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World File Search System偏差
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
类别偏差 2015-O0017 - 挣值管理...
252.234-7001 挣值系统通知。如 234.203 (1) 所述，使用以下规定：挣值管理系统通知（2015 年偏差 - O0017）（2015 年 9 月） (a) 如果投标人提交的提案金额为 1 亿美元或以上—— (1) 投标人应提供文件，证明联邦认知机构 (CFA) 已确定提议的挣值管理系统 (EVMS) 符合美国国家标准协会/电子工业联盟标准 748《挣值管理系统》(ANSI/EIA-748)（招标时的最新版本）中的 EVMS 指南。政府保留在必要时对 EVMS 进行审查以验证合规性的权利。 (2) 如果投标人提议使用尚未确定是否符合本条款第 (a)(1) 款要求的系统，则投标人应提交一份符合 ANSI/EIA-748 中准则的综合计划。 (i) 该计划应 - (A) 描述投标人打算在履行合同中使用的 EVMS，以及拟议的 EVMS 如何符合 ANSI/EIA-748 中的 EVMS 准则； (B) 区分投标人现有的管理系统和为满足 EVMS 准则而拟议的修改； (C) 根据 EVMS 准则描述管理系统及其应用； (D) 描述适用于分包商的 EVMS 准则的拟议管理程序；以及 (E) 描述
人类认知偏差识别以产生安全...
技术系统的复杂性、快速变化和规模快速增长，引起了人们对安全关键系统中人为因素的日益关注。毫无疑问，随着技术的发展，关键系统的安全性已经有了很大的提高，因为硬件和软件引起的事故数量已经绝对减少了，但是在每次事故中发现的人为决策偏差数量仍然更多，因为对近几十年来重大安全关键事故的分析得出结论，系统操作员、管理人员和设计人员的人为错误起了重要作用[2]。文献中有许多安全关键系统故障是由于认知偏差导致的，从而造成了巨大的悲剧。这些安全关键系统事故包括荷兰皇家航空 408 航班事故、三哩岛核电站事故、法航 447 坠毁事故以及更多的安全关键系统事故，这些事故都被归咎于人为错误 [2]。在安全关键系统中，应充分分析潜在风险，以防止未来操作员的失误，这不仅需要关注外部人为错误，还需要关注心理角度，特别是认知偏差，以阻止源于思想和信念的错误，最终导致糟糕和错误的决策。由于当前研究领域有许多人为错误识别技术，但仍需要确定根本原因
类别偏差 2015-O0017 - 挣值管理...
252.234-7001 挣值系统通知。如 234.203 (1) 所述，使用以下规定：挣值管理系统通知（2015 年偏差 - O0017）（2015 年 9 月） (a) 如果投标人提交的提案金额为 1 亿美元或以上—— (1) 投标人应提供文件，证明联邦认知机构 (CFA) 已确定提议的挣值管理系统 (EVMS) 符合美国国家标准协会/电子工业联盟标准 748《挣值管理系统》(ANSI/EIA-748)（招标时的最新版本）中的 EVMS 指南。政府保留在必要时对 EVMS 进行审查以验证合规性的权利。 (2) 如果投标人提议使用尚未确定是否符合本条款第 (a)(1) 款要求的系统，则投标人应提交一份符合 ANSI/EIA-748 中准则的综合计划。 (i) 该计划应 - (A) 描述投标人打算在履行合同中使用的 EVMS，以及拟议的 EVMS 如何符合 ANSI/EIA-748 中的 EVMS 准则； (B) 区分投标人现有的管理系统和为满足 EVMS 准则而拟议的修改； (C) 根据 EVMS 准则描述管理系统及其应用； (D) 描述适用于分包商的 EVMS 准则的拟议管理程序；以及 (E) 描述
关于人为错误的观点：后见之明偏差和局部...
