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Grassley 致国防部：ATT 数据泄露
2024 年 4 月 14 日至 25 日数据泄露的受害者。 1 该文件称，一名网络攻击者非法“访问并复制了……几乎所有 AT&T 无线客户的通话和短信记录”，这些记录发生在 2022 年 5 月 1 日至 2022 年 10 月 31 日以及 2023 年 1 月 2 日。 2 这些记录标识了 AT&T 或移动虚拟网络运营商 (MVNO) 号码与之交互的电话号码，包括 AT&T 客户和其他运营商客户的电话号码、交互次数以及一天或一个月的总通话时长。 3 虽然数据不包含通话和短信的内容，但它确实包含其他数据。 4 这次泄露影响了超过 9000 万人，可能包括我们联邦机构的数据，这引起了严重的警惕。 5 我之前曾对保护我们国家网络安全的必要性表示担忧，
非电子零件可靠性数据 1991 - MWFTR
对于特定设备，存在大量的可靠性经验。它包含两种计算组件级故障率的基本方法，即“零件应力法和零件计数法”。零件计数法只需要有限的信息（例如组件类型、复杂性和零件质量）即可计算零件故障率。手册的零件计数部分是通过将更复杂的零件应力法的模型因子分配给通常预期的略微保守的估计值而得出的。所有特定的默认值均在手册的附录 A 中提供。零件应力法需要更多信息（例如外壳或结温以及电气工作和额定条件）来执行故障率计算。在手册制定之前，每个承包商都有自己独特的数据集，必须完全了解其来源，然后才能进行有意义的设计比较。
为数据科学家转变人工智能开发方式
python-graphviz 0.8.4 setuptools 40.8.0 cuda100 1.0.0 cudatoolkit 10.0.130 cudf 0.5.1 cuml 0.5.1 cupy-cuda100 5.2.0 nvstrings 0.2.0 matplotlib 3.0.2 python 3.7 matplotlib 3.0.2
陆军数字和数据计划 2023 - 2025
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机载激光雷达数据在三维建模中的应用...
非常荣幸能在剑桥学者出版社出版我的作品。虽然部分内容已在相关期刊上发表，但将本书作为一个整体呈现给读者（尤其是没有遥感背景的读者）具有重要价值，可以展示不同学科处理和应用机载激光雷达数据的完整框架。在此，我要感谢我的博士生导师 Bob Haining 教授和 Bernard Devereux 博士，他们让我了解了机载激光雷达领域，并为我打下了坚实的研究基础。我要衷心感谢我的父母，他们毫无保留地支持我的所有重大决定。我还要向我的妻子和双胞胎儿子表示最深切的感谢，他们是我成为更好的学者和人的终生动力。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
数据策略
本课程对数据策略提供了全面的看法，旨在使学生掌握利用数据作为组织成功的关键驱动力所需的知识和技能。针对上年的学士学位和硕士学生，他们将重点关注数据管理的关键方面，包括治理，建筑和分析，同时还研究了新兴技术（例如人工智能（AI）和物联网（IoT））的作用。强调现实世界的应用程序，该课程强调了如何利用数据来增强决策，促进创新并创造竞争优势。学生将参与反映现实世界中挑战的案例研究和项目，发展与组织目标保持一致的数据策略的能力。通过将技术技能与战略思维相结合，该课程为学生准备满足现代数据驱动景观的需求。此外，遍布着道德决策，沟通和解决问题的关键专业能力，贯穿整个过程，确保学生准备领导和创新自己的职业。