Machine Learning Testing: Survey, Landscapes and Horizons
University College London（伦敦大学学院）；Facebook London（Facebook伦敦）；Kyushu University（九州大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文对机器学习测试（ML测试）的研究进行了全面的综述。它涵盖了144篇关于测试性能的论文（例如，正确性、鲁棒性和公平性），测试组件（例如，数据、学习程序和框架），测试工作流（例如，测试生成和测试评估），以及应用场景（例如，自动驾驶、机器翻译）。本文还分析了有关数据集的趋势，研究趋势和研究重点，最后总结了ML测试的研究挑战和有前途的研究方向。
2019-12-21 cs.AI cs.LG cs.SE
AutoCluster, AutoTopicModeling, AutoTrendAnalysis: A Complete AutoML Pipeline for Predicting Emerging Trends
German University in Cairo（开罗德国大学）
本文提出基于AutoML的趋势预测框架，通过自动聚类、主题建模和时间序列预测，从含时间属性的文本数据中提取见解，提高趋势预测准确性，减少人工，为实时应用等提供可扩展且用户友好的方案，最佳试验RMSE达7.099。
2026-07-28 cs.AI cs.DL cs.LG
CLVSA: A Convolutional LSTM Based Variational Sequence-to-Sequence Model with Attention for Predicting Trends of Financial Markets
University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校）
金融市场是一个复杂的动力系统。这种复杂性来自于市场与参与者之间的相互作用，即市场整体参与者活动的综合结果决定了市场的走势，而市场走势又影响着参与者的活动。这些相互交织的相互作用使得金融市场不断发展。受随机递归模型的启发，该模型成功地捕获了在语音和视频等自然序列数据中观察到的可变性，我们提出了CLVSA，这是一种混合模型，由随机递归网络，序列到序列架构，自我和相互注意机制以及卷积LSTM单元组成，以捕获原始金融交易数据中的可变基础特征。基于2010年1月至2017年12月的六个期货的回测结果，我们的模型优于基本模型，如卷积神经网络，香草LSTM网络和带注意力的序列到序列模型。我们的实验结果表明，通过引入一个近似后验，CLVSA利用一个额外的正则化的基础上Kullback-Leibler分歧，以防止自己过拟合陷阱。
2021-04-08 cs.LG q-fin.CP q-fin.ST
A Benchmark Study by using various Machine Learning Models for Predicting Covid-19 trends
Central University of Tamil Nadu（泰米尔纳德邦中央大学）
机器学习和深度学习在医学领域的疾病预测中发挥着至关重要的作用。机器学习算法被广泛地分类为监督学习、无监督学习和强化学习。本文详细描述了我们的实验研究工作，我们使用了一种有监督的机器学习算法来建立我们的模型，用于新型冠状病毒的爆发，该病毒已蔓延到整个世界并造成许多人死亡，这是世界历史上最具灾难性的大流行病之一。在这种封锁中，人们在身体和经济上都遭受了痛苦。这项工作旨在更好地了解机器学习、集成和深度学习模型如何工作，以及如何在真实数据集中实现。在我们的工作中，我们将分析冠状病毒的当前趋势或模式，然后通过使用机器学习算法（如线性回归，多项式回归，K-最近邻，决策树，支持向量机和随机森林算法）训练过去的Covid-19数据集来预测Covid-19确诊病例或新病例的进一步未来。在这项工作中，决策树和随机森林算法的性能优于SVR。SVR和套索回归的性能在所有预测领域都很低，因为SVR在使用超平面分离数据时具有挑战性。因此，支持向量回归机在这个问题上的性能往往较低。包围（投票，装袋和堆叠）和深度学习模型（ANN）也预测得很好。在预测之后，我们使用MAE，MSE，RMSE和MAPE评估模型。这项工作旨在发现COVID-19的趋势/模式。
2023-01-26 cs.LG
Predicting Market Trends with Enhanced Technical Indicator Integration and Classification Models
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Fordham University（福特汉姆大学）；University of Sharjah（沙迦大学）；University of North Texas（北德克萨斯大学）
本研究提出一种基于分类的机器学习模型，利用技术指标预测加密货币市场趋势，准确率达92%以上。
2025-11-28 cs.LG
