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用于龋齿检测的人工智能：数据的价值......
人工智能 (AI) 和深度学习子领域的应用已迅速进入医疗领域。特别是使用卷积神经网络 (CNN) 进行图像分析已被证明具有提高从业人员的可靠性和准确性的潜力。CNN 通过反复消化图像和图像标签对（例如，“此图像包含某种病理”）来学习图像中固有的统计模式，这些标签通常由医学专家提供，并最终能够评估未见过的数据 (LeCun 等人，2015)。对于检测龋齿病变，我们在诊断准确性研究 (Cantu 等人，2020) 中发现 CNN 的诊断准确度优于单个牙医，并在随机对照试验 (Mertens 等人，2021) 中证实了这一点。检测龋齿病变等病理本身不会给患者或医疗保健系统带来任何有形价值。相反，健康益处（和进一步的成本）来自后续（正确或错误分配的）治疗。对于射线照片上的龋齿检测，在建模研究中发现 CNN 具有成本效益，其中使用马尔可夫模型跟踪患者一生中检测到的（或未检测到的）和治疗的（或未治疗的）病变（Schwendicke
安全数据表
个人防护设备 呼吸防护：如果风险评估显示空气净化呼吸器合适，则使用 N99 型（美国）全面罩防颗粒物呼吸器或 P2 型（EN 143）呼吸器滤毒罐作为工程控制的备用。如果呼吸器是唯一的防护手段，则使用全面罩供气式呼吸器。使用根据相关政府标准（如 NIOSH（美国）或 CEN（欧盟））测试和批准的呼吸器和组件。 手部防护：所选防护手套必须满足欧盟指令 89/686/EEC 及其衍生标准 EN 374 的规定。戴手套操作。 眼睛防护：安全眼镜 皮肤和身体防护：根据工作场所危险物质的数量和浓度选择身体防护。 卫生措施：避免接触皮肤、眼睛和衣物。休息前和处理产品后立即洗手。 第 9 部分 - 物理和化学特性
航空电子数据总线 92-17182 - DTIC
目前正在开发的民用飞机不再能以此为基础获得认证。复杂的数字系统正被用于实现常规手段无法充分复制的基本和关键功能。前掠翼的 X-29 军用飞机是商用飞机未来的一个例子。这架飞机的设计本质上是不稳定的，需要计算机控制来保持稳定；飞行员无法通过标准方式驾驶它。提供传统的备用系统是没有意义的。
人工智能与数据科学理学士
20AI505 机器学习实验室 PC 0 0 4 2 50 50 100 20AI506 数据分析实验室 PC 0 0 2 1 50 50 100 20AI507 数据通信与计算机网络实验室
使用机器学习评估美国数据经济
随着数字经济中数据收集和使用的激增，国民经济账户编制者和用户对数据存量和流量的理解和统计处理引起了关注。在本文中，我们通过总结职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量美国商业部门自有数据存量和流量的价值。我们的方法通过使用机器学习模型和在线招聘广告文本代理职业级别的时间使用因素，增强了传统的成本总和方法，用于衡量国民经济账户中其他自有知识产权产品（Blackburn 2021）。在我们的实验估计中，我们发现美国商业部门对自有数据资产的年度现值投资从 2002 年的 840 亿美元增长到 2021 年的 1860 亿美元，年均增长率为 4.2%。2002-2021 年期间的累计现值投资为 2.6 万亿美元。除了年度现价投资外，我们还提供历史成本净存量、实际增长率以及对工业部门增加值的影响。