根据此指导和时间范围预期,本文将有助于委员会指导公用事业公司为未来高 DER 实现电网现代化,并帮助委员会考虑一系列配电系统运营商的角色和职责,以确定最能快速发展电网能力和运营的 DSO 模型,以整合更高水平的 DER,实现该州 100% 清洁能源的目标。高 DER 程序的大部分范围旨在短期内进行更改,以改善配电规划和运营,从而实现 DER 的社会和费率价值最大化。本文通过对长期结构和运营变化的研究来补充这些短期努力。未来电网研究的一些结果可以为电网规划和运营的短期变化提供信息,但其中大部分必然侧重于长期变化。
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是,它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究,并且只有有限的工作才考虑了基于区域(亚国家)背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步,本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口,并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统(LMS)。在三个学期的典范上,我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75,加权F1得分为0.79。随后,我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估:AUC,加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此,在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
作者:F Flandrin · 被引用 27 次 — NIST [14] 证明,如果硬盘的扇区数为奇数,著名的数据采集工具 dd [15] 就无法检索硬盘的最后一个扇区。
随着生成模型的发展,生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中,我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施:复杂性,这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些,我们为评估称为异常评分的图像生成模式(AS)进行了新的指标。此外,我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I(单个图像的异常得分)。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断,为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病(包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病)方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法(如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类),本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC,用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战,例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后,它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景,强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用,同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
摘要。鉴于对最近的基于视觉模型的大规模多模式培训及其概括能力,因此了解其鲁棒性的程度对于他们的现实世界部署至关重要。在这项工作中,我们的目标是评估当前基于视觉模型的弹性,以应对不同的对象到后环上下文变化。大多数鲁棒性评估方法都引入了合成数据集,以引起对物体特征(观点,比例,颜色)的变化或实际图像上使用的图像转换技术(对抗性变化,常见的损坏),以模拟分离中的变化。最近的作品探索了利用大型语言模式和di!使用模型来产生背景变化。但是,这些方法要么缺乏对要进行的更改或扭曲对象语义的控制,从而使它们不适合任务。另一方面,我们的方法可以诱导各种对象兼容地面变化,同时保留对象的原始语义和对象的真实性。为了实现这一目标,我们利用文本对图像,图像到文本和图像对段的生成能力自动生成广泛的对象到背景的变化。我们通过修改文本提示或优化文本模型的潜伏期和Textual嵌入来引起自然和对抗背景的变化。这使我们能够量化背景上下文在理解深神经网络的鲁棒性和一般性中的作用。我们生产了各种版本的标准视觉数据集(Imagenet,Coco),将多样的和相同的背景纳入图像中,或在背景中引入颜色,纹理和对抗性变化。我们进行了彻底的实验,并对基于视觉模型的鲁棒性与对象之间的背景环境之间的鲁棒性进行了深入的分析。我们的代码和评估基准将在https://github.com/muhammad-huzaifaa/ObjectCompose上找到。
从http://journals.lww.com/epidem下载bhdmf5ephkav1zeoum1tqfn4a+kjlhezgbsiho4xmi0hcywcx1 awnyqp/ilqrhd3i3d0odryi7tvsfl4cf3vc1y0abggqzxdtwnfkzbytws = on 06/12/2023
随着社会电气化趋势,机场面临着不可避免的电动汽车(电动汽车)和电动航空潜在升高(EA)的不可避免的过渡。对于航空,短途航班首先是燃料交换到电气运输的排队。这项工作研究了Visby,瑞典的机场以及EA和EV充电对电力系统的影响。它使用了一年操作中测得的机场负载需求以及模拟的EA和EV充电配置文件。太阳能光伏(PV)和电池电池储能系统(BES)进行了建模,以分析潜在的技术 - 经济增长。用四种方式对BESS电荷和放电控制进行建模,包括新型的多目标(MO)调度,以结合自消耗(SC)增强和峰值功率。将每个模型方案进行比较的峰值剃须能力,SC速率和付款额(PBP)。还评估了BESS控件的年度退化和相关成本。结果表明,新颖的MO调度在峰顶剃须和SC方面表现良好,从而有效地减少了Bess的闲置时期。MO调度还通过名义经济参数导致电池控制最低的PBP(6。9年)。此外,对PBP的灵敏度分析表明,峰值关税显着影响BESS投资的PBP。
本研究考察了 IFRS 9 在银行信贷风险管理和资本储备配置方面的有效性。研究调查了新冠疫情和地缘政治不稳定等重大事件对风险管理战略的影响。该研究利用单因子 Vasicek 模型模拟抵押贷款组合的表现,并纳入了 IFRS 9 拨备。进行了回溯测试和预测练习,以评估模型的预测性能。研究结果强调了 IFRS 9 严格的资产配置要求以及基于证据的参数选择的必要性。该研究承认在不可预见的经济冲击期间拨备金额可能出现短缺,但强调了过剩资本积累提供的潜在缓冲。