Predicting Financial Market Trends using Time Series Analysis and Natural Language Processing
ADA University（ADA大学）；George Washington University（乔治华盛顿大学）
本研究通过时间序列分析与自然语言处理，利用Twitter情绪和LSTM模型预测股票价格，发现情绪极性是主要影响因素，为投资决策提供参考。
2023-08-31 cs.AI cs.LG q-fin.ST
Analyzing and Predicting Low-Listenership Trends in a Large-Scale Mobile Health Program: A Preliminary Investigation
Google Research（谷歌研究院）；ARMMAN
本研究分析并预测大规模移动健康项目 Kilkari 的低收听率趋势，通过聚类分析收听模式并利用时间序列预测识别流失受益人，以帮助非政府组织及时干预并提高项目成功率。
2023-11-13 cs.AI cs.LG cs.MA
Predicting Generalization in Deep Learning via Metric Learning -- PGDL Shared task
Jožef Stefan Institute（约瑟夫·斯特凡研究所）；Jožef Stefan International Postgraduate School（约瑟夫·斯特凡国际研究生院）
“预测深度学习的泛化（PGDL）”竞赛旨在为严格研究深度学习模型的泛化提供一个平台，并深入了解理解和解释这些模型的进展。本报告介绍了用户\emph{smeznar}提交的解决方案，该解决方案在竞赛中获得了第八名。在所提出的方法中，我们创建简单的度量，并在所提供的数据集上自动测试，找到它们的最佳组合，探索如何将输入神经网络架构的各种属性的组合用于预测其泛化。
2020-12-16 cs.LG stat.ML
Good-looking but Lacking Faithfulness: Understanding Local Explanation Methods through Trend-based Testing
Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
本文针对局部解释方法忠实性测试中的随机主导问题，提出三种基于趋势的忠实性测试方法，并在图像、自然语言和安全任务上验证了其优于传统测试，首次成功评估复杂数据上的解释方法并显著提升下游模型调试效果。
2023-09-09 cs.AI cs.CR cs.LG
Residual Embedding Similarity-Based Network Selection for Predicting Brain Network Evolution Trajectory from a Single Observation
Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）；University of Sousse（苏塞大学）
虽然现有的预测框架能够处理欧几里德结构化数据（即大脑图像），但它们可能无法推广到几何非欧几里德数据，如大脑网络。此外，这些都植根于样本选择步骤中使用欧几里得或学习向量化训练和测试大脑网络之间的相似性度量。这样的样本连接组表示可能包括可能误导训练样本选择步骤的不相关和冗余特征。毫无疑问，这未能利用和保护大脑连接体的拓扑结构。为了克服这个主要缺点，我们提出了基于残差嵌入相似性的网络选择（RESNets），用于从单个时间点预测大脑网络的进化轨迹。RESNets首先使用对抗性连接体嵌入网络学习每个训练和测试样本的紧凑几何嵌入。这很好地降低了大脑网络的高维性，同时通过图卷积网络保留了它们的拓扑特性。接下来，为了计算受试者之间的相似性，我们引入了连接大脑模板（CBT）的概念，这是一个固定的网络参考，我们进一步将每个训练和测试网络表示为嵌入空间中与参考CBT的偏差。因此，我们通过比较他们相对于预定义的CBT的学习残差嵌入，选择与基线测试对象最相似的训练对象。一旦在基线选择了最佳训练样本，我们只需在后续时间点对其相应的大脑网络进行平均，即可预测测试网络的进化轨迹。我们在健康和紊乱的大脑网络上的实验表明，与RESNets消融版本和传统方法相比，我们提出的方法是成功的。
2020-09-23 cs.CV cs.LG
Predicting the Popularity of Reddit Posts with AI
Henry M. Gunn High School（亨利·M·冈恩高中）
社交媒体创造了至关重要的大众变化，因为流行的帖子和意见对用户的决策和思维过程产生了重大影响。例如，最近由r/wallstreetbets启发的Reddit起义产生了显着的经济影响，这是从线程上的一系列帖子开始的。对可能产生显著影响的员额的预测将有助于对可能出现的下列趋势作出准备。这项研究旨在开发一个能够准确预测Reddit帖子受欢迎程度的机器学习模型。具体来说，该模型是基于其文本内容预测帖子将获得的支持数。我试验了三种不同的模型：基线线性回归模型、随机森林回归模型和神经网络。我从在线数据集中收集了Reddit帖子数据，并分析了模型在单个子Reddit和一组子Reddit上训练时的性能。结果表明，在对模型的损失进行比较时，神经网络模型表现最好。通过使用机器学习模型，通过用户必须发布的反应来预测社交趋势，可以预见不久的将来更好的画面。