隐含的假设是，一个人（助手）是失败的根源，无论是由于某些固有特性还是由于他缺乏努力。贝塞尔摆脱了这一假设，并通过实证研究了天文观测中的个体差异。他发现，根据当时的方法，观察者之间存在很大差异。当时进行观察的技术需要结合听觉和视觉判断。这些判断是由当时的工具、摆钟和望远镜细线根据任务要求形成的。解雇金布鲁克并没有改变任务的困难之处，没有消除个体差异，也没有使任务不那么容易受到不精确因素的影响。进步的基础是寻找更好的天文观测方法、重新设计支持天文学家的工具以及重新设计任务以改变对人类判断的要求。
计算意义是有益认知偏差的来源
人类大脑已经进化到能够解决在多种环境中遇到的问题。在解决这些挑战时，它会形成关于世界多维信息的心理模拟。这些过程会产生与环境相关的行为。大脑作为过度参数化的建模器官，是产生复杂世界中行为的进化解决方案。生物最基本的特征之一是它们计算从外部和内部环境中接收的信息的价值。通过这种计算，生物可以在每种环境中以最佳方式行事。大多数其他生物几乎只计算生物学价值（例如如何获取食物），而人类作为一种文化生物，则从一个人的活动角度计算意义。计算意义是指人类大脑的过程，借助这个过程，个人试图使自己理解相应的情况，以了解如何以最佳方式行事。本文通过探索计算意义所开辟的不同可能性，并深入了解更广泛的视角，挑战了行为经济学的偏见中心方法。我们专注于确认偏见和框架效应作为认知偏见的行为经济学例子。我们得出结论，从大脑的计算意义的角度来看，这些偏见的使用是人类大脑优化设计的计算系统不可或缺的特性。从这个角度来看，认知偏见在某些情况下可能是合理的。以偏见为中心的方法依赖于仅包含少数解释变量的小规模可解释模型，而计算意义的观点则强调行为模型，这些模型允许多个变量。人们习惯于在多维和多变的环境中工作。人类大脑在这样的环境中处于最佳状态，科学研究应该越来越多地在模拟真实环境的情况下进行。通过使用自然刺激（例如视频和虚拟现实），我们可以为研究目的创建更逼真、更逼真的环境，并使用机器学习算法分析结果数据。通过这种方式，我们可以更好地解释、理解和预测人类在不同情况下的行为和选择。
COVID-19的管理疫苗给药错误和偏差
如果有效剂量：在最后一个有效剂量后至少向接受Sinovac，Sinopharm或Covaxin的患者提供一剂剂量的mRNA疫苗。个体如果要求服用两剂剂量，则可能会收到两次mRNA疫苗。所有剂量都被认为有效。请参阅疫苗资格和调度文件，以评估其他剂量资格。如果剂量无效：用mRNA疫苗重新启动系列。个人已收到加拿大非健康授权的Covid-19疫苗的第三次/助推器/额外剂量。（先前剂量的有效性需要如上所述确认。）
医疗保健机器学习中的样本选择偏差
尽管机器学习算法对个性化医学有希望，但其临床采用仍然有限。导致这种限制的一个关键因素是样本选择偏见（SSB），它是指研究人群不太代表目标人群，从而导致偏见且潜在的有害决定。尽管在文献中众所周知，但SSB在医疗保健机器学习中几乎没有研究。此外，现有技术试图通过平衡研究和目标人群之间的分布来纠正偏见，这可能导致预测性能的丧失。为了解决这些问题，我们的研究通过检查SSB对机器学习算法的性能的影响来说明与SSB相关的潜在风险。最重要的是，我们根据目标人群识别而不是偏见校正提出了一个新的研究方向，以解决SSB。具体而言，我们提出了两个用于解决SSB的独立网络（T-NET）和一个多任务网络（MT-NET），其中一个网络/任务标识了代表研究人群的目标亚群，第二个网络/任务对已识别的亚种群进行了预测。与研究人群相比，SSB可以通过合成和半合成数据集的突出显示，SSB可以导致目标人群的算法的性能大幅下降，并且目标亚群的绩效差异很大，而目标亚群的绩效差异很大，而该目标亚群体代表了所选的患者和研究人群的非秘密患者。此外，我们提出的技术证明了各种环境的鲁棒性，包括不同的数据集大小，事件速率和选择率，表现优于现有的偏见校正技术。
实质性偏差和重大修正或修改的定义
phas必须定义并采用自己的标准，从5年计划和年度和五年计划的重大修正案中进行实质性偏差。重大修正案的定义很重要，因为它定义了PHA何时将对年度和五年计划中描述的政策或活动进行更改，以便在实施之前进行全面的公开听证会和HUD审查[24 CFR第§903.7（r）]。