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World File Search System一致性
社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰
在牲畜生产中对抗菌耐药性（AMR）的越来越多的意识导致呼吁开发诸如抗菌肽（AMPS）之类的替代品，这些替代品也能够在农场动物中打击感染性疾病。放大器开发的关键一步是了解人们对这项技术的观点，以避免与社会期望的不一致。这项研究的目的是调查大学学生在农场动物中应用的研究，作为抗生素使用的替代方法。我们研究了20名大学生，并使用主题分析确定了六个主题：1）初始知识，包括抗生素知识和AMP的初始印象； 2）人类的福祉，包括食品和动物健康对公共卫生的影响，解决AMR的重要性以及农民的成本； 3）动物福利，包括动物健康，福利和生产以及有争议的农场实践的延续； 4）AMP的自然性，包括生物相容性和比较生物材料的相同和不同物种的转移； 5）AMP的不可预见的后果，以及研究新技术的意外后果的重要性； 6）公众接受AMP，包括信任和缺乏意识。总而言之，参与者将AMP积极地视为农场动物中抗生素使用的一种替代方法来解决AMR。但是，关键问题涉及对食品系统，公共卫生和动物福利的意外有害影响，这可能会影响公众对动物农业中AMP的接受。
供应商 Mode S 机载应答器一致性测试 - NLR
用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 用于多供应商 Mode S 机载应答器的独立验证工具 一致性测试 一致性测试 一致性测试 一致性测试
数值敏感性增强和推理完整性一致性以定量理解
在本文中，我们描述了用于定量自然语言推断（QNLI）的方法，以及Semeval2024 Numeval任务1中的定量问题回答（QQA）。挑战的重点是增强模型的定量理解，从而证明其在某些任务上的绩效。我们从两个角度完成了这项任务：（1）通过在监督的微调阶段集成现实世界的数值 - 隔离数据（SFT）阶段，我们增强了该模型的NU-MERIMIC敏感性。（2）我们开发了一种重要的奖励模型评分机制，利用了从Human Refectback（RLHF）技术中的强化学习来提高模型的推理完整性。表现出的结果表明，我们的甲基动物可以实现出色的性能。我们的代码可以在https://github.com/ bit-numeval/numeval找到。
可访问性一致性报告 - 盐酸纳美芬注射液
• 第三方 Cookie – 隐私政策链接未宣布为“隐私政策”，而“确定”按钮宣布为“关闭 Cookie 消息”。 • 仅在 Firefox 中 – 背景视频获得焦点并宣布为“空白”。 • 第三方“不出售我的信息”弹出窗口 – 激活后焦点不会进入模式。 2.5.1 指针手势（A 级 2.1 和 2.2）支持 2.5.2 指针取消（A 级 2.1 和 2.2）支持 2.5.3 名称中的标签（A 级 2.1 和 2.2）支持 2.5.4 运动驱动（A 级 2.1 和 2.2）支持 3.1.1 页面语言（A 级）支持 3.2.1 聚焦时（A 级）支持 3.2.2 输入时（A 级）支持 3.2.6 一致帮助（仅 A 级 2.2）支持 3.3.1 错误识别（A 级）支持
一致性扩散模型的理论：分布估计符合快速采样
扩散模型已彻底改变了各种综合域，包括计算机视觉和音频产生。尽管具有最新的表现，但由于涉及的大量步骤，扩散模型以其缓慢的样本生成而闻名。响应中，已经开发出一致性模型以合并采样过程中的多个步骤，从而显着提高了样本生成速度而不会损害质量。本文介绍了连续性模型的第一个统计理论，将其培训作为分配差异最小化问题的培训。我们的分析基于一致性模型的Wasserstein距离产生统计估计率，与Vanilla扩散模型相匹配。此外，我们的结果涵盖了通过蒸馏和隔离方法培训一致性模型的训练，从而揭示了它们的基本优势。
ERA中的大气能量，水分和质量预算的一致性和同质性5
摘要：这项研究使用先进的数值和诊断方法来评估ECMWF（ERA5）与观察到的大气顶部（TOA）能量流量（TOA）能量流相结合的第五次重大全球重新分析，1985- 2018年期间。我们使用质量平衡的数据评估子午线以及海洋能量运输，并进行内部一致性检查。此外，还检查了ERA5中的水分和质量预算，并将使用ERA-Interim以及基于观察的估计值进行比较。结果表明，与ERA-Interim（4.74 6 0.09 PW）相比，ERA5（4.58 6 0.07 PW）在ERA5（4.58 6 0.07 PW）的峰值峰值（4.74 6 0.09 PW）较弱，其中ERA5的较高空间和时间分辨率可以作为可能的原因。ERA5中的海洋与能源运输至少从2000年开始（; 2.5 PW）是可靠的，因此，净弓形虫和横向能量在陆地上的不平衡处于陆上的顺序； 1 W m 2 2。旋转和旋转效应通常在ERA5中较小且暂时的变化较小。对水分预算的评估表明，海洋水分的传输和参数化的淡水流量在ERA5吻合良好，而ERA-Interim中存在较大的不一分子。总的来说，从ERA5得出的预算的质量显然要比ERA-Interim的估计值更好。仍然有一些特别敏感的预算数量（例如，降水，蒸发和海洋能源运输）显示出明显的不均匀性，尤其是在1990年代后期，这需要进一步研究，需要在年际可变性和趋势研究中考虑。