2021-06-17 cs.IR cs.LG
Predicting Company Growth using Scaling Theory informed Machine Learning
Swarma Research（Swarma研究机构）；The Santa Fe Institute（圣达菲研究所）
本文提出基于缩放理论的机器学习框架，用于预测公司增长，结合了机制驱动的平均趋势模型与数据驱动的残差波动模型，展示了其在多个财务指标上的预测性能和可解释性优势。
2026-02-14 cs.CE cs.LG econ.GN
Wasserstein Parallel Transport for Predicting the Dynamics of Statistical Systems
Department of Statistics and Data Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学统计与数据科学系）；Machine Learning Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器学习系）；Department of Economics, Emory University（埃默里大学经济系）
本文提出Wasserstein平行趋势方法，通过最优传输几何中的平行传输解决分布空间缺乏向量空间结构的问题，实现因果推断、领域适应和反事实预测。
2026-03-24 cs.LG math.PR math.ST
Predicting Research Trends with Semantic and Neural Networks with an application in Quantum Physics
University of Vienna（维也纳大学）；Austrian Academy of Sciences（奥地利科学院）；University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所）
在所有科学学科中，数量庞大且不断增长的出版物是一个人类研究人员无法理解的。因此，研究人员不得不专注于狭窄的子学科，这使得发现超出自己研究领域的科学联系变得具有挑战性。因此，从大量出版物中获取结构化知识有助于推动科学前沿。在这里，我们展示了一种从已发表的科学文献中构建语义网络的方法，我们称之为SemNet。我们使用SemNet来预测研究的未来趋势，并激发新的，个性化的和令人惊讶的科学思想种子。我们将其应用于量子物理学学科，近年来该学科的活动出现了前所未有的增长。在SemNet中，科学知识被表示为一个不断发展的网络，使用自1919年以来发表的75万篇科学论文的内容。网络的节点对应于物理概念，当研究文章中同时研究两个物理概念时，会绘制两个节点之间的链接。我们从SemNet内部识别出过去有影响力和获奖的研究主题，从而证实它存储了有用的语义知识。我们使用SemNet过去的状态来训练深度神经网络，以预测量子物理研究的未来发展，并使用历史数据来确认高质量的预测。利用神经网络和理论网络工具，我们能够通过识别具有独特和极端语义网络属性的概念对来提出新的、个性化的、开箱即用的想法。最后，我们认为可能的未来发展和影响，我们的研究结果。
2020-01-08 cs.DL cs.LG physics.hist-ph
Predicting Cardiopulmonary Exercise Testing Outcomes in Congenital Heart Disease Through Multi-modal Data Integration and Geometric Learning
School of Computing Science at University of Glasgow（格拉斯哥大学计算科学学院）；Golden Jubilee National Hospital（金禧国家医院）；Helen DeVos Children’s Hospital, Corewell Health（科尔韦尔健康海伦·德沃斯儿童医院）
本研究首次通过整合12导联心电图与临床文本数据，利用黎曼几何学习方法构建模型，可更准确地预测先天性心脏病患者的心肺运动试验结果，为患者死亡风险评估提供新的技术路径。
2025-03-18 cs.LG
Predicting Customer Churn: Extreme Gradient Boosting with Temporal Data
Seycor Consulting（Seycor咨询公司）
利用大规模时间序列数据准确预测客户流失是许多商业领域面临的共同问题。由于时间序列数据常见的时间问题，跨各种时间窗口创建用于训练和测试的模型特征可能特别具有挑战性。在本文中，我们将探索极端梯度提升（XGBoost）在具有各种时间特征的客户数据集上的应用，以创建高度准确的客户流失模型。特别是，我们描述了一种有效的方法来处理时间敏感的特征工程。该模型在WSDM Cup 2018 Churn Challenge中提交，并在575支球队中获得第一名。
