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World File Search System分类法
VA/DOD 上消化道疾病管理临床实践指南
有各种分类法来描述不同级别的 ULA。(2) 表 1 将国际标准截肢术语与临床和研究出版物中用于描述截肢水平的常用术语进行了关联。VA 和 DoD 建议使用国际标准术语来描述 ULA。此外，ULA 可分为大截肢或小截肢。如表 1 所示，该分类法将腕关节离断水平及更近端的截肢归类为大截肢，将涉及手或手指的截肢归类为小截肢。虽然这种分类法在临床和研究环境中都得到了广泛使用，但 VA 和 DoD 并不明确支持使用这种术语，因为被归类为
人工智能的未来：机器学习和知识图谱
知识图谱的价值包括以下内容：从单个用例开始，链接几个数据集和报告，然后有机地向其添加数据和链接，使其成为动态结构。有了用例后，确定所需的内容并根据分类法对其进行分类。虽然您可以参考行业标准分类法来获取想法，但请花时间使分类法对您的组织有意义，并了解用户如何组织他们的信息。购买现成的分类法或聘请顾问为您做这件事必然会导致问题。当您使用语义索引将用户自己的单词替换为同义词以更好地理解它们的含义时，组织结构会变得更加强大 - 本体。请求者不需要知道确切的标签即可检索他们想要的信息。让业务用户与分类学家、信息架构师和数据科学家一起参与知识图谱的持续开发。向知识图谱中添加描述性元数据，例如报告的版本或数据沿袭，以便用户可以判断它是否是正确的数据以及其质量是否可接受。
更新并使用 EO4GEO 知识体系进行（AI）概念注释
技能 – 表示应用知识和使用技能完成特定职业概况中的任务和解决问题的能力。对于课程和学习材料的设计，技能充当学习目标。技能以动词 + 概念相关陈述的形式表达，使用主动语态。用于技能描述的动词是从布鲁姆分类法 (Bloom et al., 1956) 中借用的动作词，该分类法已在修订版中用于本 BoK (Hofer et al., 2020)。分类法提供了六个提高认知技能的级别，即(1) 记忆、(2) 理解、(3) 应用、(4) 分析、(5) 评估和 (6) 创造，其中每个类别包含 15 到 25 个动词。例如，2 级“理解”包括引用、解释、阐释和讨论等动词。BoK 概念“图像分类”中的一个技能示例是“解释基于对象的分类方法相对于基于像素的方法的优势”。完整的分类法包含在 Hofer 等人的论文中。(2020)。
增强现实解决方案的交互概念化
近年来，增强现实 (AR) 在商业和消费者解决方案中的适用性大大提升。各种解决方案都适用于各个行业，例如技术服务 [1]、医疗保健 [2]、物流 [3]、基础设施维护 [4]、消费品 [5, 6, 7] 以及移动和固定游戏 [8, 9]。尽管 AR 在商业环境中的应用越来越多，但仍然缺乏设计和协调与 AR 系统交互的系统指导。尽管 AR 和分类法都是 IS 研究的兴趣领域，但迄今为止的研究很少。虽然在 HCI 领域存在初步工作，但目前还没有用于概念化 AR 交互的最新分类法。早在 1990 年代，Bowman [10] 就开发了一个用于概念化沉浸式虚拟环境中的交互技术的通用框架，但它并未涉及 AR，因此没有利用 AR 的特定潜力。此外，硬件选项也不像现在这样成熟。Benford 等人。 [11] 提到了几种现有的输入设备分类法，但这些分类法并没有专门针对 AR。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
人工智能咨询小组报告
布鲁姆分类法的人工智能框架 目前，研究如何战略性地部署人工智能 (AI) 来增强传统学习框架至关重要。本节重点介绍布鲁姆分类法，这是一个完善的教育框架，将认知学习水平从基础知识获取到创造性应用进行分类。我们将探索人工智能支持和增强此分类法每个级别的潜力，提供有关如何将这些技术整合到课程设计、教学策略和学生评估中的实用见解。这项分析旨在强调人工智能为教育过程带来的变革可能性，确保技术成为教育进步的有力工具，而不仅仅是传统方法的辅助。
Landsbankinn可持续财务框架
可持续发展学评估了Landsbankinn的可持续财务框架，以与对欧盟分类法的环境目标的大量贡献（SC）的技术筛选标准保持一致。Landsbankinn可持续财务框架的收益类别中定义的标准映射到欧盟分类学中的59项活动。可持续发展态度认为，有46个活动与适用的SC标准保持一致。Sustainalytics也认为，在Landsbankinn可持续财务框架下要资助的活动和项目将与欧盟分类法的最低保障措施保持一致。Landsbankinn可持续财务框架没有在本报告中评估与欧盟分类法的严重伤害（DNSH）标准的一致性。
附录 1. ADREP 数据的管理因素分析
附录1. ADREP 数据管理因素分析 ICAO ADREP 系统由 1974 年的 ICAO 事故调查与预防委员会建立。ICAO 提供了一种标准的报告格式，已被世界各地的 ICAO 成员国采用。敦促成员国使用标准的 Adrep 分类法和报告格式提交信息，以纳入 ICAO 事故/事件报告 (Adrep) 数据库。我们分析的数据是从 1990 年到 2006 年。 1. ADREP 分类框架：在 ADREP 分类法中，机组人员失误分为两个级别的故障。 1) 飞机操作失误：ADREP 分类法将机组失误编码为 122 个描述性因素，这些因素分为 5 类： • 机组的感知/判断（感知） • 机组的决策失误（决策） • 机组的设备操作失误（行动） • 机组的飞机处理失误（行动） • 机组根据机组程序采取的行动（违规） 在每个类别中，对机组失误进行了更详细的描述。完整列表请参阅 [1]。 2) 在 ADREP 分类法 [1] 中，ADREP 分类法中最详细的超过 250 个解释因素描述了导致人为失误发生的根本原因。原因分为 5 类，表 1.1 给出了每个类别中的一些详细原因示例。 o 人类 o 人类与工作环境之间的界面