根据欧盟《人工智能法》对人工智能系统进行一致性评估的程序
人工智能 (AI) 有望助力人类繁荣、经济繁荣和可持续增长。得益于机器学习的进步、以更低的成本获得计算能力、数据可用性的提高以及数字设备的普及，AI 将使公共、私人和第三部门受益。AI 已成为一种日益增长的交互式、自主和自学代理资源，它可以执行原本需要人类智能和干预才能成功执行的任务 [1]。将任务委托给 AI 系统有助于提高一致性、提高效率并增加对服务或产品的访问。最近的估计表明，到 2030 年，AI 可能会使全球 GDP 增长约 15% [2]。AI 的积极影响不仅是经济方面的，也是社会方面的 [3]。例如，考虑人工智能在医疗保健领域的应用，其中人工智能驱动的图像识别可增强诊断服务，或在公共部门，人工智能用于通过更准确的预测来提高社区服务的质量 [4]。由于人工智能能够从大量甚至结构化程度较低的数据中得出推论，因此它是一种特别有用的工具，可以为复杂问题提供新的解决方案，例如实现联合国可持续发展目标 (SDG) [5]。
用于 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性方法
用于 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性分析方法 T. Steven Cotter 老道明大学 tcotter@odu.edu Veysel Yesilbas，博士。 Vyesi001@odu.edu ____________________________________________________________________________________________ 摘要 评分者间信度可以看作是评分者对给定项目或情况的一致程度。已经采取了多种方法来估计和提高受过培训的事故调查员使用的美国国防部人为因素分析和分类系统的评分者间信度。在本研究中，三名经过培训的教练飞行员使用 DoD-HFACS 对 2000 年至 2013 年期间的 347 份美国空军事故调查委员会 (AIB) A 级报告进行分类。总体方法包括四个步骤：(1) 训练 HFACS 定义，(2) 验证评级可靠性，(3) 评级 HFACS 报告，以及 (4) 随机抽样以验证评级可靠性。属性一致性分析被用作评估评级者间信度的方法。在最后的训练验证轮中，评估者内部一致性范围为 85.28% 至 93.25%，每个评估者与标准的一致性范围为 77.91% 至 82.82%，评估者之间一致性范围为 72.39%，所有评估者与标准的一致性为 67.48%。HFACS 评分摘要随机样本的相应一致性在评估员内部为 78.89% 到 92.78%，在评估员之间为 53.33%，这与之前的研究一致。这项初步研究表明，训练-验证-评级-确认属性一致性分析方法有可能帮助提高 HFACS 评级的可靠性，并有助于准确捕捉人为因素对飞机事故的影响。需要进行额外的全面研究来验证和充分开发所提出的方法。关键词 事故调查、HFACS、内部评估者可靠性 介绍 原因 (1990) 事故因果模型，也称为瑞士奶酪模型，是一种理论模型，旨在解释事故如何在组织层面上表现出来。该模型的主要假设是事故发生的方式使得原因在组织层面上存在关系。第二个假设是，至少组织层面需要共同努力来防止事故发生。根据这些假设，Reason 理论认为，大多数事故都可以追溯到先前组织层面的潜在人为失误导致的主动和潜在人为失误。.人为因素分析和分类系统 (HFACS) 最初由 Wiegmann 和 Shappell (2003) 根据 Reason 模型改编而成，适用于航空领域，该系统确定了组织内可能发生人为错误的四个层级：组织影响、不安全监督、不安全行为的前提条件和不安全行为。自 2005 年以来，美国国防部 (DoD) 一直使用 HFACS (DOD, 2005) 作为 DOD HFACS，但在不安全行为前提条件和不安全行为层面上进行了一些更改。DOD HFACS (2005) 由 4 个主要层级、14 个子类别（在 Wiegmann 和 Shappell 的研究中称为类别）和 147 个纳代码组成，用于对导致飞机事故的组织人为错误进行详细分类。
供应链和区块链采用创新技术和战略一致性：案例研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
作者更正：人工智能干预随机对照试验与 CONSORT-AI 报告指南的一致性
本文原始版本从作者列表中删除了第二和第三作者 Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser。Carrie D. Llewellyn 和 Richard O. de Visser 来自英国布莱顿和苏塞克斯医学院初级保健和公共卫生系。因此，在作者贡献中添加了以下内容：“ CDL，ROdV：监督、撰写（初稿、审阅和编辑）”；和“ LFR，RG，GSC，DM，MM，LOR，SCR，MC，CK，CDL，CY，AWC，PK，AB：撰写（审阅和编辑）”。此外，在致谢中还添加了以下内容：“我们要感谢 Michael D. Howell 审阅我们的手稿，并感谢 Viknesh Sounderajah 对本次审阅的投入”。该问题已在本文的 PDF 和 HTML 版本中得到纠正。