2018-02-09 cs.AI cs.LG stat.ML
Autoencoder based Hybrid Multi-Task Predictor Network for Daily Open-High-Low-Close Prices Prediction of Indian Stocks
股票价格是高度波动的，趋势的突然变化对于传统的预测模型来说往往是非常有问题的。标准的长短期记忆（LSTM）网络被认为是这种预测的最先进模型。但是，这些模型无法处理价格趋势的突然和剧烈变化。此外，股票的开盘价、最高价、最低价和收盘价（OHLC）也存在一些内在的约束。文献中缺乏对OHLC价格内在属性的研究。我们认为，预测第二天的OHLC价格比预测股票的趋势更具信息性，因为趋势主要是仅使用这些OHLC价格计算的。问题主要集中在今天买明天卖（BTST）交易。在这方面，当用股票价格预先训练时，AE可能是有益的。提出了一种新的框架，其中预训练的编码器级联在多任务预测器网络的前面。这种混合网络可以利用网络组合的力量，既可以处理OHLC约束，也可以捕捉价格的任何突然剧烈变化。可以看出，这样的网络在预测股票价格方面效率要高得多。实验已经扩展到推荐第二天最赚钱和最超买的股票。该模型已在多家印度公司进行了测试，发现拟议模型的建议在300天的测试期内没有造成任何损失。
2022-04-28 cs.LG
Predicting Lung Disease Severity via Image-Based AQI Analysis using Deep Learning Techniques
COEP Technological University（COEP科技大学）
本文提出一种基于VGG16图像特征提取与神经网络预测AQI，并结合SVC和KNN评估肺部疾病严重程度的综合方法，在AQI和疾病严重程度测试中分别取得87.44%和97.5%的准确率。
2024-05-07 cs.CV cs.LG
Predicting Machine Translation Performance on Low-Resource Languages: The Role of Domain Similarity
University of Michigan（密歇根大学）；University of Toronto（多伦多大学）；Centro de Investigación en Matemáticas（数学研究中心）；Amherst College（阿默斯特学院）；Universiteit Gent（根特大学）；Ontario Tech University（安大略理工大学）
本研究针对低资源语言，通过回归模型分析微调语料规模、领域相似性和语言相似性对机器翻译性能的影响，发现领域相似性是最关键的预测因素。
2024-02-04 cs.CL cs.LG
Predicting pregnancy using large-scale data from a women's health tracking mobile application
Stanford（斯坦福大学）；Clue by BioWink GmbH（Clue by BioWink有限责任公司）；Chan-Zuckerberg Biohub（陈-扎克伯格生物中心）
50多年来，预测怀孕一直是妇女健康的一个基本问题。以前的数据集是通过精心策划的医学研究收集的，但最近女性健康跟踪移动应用程序的增长为更广泛的人群提供了潜力。然而，从移动健康跟踪数据预测怀孕的可行性尚不清楚。在这里，我们开发了四个模型-一个逻辑斯谛回归模型和3个LSTM模型-使用来自女性健康跟踪应用程序Clue的数据来预测女性怀孕的概率。在来自65，276名女性的7900万个日志数据集上评估我们的模型，我们发现我们预测的怀孕概率对女性进行了有意义的分层：预测概率前10%的女性有89%的机会在6个月经周期内怀孕，相比之下，底部10%的女性有27%的机会怀孕。我们开发了一种技术，从我们的深度学习模型中提取可解释的时间趋势，并表明这些趋势与以前的生育率研究一致。我们的研究结果说明了妇女的健康跟踪数据为预测更广泛人群的怀孕提供的潜力;我们最后讨论了实现这一潜力所需的步骤。
2019-03-27 cs.CY cs.LG stat.AP
Automatic deep learning for trend prediction in time series data
最近，深度神经网络（DNN）算法已经被探索用于预测时间序列数据中的趋势。在许多实际应用中，时间序列数据是从动态系统中捕获的。DNN模型必须在更新和重新训练时提供稳定的性能，因为新的观察结果可用。在这项工作中，我们将探讨使用自动机器学习技术来自动化趋势预测的算法选择和超参数优化过程。我们展示了最近的AutoML工具，特别是HpBandSter框架，可以有效地用于自动化DNN模型开发。我们的AutoML实验发现了最佳配置，这些配置产生的模型与在四个数据集的手动实验中发现的配置的平均性能和稳定性水平相比非常好。
2020-09-17 cs.LG eess.SP
