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机器学习在中央银行的应用
反过来，获得的见解可以有效地支持基于证据的中央银行政策的实施。这显然是货币稳定的情况，尤其是在更好地理解机器学习可以提供的货币政策决策驱动因素方面。同样，在监管科技中应用机器学习可以帮助金融监管机构履行其监督任务，包括识别和解决微观层面的脆弱性和其他新出现的威胁，如气候相关的金融风险。从宏观审慎的角度来看，中央银行可以从更多地使用机器学习来解释来自各种通常不相关的数据源的信息中受益，以评估整个系统的脆弱性及其随时间的演变。此外，新技术可以支持从金融稳定角度来看也相关的其他任务，包括支付系统的运作、金融包容性、消费者保护、反洗钱和安全印钞。
经典方差是否应作为基本测量...
摘要 - 由于测量结果并不比其不确定度更好，因此指定不确定度是计量学的一个非常重要的部分。人们倾向于相信物理学中的基本常数随时间不变，并且它们是建立国际系统 (SI) 标准和计量学的基础。因此，在最先进的水平上明确指定这些物理不变量的不确定性应该是计量学的主要目标之一。但是，通过观察某些物理量的行为，我们可能会扰乱标准，从而引入不确定性。一系列观测中的随机偏差可能是由测量系统、环境耦合或标准中的固有偏差引起的。由于这些原因，并且由于相关随机噪声在自然界中与不相关随机噪声一样普遍存在，因此普遍使用经典方差和均值标准差可能会混淆而不是澄清有关不确定性的问题；即，这些测量仅适用于随机不相关偏差（白噪声），而白噪声通常是观察到的偏差频谱的子集。如果事实上该系列不是随机和不相关的，即没有白色频谱，那么由于测量是在不同时间进行的，因此系列中每个测量都是独立的假设应该受到质疑。在本文中，频率标准、标准电压电池和量块的研究提供了长期随机相关时间序列的例子，这些时间序列表明行为不是“白色”（不是随机和不相关的）。本文概述并说明了一种简单的时域统计方法，该方法为幂律谱提供了一种替代估计方法，可用于大多数重要的随机幂律过程。了解频谱可以在存在相关随机偏差的情况下提供更清晰的不确定性评估，所概述的统计方法还为白频谱提供了一个简单的测试，从而使计量学家能够知道使用经典方差是否合适或是否要结合更好的不确定性评估程序，例如，如本文所述。
人工智能与神经网络简介
数据集不具代表性会导致模型在训练数据集上表现良好，但在实际使用中，当输入新数据或独特数据时，模型无法泛化。然而，原因却不同。如果模型训练时间过长或具有过多容量，用于记忆训练数据（而不是识别其中的潜在模式）或学习其中不相关的模式，则会发生过度拟合。例如，电子邮件垃圾邮件检测模型可能会在训练期间记住标记为垃圾邮件的电子邮件中的特定单词或短语。当这些确切的单词没有出现在现实世界的垃圾邮件中时，它就无法将其检测为垃圾邮件。
焦点 2022 - 情报服务
过去几年，我一直在研究基于神经网络 (GAN) 输出的绘画。合成生成的抽象形状可以作为令人信服的物体出现，例如，如果它们除了具有暗示性的形状和背景之外还具有足够逼真的材料属性。这会产生一种既令人信服又令人困惑的伪形象，这个世界乍一看似乎可以理解，但它不断在你认为你看到的东西和屏幕上实际的东西之间交替。对我来说，这种效果最终处于将模糊数据解释为清晰明确的东西和从完全不相关的事物中提取意义的边界。我们在生活中的每一刻都在解释数据，以构建和驾驭我们与之相关的现实。但刺激是主观解释的，即使我们试图就现实的集体理解达成一致，我们也不一定与同一种解释相关。
