中，有 20 个正在被温暖的洋流融化，其中大部分位于西南极。图威尔金斯冰架的破裂在每种情况下，流向海岸并注入这些变薄冰架的内陆冰川都在加速流动，将更多的冰层排入海洋，导致海平面上升。主要作者、由英国自然环境研究委员会 (NERC) 资助的英国南极调查局哈米什•普里查德博士说： “在南极洲的大多数地方，我们都无法通过表面积雪的融化解释冰架的变薄。所以这必须由温暖的洋流从下面融化它们来驱动。” “我们环顾了南极海岸，发现了一种清晰的模式：在冰架被海洋融化的所有情况下，内陆冰川都在加速移动。正是这种冰川加速导致了这片大陆增加大部分的冰流失，这也是海平面上升的原因。” “真正有趣的就是这些冰川似乎非常敏感。一些冰架每年都会变薄几米，作为回应，冰川将数十亿吨冰层排入大海。它支持了这样一种观点，即冰架在减缓为其注入冰层的冰川移动速度、控制南极冰盖的冰流失方面非常重要。这意味着我们可能会向大海流失大量的冰，而夏季却不会温暖到足以使冰川顶部的积雪融化--海洋可以从下面完成所有的工作。” “但这确实提出了一个问题：为什么现在会发生这种情况。我们认为它与风模式的变化有关。研究表明，南极风向因气候变化而发生变化，它影响了洋流的强度和方向。结果，暖水被输送到浮冰下方。因此，这些研究和我们的新研究结果表明，南极洲的冰川正在对气候变化做出快速反应。” 在南极半岛东部（指向南美洲的一大片陆地）人们可以看到不同的景象。在这里，这项研究发现的冰架变薄可以用夏季温暖的风直接融化冰架表面的积雪来解释。因此，广泛的海洋驱动融化和今年夏季南极半岛上的融化这两种模式都可以归因于南极洲不断变化的风模式。这项研究工作是国际努力的一部分，旨在增进对冰与气候之间相互作用的了解，以提高海平面上升预测的可靠性。大卫•沃恩教授是ice2sea计划（一项欧盟FP7计划资助的重要计划）的负责人。他说： “这项研究非常清楚地表明为什么南极冰盖目前正在流失冰，这是一个重大进步。但真正的意义在于，这也表明预测冰盖未来如何变化的关键在于了解海洋。也许我们不仅应该关注南极洲上空，还应该关注周围的海洋。” 这项研究是由英国南极调查局、乌得勒支大学、加利福尼亚大学圣迭哥分校和俄勒冈州科瓦利斯地球与空间研究中心的国际团队进行的。美国某机构的 ICESat（冰、云和陆地高程卫星）测量数据在 2003 年至 2008 年期间采集，以检测冰架厚度随时间的变化。由H.D Pritchard、S.R.M Ligtenberg、H.A Fricker、D.G Vaughan、M.R van den Broeke、L. Padman撰写的《冰架基部融化驱动的南极冰盖流失》本周发表在《自然》期刊上。（其余略）（鞘嘴鸥译自英国南极调查局网站：网页链接，顺致感谢该网站和作者。）

⭐️SSCI q1区中3区 ⭐️ABS收录期刊，预计3个月录用 𐟒ᱮ 深度强化学习下的***与路线规划研究 𐟒Ხ 大数据分析和预测性维***业设备可靠性 𐟒ᳮ 大数据与AI***产、分配和消费的效率研究 𐟒ᴮ 基于大数据分***能的智能物流与运输管理研究 𐟒ᵮ 深度学习在碳中***创新应用：基于RCNN-GAN模型和两阶段注意力优化 𐟒ᶮ 利用WOA-******行碳中和背景下的风险预测 𐟒ᷮ 基于深度强化****性化推荐系统在消费者选择行为中的优化策略 𐟒Ḯ 基于生成对抗网络的广告内容优化与消费***方法 𐟒Ṯ 应用多模**合的消费者偏好识别与精准营销策略研究 𐟒ᱰ. 基***社交媒体数据情感分析与消费者购买意图预测模

汉语言论文怎么写？看这篇！ 𐟎“ 想要轻松搞定汉语言文学专业的本科毕业论文？这里有一份高效实用的写作指南，适合一本、二本、三本的学生，特别适合论文写作新手。 𐟔 预测一下，你可能已经尝试过以下方法：通过知网检索期刊文献和硕论文章，但往往感到一头雾水，写出来的论文总觉得缺少点什么，缺乏自信。 𐟓– 论文写作的核心是多看期刊，这是无法改变的。但你需要进一步提炼和概括期刊的简练度和格式要求，这对论文新手来说，工作量巨大。 𐟔 另外，知网检索的硕论文章虽然参考价值大，但本科阶段难以驾驭其深度和严谨的逻辑，前期爽了，后期修改会很痛苦。 𐟓š 因此，建议你去看看同专业同水平的本科毕业论文，从格式到内容再到逻辑，学习他们的写作方法。特别关注前言背景、国内外文献综述、问题与对策和参考文献，这些内容对你来说才是最香的！ 𐟌Ÿ 记住，写作是一个需要耐心和努力的过程，但只要掌握了正确的方法，你就能轻松搞定论文写作。加油！𐟒ꀀ