100 instances is all you need: predicting the success of a new LLM on unseen data by testing on a few instances
University of Cambridge（剑桥大学）；Leverhulme Centre for the Future of Intelligence（勒沃休姆未来智能中心）；Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学）；VRAIN；ValGRAI
本文提出利用少量参考实例和历史LLM评估结果训练通用评估器，以低成本预测新LLM在未见实例上的表现，并在HELM-Lite等基准上验证其分布内效果。
2024-09-05 cs.AI cs.CL cs.LG
Application of Machine Learning in Forecasting International Trade Trends
University of Georgia（佐治亚大学）；George Mason University（乔治梅森大学）；Georgetown University（乔治城大学）；Economic Research Services（经济研究服务局）
最近，国际贸易政策因限制基本商品（如钢铁、铝、大豆和牛肉）的跨境交换而受到关注。由于贸易严重影响就业和工资，预测未来的贸易模式是世界各地政策制定者的高度优先事项。虽然传统的经济模型旨在成为可靠的预测器，但我们认为机器学习（ML）技术可以更好地预测政策决策。开放的政府数据为算法提供了动力，这些算法可以解释和预测贸易流量，从而为政策提供信息。本文收集的数据描述了国际贸易交易和通常相关的经济因素。部署的机器学习（ML）模型包括：ARIMA、GBoosting、XGBoosting和LightGBM，用于预测未来的贸易模式，以及根据经济因素对各国进行K均值聚类。与短期和主观（直线）预测和中期（汇总）预测不同，ML方法为单个商品提供了一系列数据驱动和可解释的预测。模型，其结果和政策的介绍和评估的预测质量。
2019-10-07 cs.LG econ.EM
Power Law Trends in Speedrunning and Machine Learning
本文发现速通世界纪录提升符合幂律，并提出随机效应预测模型，在速通与机器学习基准上优于基线，进而推断ML基准远未饱和且突发大幅进步虽可能性低但不能排除。
2023-04-19 cs.AI cs.LG stat.AP
Fuzzy Logic Model for Predicting the Heat Index
Bandung Institute of Technology（万隆理工学院）
建立了一个模糊推理系统，用于从温度和相对湿度数据预测热指数。利用模糊逻辑在使用输入到输出的不精确映射来编码系统变量的互连性方面的有效性，来揭示温度和湿度条件如何影响生长室中的热指数的语言模型。当在测试集上进行评估时，所开发的模型实现了0.974的R2和0.084的RMSE，并且结果具有统计学显著性（F1，5915 = 222900.858，p < 0.001）。通过提供数据趋势的语言总结以及高预测精度的优点，模糊逻辑模型被证明是一种有效的热控制问题的机器学习方法。
2022-10-28 cs.AI cs.LG
Spatio-Temporal Similarity Measure based Multi-Task Learning for Predicting Alzheimer's Disease Progression using MRI Data
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
针对传统AD进展预测模型忽略脑区时间关联的问题，提出基于时空相似性度量的多任务学习方法，可更有效预测疾病进展并识别关键生物标志物关联。
2023-11-06 cs.CV cs.LG eess.IV
Relational graph convolutional networks for predicting blood-brain barrier penetration of drug molecules
The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心）
评价药物分子的血脑屏障（BBB）通透性是脑药物开发的关键步骤。传统的评价方法需要复杂的体外或体内测试。或者，基于机器学习的计算机预测已被证明是补充体外和体内方法的具有成本效益的方法。然而，所建立的模型的性能受到限制，他们无法处理药物和蛋白质之间的相互作用，这在BBB穿透行为背后的机制中起着重要作用。为了解决这一限制，我们采用了关系图卷积网络（RGCN）来处理药物-蛋白质相互作用以及每种药物的性质。RGCN模型的总体准确度为0.872，AUROC为0.919，AUPRC为0.838，用于药物-蛋白质相互作用和Mordred描述符作为输入的测试数据集。引入药物-药物相似性来连接数据图中结构相似的药物进一步改善了测试结果，总体准确度为0.876，AUROC为0.926，AUPRC为0.865。特别是，RGCN模型被发现大大优于LightGBM基础模型时，与药物的BBB渗透依赖于药物-蛋白质相互作用进行评估。我们的模型有望提供高置信度的预测血脑屏障渗透性的药物优先级在实验筛选血脑屏障穿透药物。
