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World File Search System数据点
开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性
机器学习中的抽象未知未知数表示已知数据分布之外的数据点，并构成了传统机器学习模型的盲点。由于这些数据点通常涉及罕见和意外情况，因此模型可能会做出错误的预测，并可能导致灾难性情况。检测“未知未知数”对于确保机器学习系统的可靠性和鲁棒性并避免在现实安全至关重要的关键应用中出现意外失败至关重要。本文提出了使用主动学习数据选择机制依靠不确定性和多样性的主动学习数据选择机制来检测主动学习（U3DAL）中的无监督未知检测（U3DAL）。在Imagenet-A数据集和不同指标上验证了所提出的方法的有效性，这表明它表现出胜过检测“未知未知数”的现有方法。
CCC基准报告2024 Wine Grapes
免责声明：本报告中显示的结果代表了CCC葡萄酒样品组的批准数据点，该数据点代表了2011 - 2023年十二年季节的合并数据。与PAS 2050-1：2012年国际领先的国际碳足迹方案一致，需要三年的时间来反映季节性和生产差异。数据范围涵盖了所需的三年期，因此说明了季节性和生产差异。但是，样本的数据范围尚不代表整个行业。由于此考虑，结果不应代表或代表南非葡萄酒葡萄行业分发。它的目的是为那些希望将其碳足迹结果与CCC区域样本组平均值进行比较的南非生产商和出口商的内部评估练习。该报告已由Blue North Sustainability（PTY）Ltd.
数字生物标记的机遇
我们凭直觉知道生物特征可以揭示有关我们生理状态的信息（也许你正在外出跑步）。很多时候，我们知道应该如何应对以帮助我们的身体应对这些状况（也许是时候吃一块能量棒了）。如今，我们甚至可能正在跟踪一些有关我们身体状况的数字统计数据。但就健康的数字测量而言，健身追踪只是冰山一角。数字生物标记提供了对患者数字测量和相关医疗状况的有力解释。它们通过传感器、可穿戴设备和数字平台捕获和分析一系列生理、行为和环境数据。虽然提供患者健康状况特征的数据点并不新鲜，但新事物是数字设备和先进算法的激增，它们可以提供在患者日常环境中测量的新数据点。但这些数字测量不仅仅是额外的数据点。数字生物标记支持技术支持的医疗保健交付模式。提供这些测量的数字生态系统使个人及其医疗保健提供者能够动态、个性化地了解他们的健康状况。这些见解可能带来哪些优势？想象一下在疾病发生之前发现疾病并快速评估治疗效果——无论是在试验中还是在临床中。我们相信数字生物标记将通过推动疾病预防、诊断、治疗和监测方面的创新，深刻改变医疗保健。阅读此观点，了解数字生物标记为何会改变患者、医疗保健专业人员和制药公司的游戏规则。
护理连接：映射心脏途径
测试：要清楚您将如何知道您正在实现或未达到目标您需要哪些数据点？从哪里？由谁收集？何时和多久？数据或工具是否已验证？有更好的选择吗？对于什么将使用？您是否应该使用通用和特定的指标来广泛比较？请注意您的假设和偏见。
股票交易进化策略的元学习
元学习算法可以了解学习过程本身，因此它可以用更少的数据和迭代次数加速后续类似的学习任务。如果能够实现，这些好处将把传统机器学习的灵活性扩展到时间窗口或数据可用的领域。股票交易就是这样一个领域，随着时间的推移，数据的相关性会降低，需要在更少的数据点上快速获得结果以应对快速变化的市场趋势。据我们所知，我们是第一个将元学习算法应用于股票交易的进化策略的人，通过使用更少的迭代次数来减少学习时间，并用更少的数据点获得更高的交易利润。我们发现，我们的股票交易元学习方法获得的利润与纯进化算法相似。但是，它在测试期间只需要 50 次迭代，而没有元学习通常需要数千次，或者在测试期间需要 50% 的训练数据。
SEM 实验中电子束诱导样品加热的测量
图 2 测量的铁的电阻率和相应的样品温度，a) 0° 倾斜和 b) 70° 倾斜时暴露于电子束，作为加速电压、束电流和停留时间的函数。数据点根据束电流按形状分组，浅色表示停留时间为 1ms，深色表示停留时间为 1µs。
练习纸-2 X类人工智能...
技术，例如分组相似的数据点，识别不同信息之间的关系并使用这些模式来做出预测或决策。例如，在线商店使用您的过去购买来推荐您可能喜欢的产品。这是通过分析您的购买行为并识别偏好模式来完成的。
Charles I. Jones - 工作论文 22002
注：总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响，且不受死亡率影响，则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源：联合国（2019 年）。
经济增长的终结？ 意想不到的后果……
注：总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响，且不受死亡率影响，则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源：联合国（2019 年）。
e1 216计算机视觉 - 讲座05：鲁棒性
•绘制一小部分数据点•将模型拟合到这些点•检查与此模型“接近”的点数•用此数字为每个拟合模型评分•使用随机采样进行许多试验•选择具有最高分数的模型•使用此模型检测和删除异常值•使用此模型•剩余点是“好”点