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」

城市洪水预测：机器学习模型与关键特征揭秘 𐟎“ 作为一名在海外顶尖高校从事博士后研究的学者，我在城市分析领域取得了一些令人瞩目的成果。我的研究兴趣集中在利用机器学习模型预测城市洪水区域，相关成果发表在《Nature Cities》、《IJGIS》、《CEUS》和《ES&T》等顶级期刊上。 𐟌 今天，我想与大家分享一篇我发表在《Computer, Environment and Urban Systems》上的研究论文。这篇文章探讨了一个重要的问题：如何通过机器学习模型预测城市洪水热点区域。 𐟔 研究背景我们的研究目标是利用可解释的机器学习模型来预测城市洪水的高发区域。我们将这个问题转化为一个二元分类问题，即判断一个地区是否会发生洪水。 𐟓Š 模型输入特征我们的模型使用了多种输入特征，包括：高程（Elevation）：来自USGS的国家高程数据集，反映了地区的相对高度，与洪水易感性相关。地表不透水性（Imperviousness）：来自NLCD，表示地表阻止水分渗透的能力，高不透水性增加洪水风险。到海岸的距离（Distance to Coast）和到溪流的距离（Distance to Stream）：来自USGS的国家水文数据集，反映了地区与水体的接近程度，影响洪水风险。道路网络密度（Road Network Density）：来自OpenStreetMap，表示城市发展程度和可能影响水流的道路分布。兴趣点数量（Number of Points-of-Interest, POIs）：来自Spectus，反映了人口密度和城市发展。 𐟌𓠦补ž‹机制我们采用了两种基于决策树的集成模型：随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。这些模型能够处理大量数据集和高维度/复杂性，同时能够捕捉变量之间的非线性关系。我们使用了美国三个城市（休斯顿、纽约和达拉斯）的三个近期洪水事件的数据集，并采用了五折交叉验证方法来评估模型性能。 𐟓Š 实验结果实验结果显示，我们的机器学习模型在识别洪水/非洪水地点方面能够达到良好的准确度（约80%）。特征重要性分析表明，与水文和地形相关的土地特征对洪水风险的影响大于建筑环境特征。我们还发现，模型在训练和测试数据来自同一城市时表现更好，而在其他城市的数据上测试时准确度较低，这表明洪水热点的预测需要考虑城市特定的因素和特征。 𐟌 总结通过这项研究，我们证明了机器学习模型在预测城市洪水热点区域方面的有效性。我们的模型能够综合考虑多种因素，包括地形、水文、建筑环境等，从而更准确地预测洪水风险。希望这项研究能为城市规划和防洪措施提供有价值的参考。

𐟏렦œꦝ妊€术学院的强大阵容 𐟚€ 𐟔 探索未来技术学院的强大实力，这里汇聚了众多顶尖学者和研究者。 𐟌Ÿ 程和平教授，他的研究领域包括钙信号和线粒体生物医学，发现了细胞钙信号转导的基本单位“钙火花”，并揭示了其在生理、病理过程中的生物学意义。他的团队还成功研发了微型双光子显微镜，实现了在自由活动小鼠观察大脑神经元及树突和树突棘的活动。 𐟏… 肖瑞平教授，作为未来技术学院的院长，他在心血管及代谢疾病的基础和转化研究领域取得了卓越成就。他在Nature、Nature Medicine等顶级期刊发表了多篇论文，并获得了多项奖项。 𐟒ᠥ椸€位教授，他的研究兴趣包括基于大数据的医学数据挖掘与分析、基因组与微生物组生物信息学方法和技术等。他在微生物基因组分析与基因预测方面取得了领先水平，并致力于发展深度学习、人工智能方法，运用于二代/三代测序技术下的基因组学问题。 𐟏ž️ 还有一位教授，他的研究领域涵盖了化学、生物、微电子加工等多个领域。他在肿瘤精准医学、基因编辑、生物芯片等研发及应用方面取得了突出成绩，并在Nature, Nature Biotechnology等期刊发表了多篇高水平学术论文。 𐟌 这些教授们的共同目标是推动未来技术学院在基础学科和技术创新方面的不断发展，为学生和研究者提供最前沿的教育和科研环境。

利用空间句法和建筑密度感知城市压力 𐟓š期刊名称：Building and Environment ISSN：03601323 大类及分区：工程技术1区 𐟓标题：利用空间句法和城市建筑密度数据感知城市压力：一种基于机器学习的方法 𐟓…研究背景：随着城市快速转型和景观的演变，人类心理健康面临着巨大威胁。高建筑密度和缺乏绿地会对心理健康产生直接和间接的影响。越来越多的证据表明，城市生活和成长会增加与各种压力相关的心理健康问题的可能性。急性和慢性压力被认为是当代城市化社会的主要问题，随着时间的推移会导致负面的健康结果。具体而言，这是疾病的前兆，与各种健康和社会影响有关，包括心血管疾病、癌症和越轨行为。因此，提升公众心理健康与幸福感被强调为当代以人为本的城市设计的首要目标。 𐟔秠”究方法：本研究利用机器学习 (ML) 的进步，通过分析城市建筑密度、空间句法特征和建筑环境的视觉特征，开发了一种测量感知压力的方法。通过利用 ML 模型，开发了一种可以捕捉城市居民感知压力水平的预测方法。 𐟒᧠”究结果：城市建筑密度、空间句法特性和场景视觉特征的整合可以促进模型的建立，从而使 XGBoost 获得较高的性能水平（R2 = 0.809 和 MAPE = 8.01 %）。本研究还表明，城市建筑密度和空间句法特征对建筑环境施加的 PUS 水平有显著影响；然而，这种影响因土地利用类型而异。此外，视觉特征对 PUS 水平的影响受到个人和环境因素的影响，这解释了为什么并非所有视觉刺激都会持续给人类带来压力。总之，这些发现提出了一种可行的方法来捕捉不同城市地区的 PUS 水平并探索它们与建筑环境的复杂关系。

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