2022-04-06 cs.LG q-bio.QM
Predicting Stock Prices using Permutation Decision Trees and Strategic Trailing
Department of Computer Science and Information Systems（计算机科学与信息系统系）；BITS Pilani K K Birla Goa Campus（比斯潘大学KK比拉戈阿校区）；Complex Systems Programme（复杂系统计划）；National Institute of Advanced Studies, IISc Campus（国家先进研究院，IISc校区）；Consciousness Studies Programme（意识研究计划）
本文提出基于 Permutation Decision Trees 和 strategic trailing 的高频交易策略，在印度股市等数据上测试，其利润达1.1802%，优于LSTM、RNN及买入并持有策略。
2025-09-15 cs.LG
Predicting COVID-19 Prevalence Using Wastewater RNA Surveillance: A Semi-Supervised Learning Approach with Temporal Feature Trust
Mount Holyoke College（马修斯学院）；Groton School（格罗顿学校）；University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
本文提出一种半监督学习方法，利用污水RNA监控数据预测新冠流行病，解决时间特征可靠性问题。
2025-11-27 cs.LG q-bio.QM stat.AP
Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training Deep Learning Models
University of Copenhagen（哥本哈根大学）
深度学习（DL）可以在各种任务中取得令人印象深刻的结果，但这通常是以在专用硬件加速器上长时间训练模型为代价的。近年来，这种能源密集型工作量大幅增长。如果这种指数趋势继续下去，机器学习（ML）可能会成为气候变化的重要贡献者。如果从业者意识到他们的能源和碳足迹，那么他们可能会积极采取措施，尽可能减少它。在这项工作中，我们提出了Carbontracker，用于跟踪和预测训练DL模型的能源和碳足迹的工具。我们建议使用Carbontracker等工具报告模型开发和培训的能源和碳足迹以及性能指标。我们希望这将促进ML中的负责任计算，并鼓励对节能深度神经网络的研究。
2020-07-06 cs.CY cs.LG eess.SP
Predicting Temperature of Major Cities Using Machine Learning and Deep Learning
BRAC University（BRAC大学）
针对主要城市气温预测，本文基于 University of Dayton 数据，结合时间序列分析及 LSTM、RNN、ARIMA、SARIMA、Prophet 等模型，提出可处理异常、季节性与平稳性的准确预测方法。
2023-09-23 cs.LG
Training Neural Networks Based on Imperialist Competitive Algorithm for Predicting Earthquake Intensity
Amirkabir University of Technology - Tehran Polytechnic（阿米尔卡比尔理工大学（德黑兰理工学院））
本研究以帝国竞争演算法（ICA）来决定神经网络的权值与偏置，以训练网路来预测里氏地震烈度。为此，我们采用了Berkeley数据库提供的发震时间、震中经纬度、震源深度、震中距震源中心距离等相关参数。所研究的神经网络有两个隐层：第一层有16个神经元，第二层有24个神经元。用ICA算法对测试数据进行处理，平均误差为0.0007，方差为0.318。用ICA算法的MSE准则预测里氏地震的误差为0.101，而用GA算法的MSE值为0.115。
2017-02-13 cs.LG cs.NE
Predicting Safety Misbehaviours in Autonomous Driving Systems using Uncertainty Quantification
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Software Institute - USI Lugano（瑞士意大利语区卢加诺大学软件学院）；fortiss GmbH（弗奥蒂斯有限公司）
本文评估了MC-Dropout和Deep Ensembles两种贝叶斯不确定性量化方法在自动驾驶系统安全不当行为前瞻性测试中的有效性与计算开销，其在Udacity模拟器基准中表现优于现有方法，为构建故障安全机制提供可行方案。
