XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEvaluating
评估临床环境中的人工智能 - ...
1 Usher Institute，爱丁堡大学，USHER大楼，爱丁堡，英国2 Amsterdam UMC，阿姆斯特丹大学，医学信息学，阿姆斯特丹，荷兰3阿姆斯特丹公共卫生研究所，数字健康研究所，澳大利亚澳大利亚研究所，澳大利亚研究所，澳大利亚研究所，澳大利亚研究所，研究所，澳大利亚研究所4创新，爱丁堡大学，爱丁堡大学，英国6社会，政治和全球研究学院，小学，社区和社会护理学院，基尔大学，基尔大学，基尔，英国基尔大学7医学，卫生与人类科学学院，麦奎里大学，悉尼，澳大利亚，澳大利亚苏格尼大学，澳大利亚，犹他州纽约市，犹他州纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市， David, Swansea, United Kingdom 11 University of Texas Health Science Center, San Antonio, TX, United States 12 Amsterdam Public Health, Methodology & Aging & Later Life, Amsterdam, Netherlands 13 Department of Health Science and Technology, Aalborg University, Aalborg, Denmark 14 Institute of Medical Informatics, Private University for Health Sciences and Health Technology, UMIT TIROL, Hall in Tirol, Austria
CM14A-1128评估海洋碱度增强...CM14A-1128评估海洋碱度增强...
政策和治理。在这里，我们介绍了生物风险评估的结果，这是基于82种生物学研究的综合，这些研究预测了OAE对种类种类繁殖的潜在影响。我们的结果预测，研究物种中有45％的响应是积极的，有39％的物种反应负面反应，预计OAE治疗后有16％的物种反应中性反应。这表明OAE实施将有赢家和输家，强调了预防措施实施OAE的重要性。我们确定了10-50 µmol的范围
使用...评估量子计算机上的能量差异
简介。在物理学中，评估能量差异而不是总能量是普遍存在的。特定哈密顿量的基态和第一激发态之间是否存在间隙与凝聚态 [ 1 ] 和高能物理 [ 2 ] 中的突出问题有关，也是多体物理学和理论计算机科学 [ 3 ] 之间深层联系的核心。无数的光谱技术最终将单个哈密顿量的两个或多个本征态的能量进行比较，作为特定物质的众多识别特征之一。本文关注的是使用量子计算机来实现这一目的。我们将感兴趣的哈密顿量表示为 H ，其中 N = 2 n = dim H 。H 的基态由其特征值 | E 0 ⟩ 标记，其上方的第 a 个本征态为 | E a ⟩。通过反复准备两个能量本征态的特定叠加态，使它们经历幺正演化 W(H)[4-7]，撤消准备过程，并在计算基础中进行测量（见图 1b），我们可以推断出两个本征态之间的能量差异，而无需辅助量子比特 [8] 或受控幺正操作。这不同于其他量子相位估计 (QPE) 方法 [9]，它们使用一个或多个辅助量子比特为编码物理系统的寄存器上累积的相位提供参考 [10-19]。我们的程序受到鲁棒相位估计 (RPE) 算法的启发，该算法被引入用于表征和校准单量子比特门的相位（即旋转角度）[20]。 W(H) 的一种常见形式是控制固定时间内汉密尔顿演化的指数映射的近似值 [21,22]，尽管它也可以采用其他形式，其中相位是特征值的已知函数 [5,23]。虽然相位估计广泛应用于量子计算机上的特征值计算，但 W(H) 的物理意义是在 n 个量子比特的希尔伯特空间中编码感兴趣系统的自由度的结果。虽然我们考虑分子系统中相互作用电子的特定编码 [24,25]，但我们注意到我们的结果可以扩展到其他领域，包括与核物质相关的领域 [26]，
使用基因组学评估野生动物易位
fi g u r e 2快速结构的地图（k = 6）落基山的结果（O.C.Canadensis）和内华达山脉（O.C.sierrae）使用HD卵子阵列进行基因分型的大角羊种群。天然种群的近似分布是棕色多边形；重新引入的人群是黑色多边形。每个人群旁边旁边的牛群级别快结构组分配的饼图。这项研究中的落基山绵羊绵羊种群之间的所有已知的转运事件均显示为箭头。箭头通常指向接收者群体，并不代表确切的释放位置。箭头厚度与易位数量成正比；箭头颜色对应于源总数的主要快结构组分配。大约比格霍恩绵羊的范围，包括本研究中的人群，在爱达荷州，怀俄明州和蒙大拿州的灰色多边形中显示（蒙大拿州鱼，野生动植物，＆Parks，2008; Thomas，2019; Wyoming Game＆Fish Game＆Fish Game＆Fish Department，2012年）。Beartooth-Absaroka的狩猎单位边界被标记并截断为大角羊范围。状态边界用灰色概述的虚线指定；研究区域的国家公园边界由虚线指定
评估雨水基础设施资金和融资
