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llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
第 67 号白皮书的后续指南：数据中心环境可持续性指标指南
白皮书：数据中心 PUE 的持续计量和监控白皮书：向 IT 用户分配数据中心能源成本和碳排放白皮书：提高冷冻水温度如何提高数据中心冷却系统效率白皮书：数据中心电气效率建模白皮书：冷热通道封闭对数据中心温度和效率的影响白皮书：整合与传统服务器电源架构的效率分析白皮书：数据中心效率 (PUE) 计算指南
打破自动化车辆安全的净风险指标的暴政
＃1：正风险余额（PRB）＃2：避免风险转移＃3：避免疏忽驾驶＃4：安全标准符合条件＃5：特定风险缓解 /召回＃6：道德与权益关注＃7：可持续信任< / div>
Sasol有限的生产和销售指标12月...
H1 FY24的性能继续受到挥发性宏观经济环境的影响，石油和石化价格较弱，产品需求不稳定以及持续的通货膨胀压力。南非的国有企业的持续持续性不佳仍然是一个关注的问题，全球增长的前景也是如此。定价压力继续影响销售量，利润率和结果盈利能力。在能源业务中，与H1 FY23相比，H1 FY24的性能有所提高，这是由于自运营缓解计划以来的生产和生产率更高，与上一年相比。因此，我们已经看到了增加的产量，这主要是由于阶段关闭与上一年的总关闭，设备的可用性和操作稳定性提高。尽管取得了进步，但兰德石油价格和通货膨胀压力仍在继续影响我们的液体燃料细分市场。我们开始在H1 FY24的Shondoni和Thubelisha Collieries上推出我们的全部潜在计划，并继续嵌入学习，以在我们的采矿业务中实现可持续的生产力提高。但是，我们在第二季度FY24与Q1 FY24的生产率降低了，这主要是由于与安全有关的事件和计划外的工程停机时间。煤炭库存保持在最低安全阈值之上，从而支持煤炭混合和供应的一致性。我们在莫桑比克的钻井计划正处于良好的安全性能状态。此外，我们的24财年最高天然气价格应用于2023年11月由南非国家能源监管机构（NERSA）批准。我们的化学品业务继续面临宏观经济弱点的挑战性市场状况，尤其是在中国和欧洲，以及与全球同伴所经历的情况相似，对全球需求产生负面影响。H1 FY24的平均销售篮子价格比H1 FY23低24％，其降低是由较低的石油，原料和能源价格以及上述弱市场需求组合的组合。虽然第二季度第24财年的平均销售篮子价格比24财年的价格高6％，但利润率和相关的盈利能力仍在压力下。我们的几个单位的生产率继续被积极管理，以响应较低的需求并管理库存水平，而严格的成本和资本管理措施仍在继续。尽管有这些持续的市场逆风，但H1 FY24化学物质的总销售量比H1 FY23高4％，这在很大程度上是由于美国的乙烯和聚乙烯销售较高，在非洲的生产和供应链绩效的提高和供应链的绩效越来越多，而欧亚大陆的需求持续较低。第二季度第24财年的销售量比第1季度低2％，因为非洲的产量较低和欧亚大陆的需求。
GAO-24-106291，网络安全：OMB应改善信息安全性能指标
表4：监察长（IG）成熟度和1990年《公民首席金融官员法》的成熟度和总收视率，1990年，机构的信息安全计划2022 2022 22 22 22表5：由能源部官员强调的实践，这些官员强调了对信息安全计划的积极贡献46的官员的官员的高度启动的效果46：实践效果46：实践效果：实践的实践：对信息安全计划有效性做出积极贡献的官员49表8：由国家科学基金会官员强调的实践，对信息安全计划有效性做出了积极贡献51表9：由小型企业管理官员强调的实践，对信息安全计划有效贡献52
Jaina Nian农业营销服务美国农业部2055-S，Stop 0201 1400 Indepentence Ave，SW Washington，D.C。20
可信赖的自治：建立对自主系统的信任的基础和过程。1.0目的：该白皮书的目的是建议并为可信赖的自治定义指标。自治在全球范围内越来越多地寻求人工智能（AI），机器人，机器人车辆（即机器人空气，地面和水车）以及其他用于军事和民用应用的系统，并且自治技术对不受限制的环境和无耐药的操作变得迅速变得适应。随着对自主权的日益增长的需求，技术进步很快就会满足，人们对可信赖的自主权的期望越来越多，以减轻对AI霸主和机器人启示的恐惧。2.0信任哲学家几个世纪以来一直考虑到信任和可信赖的意义，专注于人类，其含义仍然是模糊的。信任很重要，但也很危险。信任要求我们依靠他人，无论是人类还是自动机器。如果其他人保证提供我们想要的东西，我们就不需要信任他们。，但我们的风险是他们将无法提供我们想要的东西，因此我们的信任放错了位置。在机器，尤其是自主机器的背景下，没有普遍接受的“信任”定义，因此与此类系统相关的人倾向于对信任的看法有所不同。一种观点是，信任必须在有意识的实体之间，例如人类或人与自主（认知）机器（不仅是自动机）之间的信任。相互性要求，尽管人类必须能够信任自主机器人，但机器人也必须能够信任人类。此外，信任本质上涉及风险和危险。完全确定一个实体可以完成要求的目标，那么信任就无需。仅在完成要求的任务的完成时才需要信任。尽管含糊不清，但我们将在务实的应用中定义人们与自主系统之间的信任。2.1信任的关键变量信任的确定是客观和主观的，具有心理和社会学特征。信任的水平或数量形成连续性，信任的范围从高到低。在某个时候，可信赖变成不信任。有几个包括信任的变量，可以用作信任的指标。这些变量或指标不具有相等的价值，有些变量比其他指标更重要。确定信任级别的信任的关键变量下面列出了，不一定按重要性顺序列出，然后对每个信任的简短讨论，描述了它们如何影响受信任的自治。
能源正义决策指标
1. 引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。第754章
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