2025-02-13 cs.LG cs.RO cs.SE
ProtGO: A Transformer based Fusion Model for accurately predicting Gene Ontology (GO) Terms from full scale Protein Sequences
University of Central Florida（中佛罗里达大学）
本研究提出基于Transformer的蛋白质功能注释融合模型ProtGO，可从全序列预测GO术语，准确率达当前最优，轻量低耗且不受序列长度限制。
2024-12-08 cs.LG q-bio.GN
Predicting Future Shanghai Stock Market Price using ANN in the Period 21-Sep-2016 to 11-Oct-2016
School of Computing and Informatics, University of Nairobi（内罗毕大学计算与信息学院）
预测任何股票市场的股票价格仍然是许多投资者和研究人员的追求。那些在股市交易的人倾向于在他们的预测中使用技术，基本面或时间序列分析。这些方法通常指导趋势，而不是确切的可能价格。正是由于这个原因，人工智能系统，例如人工神经网络，即具有误差反向传播的前馈多层感知器，可以用于这种预测。神经网络应用中的一个难点是确定合适的网络参数。作者在以前的研究中已经确定了网络参数为5：21：21：1，训练数据为80%或训练数据为4年的训练数据，作为股票预测的一个足够好的模型。该模型已在预测2016年9月21日至2016年10月11日期间的上海证券交易所股票中进行了测试，大约在这些预测发布后一周。本研究旨在证实简单的神经网络系统在典型的股票市场预测中可以相当强大。
2016-09-17 cs.LG q-fin.ST
Unifying Mixed Gas Adsorption in Molecular Sieve Membranes and MOFs using Machine Learning
Indian Institute of Science（印度科学学院）
本文提出一种仅基于气体混合物和吸附剂物理性质特征的机器学习模型，通过在碳分子筛膜和CoRE MOF数据库上联合训练，统一预测两类材料中纯气体和二元混合气体的吸附等温线，并成功预测CALF-20的CO2吸附量。
2024-06-19 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.soft cs.LG
A Bayesian Approach for Predicting Food and Beverage Sales in Staff Canteens and Restaurants
Alpen-Adria-Universität Klagenfurt（克拉根福阿尔卑斯-亚德里亚大学）
准确的需求预测是成功管理餐厅和员工食堂的关键因素之一。特别是，正确预测菜单项的未来销售可以精确订购食品库存。从环境的角度来看，这确保了消费前的食物浪费保持在低水平，而从管理的角度来看，这对保证餐厅的盈利能力至关重要。因此，我们有兴趣预测给定菜单项的每日销售量的未来值。相应的时间序列显示出多个强季节性、趋势变化、数据缺口和异常值。我们提出了一种预测方法，它完全基于从销售点系统检索的数据，并允许一个简单的人类解释。因此，我们提出了两个预测未来销售额的广义可加模型。在一个广泛的评估，我们认为两个数据集收集在一个休闲餐厅和一个大型员工食堂组成的多个时间序列，涵盖了20个月的时间，分别。我们表明，所提出的模型适合所考虑的餐厅数据的功能。此外，我们比较我们的方法对其他成熟的预测方法的性能的预测性能。
2021-05-10 cs.LG stat.AP stat.ME
Predicting Antimicrobial Resistance (AMR) in Campylobacter, a Foodborne Pathogen, and Cost Burden Analysis Using Machine Learning
School of Computing, Engineering and Digital Technologies（计算、工程与数字技术学院）；Teesside University（泰赛德大学）；School of Health and Life Sciences（健康与生命科学学院）；National Horizons Centre（国家视野中心）
本研究利用机器学习整合基因组、流行病学与经济数据，构建模型预测弯曲菌AMR表型及未来发病与经济负担，为耐药防控提供数据支撑。
2025-09-03 cs.LG q-bio.QM
A neural operator for predicting vibration frequency response curves from limited data
本文提出一种神经算子，通过隐式数值方案从有限数据预测振动频率响应曲线，实现99.87%的预测精度。
2026-03-10 cs.LG cs.SY eess.SY