2020 年 3 月 30 日 尊敬的安德鲁·R·惠勒 署长 美国环境保护署 宾夕法尼亚大道 1200 号，西北 华盛顿特区 20460 尊敬的惠勒署长： 环境财务咨询委员会 (EFAB) 很高兴提交我们的报告《评估雨水基础设施资金和融资》，该报告由 EFAB 工作组根据 2018 年美国水基础设施法案 (AWIA) 第 4101 节制定。通过广泛的评估和讨论，EFAB 得出结论，当前的雨水资助机制和公共教育举措不足以满足全国范围内的巨大需求。需要联邦投资来解决州和地方资金的不足并改善跨辖区的雨水管理。雨水部门需要与支持饮用水和废水部门的计划和投资类似的计划和投资，以弥补估计每年 70 至 100 亿美元的资金缺口。当地雨水管理成本一直在稳步上升，许多社区，尤其是受雨水径流影响最大的小型或弱势社区，缺乏可持续的雨水项目资金来源。一些社区无法建立和维持可持续的收入来源（如用户费用），这限制了他们获得低成本债务融资的机会，以帮助他们应对支付雨水基础设施和管理费用的挑战。此外，需要开展宣传计划，让当地官员和公众了解投资雨水基础设施的好处以及不作为的代价。确保雨水管理资金是一个全国性问题，需要立即采取行动。考虑到这一点，我们提出以下建议：
评估机器学习算法的有效性
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。
评估飞机系统的安全性 - arXiv
近年来，网络攻击的复杂性和针对平台的多样性不断增长。各种对手正在滥用越来越多的平台，例如企业平台、移动电话、个人电脑、交通系统和工业控制系统。近年来，我们目睹了针对交通系统的各种网络攻击，包括针对港口、机场和火车的攻击。交通系统成为网络攻击者更常见的目标只是时间问题。由于攻击载客量大的车辆本身具有巨大的潜在损害，并且传统机载系统缺乏安全措施，因此飞机系统的脆弱性是车辆安全领域最令人担忧的主题之一。本文全面回顾了飞机系统和组件及其各种网络，强调了它们所面临的网络威胁以及网络攻击对这些组件和网络以及飞机基本功能的影响。此外，我们提出了全面而深入的分类法，从对手的角度标准化了对航空电子领域网络安全的知识和理解。该分类法将技术划分为反映对抗攻击生命周期各个阶段的相关类别（策略），并根据 MITRE ATT&CK 方法映射现有攻击。此外，我们根据潜在威胁行为者分析各个系统之间的安全风险，并根据 STRIDE 威胁模型对威胁进行分类。提出了未来的工作方向，作为行业和学术界的指导方针。
评估差异隐私保证的指南
差异隐私（DP）[14]已成为保留数据主体隐私的框架，同时启用了统计分析。DP的迅速崛起及其从理论到实践的快速过渡，已经围绕了如何有效部署该框架的许多开放问题。特别是，现有部署面临着几个障碍，并提出了与风险评估，参数选择，沟通以及与其他隐私和安全惯例互动有关的问题。在没有找到令人信服的方法来回答这些问题的情况下，我们冒着DP未能实现其诺言的风险，或更糟糕的是，被用于清洗数据系统的私密性，而无需实际提供具有有意义的隐私保证的数据主体。我们很高兴看到NIST愿意在特殊出版物“ NIST SP 800-226：评估差异隐私保证的指南”中参与这些重要问题。我们认为，指南草案在识别其中许多问题并提供读者可以开始回答的结构方面做得非常出色。特别是，准则对隐私危害的明确表征提供了一系列可行的最佳实践，可以指导未来的选择。这些危害的呈现（作为更复杂的对话中的简短入口点）也使该文档非常接近。在本评论中，我们确定了文档草案中改进的机会，并就如何改进指南提供具体建议。我们的建议旨在最大程度地发挥这一潜力。我们认为，本文档的潜在影响很大，因为它可以作为有兴趣探索差异隐私的个人，组织和政府团体的事实起点。具体来说，我们建议（1）扩展围绕ϵ的讨论，（2）阐明对隐私金字塔的预期使用，（3）用更引人注目的东西代替跑步示例，（4）与效用的社会维度相关，（5）对“人类偏见”的讨论恢复讨论，以及（6）强调沟通的重要性。
评估SASE解决方案的关键指南
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's SVP Legal and above, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall对Fortinet有约束力。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
用于评估Sase Clouds的网络记分卡
由宽带测试电子邮件发布：info@broadband-testing.co.uk Internet：http：//www.broadband-testing.co.uk @2024宽带测试保留所有权利。未经作者明确的书面同意，可以复制，复印，存储在检索系统上或传输本出版物的任何部分。请注意，本报告的访问或使用的条件以下条件：1。本报告中的信息可能会通过宽带测试而更改，恕不另行通知。2。本报告中的信息在出版日期被认为是准确和可靠的，但不能保证。所有使用和对本报告的依赖都有您的唯一风险。宽带测试对本报告中的任何错误或遗漏引起的任何损害，损失或费用概不负责或负责。3。没有明示或暗示的担保是由宽带测试给出的。所有暗示的保证，包括对适销性的隐含保证，特定目的的适用性和不侵权的保证，并被宽带测试违反并排除在外。在任何情况下，宽带测试均不应对任何结果，偶然或间接损害赔偿，或任何利润，收入，数据，计算机计划或其他资产的损失，即使建议其可能性。4。本报告不构成测试的任何产品（硬件或软件）或用于测试产品的硬件和软件的认可，建议或保证。5。6。测试不能保证产品中没有错误或缺陷，或者产品将满足您的期望，需求，需求或规格，或者它们会在不会中断的情况下运行。本报告并不意味着本报告中提到的任何公司的任何认可，赞助，隶属关系或验证。本报告中使用的所有商标，服务标记和商标名称都是其各自所有者的商标，服务标记和商标名称，并且不认可，与任何测试或涉及该报告或宽带测试的任何商品，隶属或涉及或参与任何测试或涉及宽带测试。