2013 年 3 月 8 日 — 美国国防部网络犯罪中心... 使用数字数据采集工具断言和测试计划版本 1.0 测试案例。
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集,以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成,包含 45,000 多个视频,平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的,参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外,我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外,还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用,我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
在GAA中仅引入少数BI或N的原子百分比对材料的带隙有很大影响。特异性BI掺杂的GAA显示了光电应用中本地带隙工程的潜力。由于应变效应,将BI和N掺入GAA中很困难。在这项工作中,我们研究了这些掺杂剂在原子量表上的排序,以便更好地了解宿主晶格中这些掺杂剂的行为。横截面扫描隧道显微镜(X-STM)用于在GAAS矩阵中找到BI和N掺杂剂的确切位置,从而使我们能够研究其最近的邻居对出现和对相关函数。在短范围(1-2 nm)上发现了BI掺杂剂之间的有吸引力的相互作用,并且在N掺杂剂之间观察到了相似的效果。我们发现BI和N掺杂剂之间具有相似长度尺度的排斥相互作用。在BI-N最近的邻居对中发现了类似的排斥。密度功能理论(DFT)用于计算不同的邻居对能量,并将这些结果测试到实验对的情况下。从实验和理论结果得出的结论是,生长条件和n包含会极大地影响GAA中的BI分布。
可以从ISN-ETS Portal(www.bharat-electronictender.com)看到或下载招标的详细信息。和UPNEDA网站:www.upneda.gov.in。有兴趣的投标人可以查看,下载电子竞标文档,并通过ISN-IS Portal提交其电子待遇。
compasse代表了与黑暗和放射奎特天空的保护,外太空的安全和可持续使用以及相关问题的利益,并使AAS成员成为保护美国天文学的有效拥护者。compasse.aas.org
●浪费:不使用●代表性数据?●并非总是直接直接(参见,例如,Tayal等人逆问题,深度学习和对称性破坏。https://arxiv.org/abs/2003.09077)
政府高度重视有效及时地处理信函。内阁办公室公布这些信函数据是为了提高透明度,并展示 2022 年 10 月至 12 月期间政府部门和机构收到的来自国会议员和贵族的信函总量。
