Standards and Performance Metrics for On-Road Automated Vehicles Workshop
演示模拟工具：系统交互演示时使用的模拟工具（Carla+Autoware+ROS）。公路自动驾驶汽车 (AV) 预计将显着影响日常生活的关键方面。然而，这些复杂的
Leidos Successfully Flies Guided Small Cruise Missile
Leidos [LDOS]周一表示，去年秋天，它成功地进行了一项小型空气发射的巡航导弹的指导飞行测试，展示了关键性能指标。黑色箭头的测试[…]
Reigniting the Spark: Boosting Morale in Modern Schools
“士气不仅是一种感觉；这是集体努力的引擎。一支高昂的团队可以实现不可能的事情，而在日常活动中却沮丧地挣扎。“斗争是真实的，我的朋友，在士气方面，要确保这仍然是积极的。最近，在我的播客打开背包的播客上，我在重新访问了我在2022年写的博客文章后详细讨论了此主题。在Spotify或您访问您喜欢的播客的任何地方都会收听。您也可以在此处阅读博客文章。以下是关于该主题的一些扩展的想法。在苛刻的学校环境中，保持高士气对于教学，学习，创新，成果和整体员工福祉至关重要。沮丧的人会导致效率下降，营业额提高和有毒的工作文化。但是，领导者如何有效地提高士气？答案在于一种多方面的方法优先考虑反馈，情商，自主权，正确的
Time-Series Forecasting Methods: A Review
摘要：时间序列预测技术对于通过分析过去趋势来预测未来值至关重要。这些技术假设未来趋势将与历史趋势相似。预测涉及使用基于历史数据的模型来预测未来值。时间序列模型具有广泛的应用，从天气预报到销售预测，并且是最有效的预测方法之一，尤其是在做出涉及未来不确定性的决策时。为了评估预测准确性并比较适合时间序列的模型，本研究使用了三个性能指标：平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE) 和均方根误差 (RMSE)。
MUSCLE: A Model Update Strategy for Compatible LLM Evolution
大型语言模型 (LLM) 会定期更新以提高性能，通常是通过更改数据或架构来实现的。在更新过程中，开发人员通常优先考虑改进整体性能指标，而较少关注与早期模型版本的兼容性。从一个模型版本到下一个模型版本，实例级性能下降（实例回归）可能会干扰用户对特定语言模型功能的心理模型。用户每次更新都必须调整他们的心理模型，这可能会导致不满，尤其是当……
Building Control Graphics Criteria Update: Standards and Criteria Project 23T12
摘要：美国陆军工程兵团 (USACE) 标准和准则工作建议更新统一设施准则 (UFC) 3-470-01 和统一设施指南规范 (UFGS) 25 10 10 中与建筑图形相关的内容。建筑图形是主要设施界面，是任何 HVAC 控制集成项目与基地范围系统集成所必需的；然而，目前缺乏标准严重限制了它们的有效性，并经常为最终用户提供不一致、低质量的工具。该项目制定了良好 HVAC 图形的“指导原则”以及标准语言，以协助国防部采购和实施良好的图形。本报告包含大量插图，以展示所提议标准的良好和不良实施情况。目的不是用这些图像建立国防部级图形标准，而是为设计师和质量保证人员提供正确（和错误）的试金石。主要建
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。I - 从解释模型预测到解释模型性能敏感 AI 系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。为了揭开不透明 AI 应用的面纱，可解释 AI (XAI) 方法（例如事后可解释性工具（例如 SHAP、LIME））如今被广泛使用，并且从其输出中产生的见解现在已被广泛理解。除了单个预测之外，我们在本文中展示了如何使用可解释性能 (XPER) 方法识别任何分类或回归模型的性能指标（例如 AUC、R2）的驱动因
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance | by Sébastien Saurin | Sep, 2024
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法 照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄 与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。敏感人工智能系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。揭开不透明的面纱 XPER：揭开预测性能的驱动力 | 作者：Sébastien Saurin | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
The next big thing in tech could come from these tiny light absorbers
当光吸收器变得非常小时，几乎所有设备性能指标都会得到改善 - 但做到这一点说起来容易做起来难。科技领域的下一个重大事件可能来自这些微小的光吸收器，这篇文章最先出现在《先进科学新闻》上。
语音活动检测 (VAD) 是语音识别、说话人识别和免提通信系统等各种应用中的关键组件。随着对个性化和情境感知技术的需求不断增长，对有效的个性化 VAD 系统的需求变得至关重要。在本文中，我们对个性化语音活动检测 (PVAD) 系统进行了比较分析，以评估其在现实世界中的有效性。我们引入了一种全面的方法来评估 PVAD 系统，结合了各种性能指标，例如帧级和……
NIST Publishes Automated Vehicles Workshop Report
NIST 于 2023 年 9 月举办了一场关于道路自动驾驶汽车标准和性能指标的虚拟研讨会，吸引了来自工业界、学术界和政府的 600 多名与会者。 NIST 现已发布研讨会报告《NIST 内部》
Automated Vehicle Stakeholders Get Updates on NIST Research and Inform Future Efforts
NIST 于 2023 年 9 月 5 日至 8 日举办了道路自动驾驶汽车标准和性能指标研讨会，来自美国和其他国家/地区的利益相关者几乎参加了会议。在第一天的主题演讲中，美国国会女议员
Attend NIST’s Virtual Workshop on Automated Vehicles, September 5-8, 2023
立即报名参加 NIST 于 2023 年 9 月 5 日至 8 日举办的关于道路自动驾驶车辆 (AV) 标准和性能指标的免费虚拟研讨会。可在线获取注册和时间表。本次研讨会汇集了自动驾驶汽车社区
NIST Conducting Automated Vehicle Workshop, September 5-8, 2023
NIST 将于 2023 年 9 月 5 日至 8 日举办关于道路自动驾驶车辆 (AV) 标准和性能指标的虚拟研讨会。可在线免费注册和安排。该研讨会的目的是： 连接 AV 社区 提供整体
How Brisa Robotics uses AWS to improve robotics operations
在本文中，您将了解 Brisa Robotics 如何利用 Amazon Web Services (AWS) 收集、存储和处理来自混合车队的数据以改善客户运营。Brisa 将非自动机器转变为自动车队，收集数据以帮助客户跟踪关键性能指标并改善运营。他们的使命是增强 […]