对比增强乳房X光检查 (CEM)
对于任何拟定的适应症，有必要预先确定一个工作流程来评估与传统乳房 X 线照相术或超声检查不相关的（RC）成像发现。尽管 CEM 引导的活检设备已获得 FDA 批准，但由于目前 CEM 引导的活检有限，因此通常使用 MRI 和 MRI 活检来追踪这些发现。如果无法进行 MRI 或 MRI 引导的活检或患者无法忍受，则需要采用其他方法来检测这些发现，并且应在进行 CEM 之前认识到这一点。如果无法进行 CEM 引导或 MRI 引导的活检，则可能的选择取决于对发现的怀疑程度，可能包括短期随访 CEM、使用标志的立体定向活检，或在极少数情况下使用标志的图像引导定位，然后进行手术切除。
使用 S 参数、TDR 和 TDT 对电源模块进行状态监测
噪声是在线测量和状态监测的一个重要方面。然而，性能下降发展非常缓慢，因此可以实现非常高的积分时间。此外，S 参数的目标频率（大部分高于 100 MHz）与 PM 功能信号带宽（上升时间低于 10 ns 时限制为几十 MHz）之间的比率足够高，可以使用慢速、非常窄的带通 IF 滤波器，从而抑制大部分不相关的噪声。此外，这还将使使用部署现场状态监测所必需的低成本仪器成为可能。事实上，使用 NanoVNA V2 [15] 进行的初步测试与使用高端 ZVA24 获得的测试结果相符。该仪器可以留在现场进行实时状态监测，也可以在计划的定期维护期间连接到系统以进行 SoH 评估。
机器学习在药物开发中的目标发现
尽管已经出现了抗体-药物偶联物等生物制剂 [2,5]，但分子医学的未来仍依赖于小分子效应物的识别和验证 [1-4]。事实上，特定的药物-靶标结合和参与仍然是调节和治疗疾病的标志。生物活性物质很少针对特定靶标进行选择性结合，而是通过所谓的多药理学或网络药理学 [8,9] 与其他几种相关或不相关的大分子 [6,7] 相互作用。虽然在某些情况下，例如癌症，希望利用调节大量靶标（理想情况下属于不同的信号通路 [10]）的疗法的潜力，但一般来说，多药理学是不受欢迎的，因为它是药物不良反应的罪魁祸首 [11,12]。因此，了解与化学物质的功效和责任相关的靶标和脱靶的事实对于最大限度地发挥效益和减少开发流程中的损耗至关重要。
流感疫苗接种问题患者...
流感疫苗不会让您感染流感。老年人使用的流感疫苗使用灭活（“杀死”）病毒或完全不含流感病毒的病毒（称为重组疫苗），这两种疫苗都不会引起流感相关感染。有时人们在接种疫苗后不久可能会感觉不适并认为两者之间存在联系，但您可能出现的任何流感样症状可能是身体在产生免疫力时做出的反应，也可能是一种不相关的疾病。如果您在接种疫苗后不久就患上了流感，可能是您在接种疫苗前接触过病毒；接种疫苗后大约需要 2 周时间才能产生免疫力。尽管接种了疫苗，您也有可能感染流感，尤其是如果您接触的流感病毒与流感疫苗旨在预防的病毒截然不同。5
在 AM6xA MPU 上为自动零售扫描仪构建边缘 AI 应用程序
在数据集中，目标是为机器学习模型提供足够的与要解决的问题相关的模式实例。例如，香蕉的外观可以添加到客户的订单中。训练样本中不应始终存在不相关的模式，例如香蕉始终位于图像边缘附近或白色背景下。为了提高模型的稳健性，建议改变光照条件；物体方向、位置和角度；相机角度/高度；以及物体本身的版本（例如，处于不同成熟阶段的香蕉），如果特性可以改变的话。如果变化不够，那么训练数据可能会过度拟合，以至于神经网络在识别训练数据方面非常有效，但无法推广到新数据。数据集应反映最终系统在实践中将看到的图像。