XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误
保证备份 NFS“；陈旧文件句柄错误”
文件系统 大小 已用 可用 使用率% 挂载于 udev 189G 0 189G 0% /dev tmpfs 38G 9.4M 38G 1% /run /dev/sdb2 47G 28G 18G 62% / tmpfs 189G 0 189G 0% /dev/shm tmpfs 5.0M 0 5.0M 0% /run/lock tmpfs 189G 0 189G 0% /sys/fs/cgroup /dev/sdb4 392G 123G 250G 34% /data /dev/sdb3 239M 163M 76M 69% /boot/efi /dev/sdc3 166G 5.6G 152G 4% /var /dev/sdc1 671G 102G 536G 16％/数据/maglev/srv /dev/sdc2 923G 175G 702G 20％/数据/maglev/srv/maglev-system /dev/sdd1 5.2T 127G 4.9T 3％/数据/maglev/srv/ndp glusterfs-brick-0.glusterfs-brick：/default_vol 923G 187G 699G 22％/mnt/glusterfs/default_vol glusterfs-brick-0.glusterfs-brick：/ndp_vol 5.2T 181G 4.9T 4％/mnt/glusterfs/ndp_vol tmpfs 38G 0 38G 0％/运行/用户/1234 maglev@maglev-master-10-10-10-10:~$
X射线专家：放射学中可预测的错误
医疗错误是结果，但如果没有对过去案件的艰苦审查，就难以研究。i应用算法工具来衡量最常见的医学评估之一中的错误程度和性质：胸部X射线解释。使用大型医院的匿名医疗记录，我将放射科医生关于心脏健康的主张与相同的机器学习预测进行了比较，并使用外源给予的血液测试在两者之间进行裁定。至少有58％的放射科医生会犯错误，发出的报告可以预见，这些报告误解了患者心脏健康的严重程度。纠正这些错误会将假阴性率降低23.5％，假阳性率降低了7.6％，而代表性不足和诊断不足的患者群体的准确性明确提高了。审慎的算法基准选择表明，大约三分之二的错误是可以解释的，因为个人放射科医生做出不一致的决策（表现不佳的“个人边界”），而三分之一反映了人类实践与算法预测之间的差距（A”机器边界）。与医学文献中的主要假设相比，错误并不能反映放射学家超重的显着信息；相反，它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。在一起，这些结果表明，算法工具的比较强度在于它们的潜力减少人类判断的过多变异性。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
不要在疫苗存储和处理中犯这些可预防的错误！
防腐剂，可以使用直到小瓶的到期日期，除非疫苗以某种方式污染或妥协，否则包裹插入中定义了超越使用日期（bud）。对于某些疫苗，制造商可以指定一旦输入了MDV或刺穿橡胶止动，必须在一定小时或几天内使用疫苗。有关特定的指导，请参阅包装插入（请参阅www.immunize.org/official-guidance/fda/ pkg-inserts）。
患者错误识别 - HC-UK 会议小组
案例研究中的患者记录系统 • 根据 HSSIB 报告自我评估您的服务 • 改进处理患者错误识别事件的方式 • 培养您在临床实践中使用 NHS 编号的技能 • 了解如何提高患者识别准确性以确保输血安全 • 培养您采用新患者扫描技术的技能 • 通过投诉流程（包括调查）为员工提供支持 • 确定在 NHS Trust 中实施 Scan4Safety 技术的关键策略 • 自我评估、反思和扩展您在患者识别方面的技能 • 支持 CPD 专业发展并作为重新验证证据。本课程
学习错误问题的安全远程密码协议
摘要 - 确定远程密码（SRP）协议是基于离散对数问题（DLP）的重要密码认证的密钥交换（PAKE）协议。该协议是专门设计的，旨在为各方使用会话密钥，并且由于其有吸引力的安全功能，它在各种情况下被广泛使用。作为增强板协议，服务器不存储密码等效数据。这使设法窃取服务器数据的攻击者不能伪装为客户，除非执行蛮力搜索密码。但是，量子计算中的进步有可能使基于经典DLP的公共密钥密码学方案不安全，包括SRP协议。因此，设计一种抵抗量子攻击的新协议是显着的。在本文中，基于基本协议，我们通过错误（LWE）问题从学习后构建了一个Quantum SRP协议。除了对已知量子攻击的阻力外，它还保持原始协议的各种安全质量。索引条款 - 远程密码协议，密码认证的密钥交换，错误学习。
阻碍您购买的 6 个错误观念......
因此，您之前谨慎的原因现在可以为今天的接受让路。我们现在可以比以往任何时候都更有信心地购买比特币，因为现货比特币 ETF 已经上市一年了，由世界上最大的资产管理公司（包括贝莱德、富达、景顺、富兰克林邓普顿、智慧树和 VanEck）赞助。这些 ETF 已经持有超过 1000 亿美元的资产——使其成为历史上增长最快的 ETF 类别。而且由于这些证券受美国证券交易委员会、州证券监管机构和金融业监管局监管，我们终于有一条途径可以保护我们免受曾经使比特币成为高风险赌博的狂野西部环境的影响。今天，唯一的赌注与投资业绩有关——与股票、债券、房地产、石油、黄金、大宗商品和外国投资一样。
Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。
生命之树上的转录错误率范围很窄
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 1 月 14 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.05.02.538944 doi：bioRxiv 预印本
Zetetic权利和错误（ING）S
我们欠我们询问的人什么？大概有很多。除了确保知识的必要条件之外，还有什么？是。在本文中，我主张一类“ Zetetic权利”。这些权利与小组查询的参与者不同。Zetetic权利有助于保护询问者的重要核心利益。这些包括援助权，反对干扰权以及对询问过程施加影响的权利。基于弗里克（Fricker（2015））的论点，我捍卫了这些权利，并探讨了违规案件：Zetetic错误。我认为，在我们的认知和Zetetic生活中，Zetetic错误构成了一种独特的，普遍存在的不公正形式。为了改善我们的询问并避免认知不公正，我们需要与Zetetic Cradiss抗衡。使此案有助于证明认知生活的完整图片必须解释我们的合作关系彼此之间的深刻影响。