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基于多标准聚合辅助的人工智能可信度评估整体方法 ⋆
摘要 基于人工智能的系统可信度评估是一个具有挑战性的过程，因为该主题的复杂性涉及定性和可量化的概念、属性的广泛异质性和粒度，在某些情况下甚至后者的不可比性。评估人工智能系统的可信度在安全关键领域尤其具有决定性，因为人工智能预计主要会自主运行。为了克服这些问题，Confiance.ai 程序 [ 1 ] 提出了一种基于多标准决策分析的创新解决方案。该方法包含几个阶段：将可信度构建为一组定义明确的属性，探索属性以确定相关的性能指标（或指标），选择评估方法或控制点，以及构建多标准聚合方法来估计对信任的全局评估。该方法通过将一些性能指标应用于数据驱动的 AI 环境来说明，而对聚合方法的关注则作为 Confiance.ai 里程碑的近期视角。
2030佐治亚州气候变化策略2024-2025 ...
行动计划是根据第号决议编写的2019年12月20日佐治亚州政府的629“批准制定，监视和评估政策文件的程序”。 按部门，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。 “基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。 它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。 “基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。 有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。 尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。 仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。 因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。 由于气候变化措施的细节，在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。2019年12月20日佐治亚州政府的629“批准制定，监视和评估政策文件的程序”。按部门，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。 “基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。 它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。 “基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。 有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。 尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。 仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。 因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。 由于气候变化措施的细节，在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。“基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。“基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。
Resstock 2024.2数据集
- 来自东北能源效率伙伴关系（NEEP）寒冷气候空气源热泵列表的数据用于更新性能指标和曲线•这些更新允许可变的速度热泵建模，这些更新更反映了寒冷气候热泵的实际性能和操作条件
Joseph D. Smith博士 安全层和保护层（LOPA）
这张照片怎么了？弹性系统：>依靠网络模型，分析，协议>使用分布式智能代理控制>包括多生成和动态定价>使用混合/集成微电网>使用实时性能指标来调整生产>支持能量信息培养
我无法预测的，我不明白：一个人 -
已经描述了多种解释性方法，以帮助用户更好地了解现代AI系统如何做出决策。但是，开发用于评估这些方法的大多数性能指标基本上仍然是理论上的 - 没有太多考虑人类最终用户。尤其尚不清楚（1）在现实世界中，当前解释性方法的有用程度如何； （2）当前的性能指标是否准确地反映了最终用户的解释方法的有用性。为了填补这一差距，我们进行了心理物理学实验（n = 1，150），以评估三种现实世界中代表性归因方法的有用性。我们的结果表明，在这些情况下，各个归因方法可以帮助人类参与者更好地理解AI系统的程度差异很大。这表明需要超越当前归因方法的定量改进，朝着开发互补方法的发展，这些方法为人类最终用户提供了质量不同的信息来源。
对Cacao Post ...
可可豆在巧克力生产中起着至关重要的作用，使其成为高度相关的作物。可可豆的收获后阶段，包括分类，质量评估和发酵，具有重要的重视。随着对可销售的可可豆的需求不断增长，对可靠，准确和快速技术的需求已经出现。这项研究在2016年至今的可可豆的收获后阶段提供了对机器学习技术的全面综述。分析36项研究，重点是分类，质量评估和发酵。建议的框架包括应用领域，学习算法，性能指标和报告的影响。值得注意的是，它探讨了各种机器学习应用，例如分类，质量评估和发酵，突出了常用算法，例如ANN，CNN和SVM。在性能指标方面，GLCM在可可分类中达到了最高的准确性（99.61％），ANFI在质量评估方面表现出色（99.715％），而K-NN则是发酵最准确的。本评论是可可豆领域研究人员的宝贵资源，为机器学习进步提供了见解。
以应用为导向的全量子计算堆栈整体基准测试
量子计算系统需要根据其预期执行的实际任务进行基准测试。在这里，我们提出了 3 个“应用驱动”电路类别用于基准测试：深度（与变分量子特征值求解算法中的状态准备相关）、浅层（受 IQP 型电路启发，可能对近期量子机器学习有用）和平方（受量子体积基准测试启发）。我们使用几个性能指标来量化量子计算系统在运行这些类别的电路时的性能，所有这些性能指标都需要指数级的经典计算资源和来自系统的多项式数量的经典样本（位串）。我们研究性能如何随所使用的编译策略和运行电路的设备而变化。使用 IBM Quantum 提供的系统，我们检查了它们的性能，结果表明噪声感知编译策略可能有益，并且根据我们的基准测试，设备连接性和噪声水平对系统性能起着至关重要的作用。
Riseup仓库，库存和物流专家
与供应链管理基金会协会合作开发的证书摘要，本课程将帮助您的学生或员工了解供应链和商品流的重要性。他们将看到仓库是如何设计和操作的，并练习计算和解释关键性能指标。他们将了解安全措施，并探索关键的仓储角色以及如何在这些工作中取得成功。概述
开发和验证定量冠状动脉血管造影模型用于诊断血管特异性冠状动脉症
显示的是心肌缺血的95％CI的性能指标，可预测每个患者的侵入性FFR＃0.80（a，b）的存在（a，b）和每次允许（c，d）的信誉（a和c，d）。结果来自主要（意图诊断）分析；缺少值被认为是正。敏感性，特定丘陵，PPV和NPV和准确性显示为％的比例。