脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明,分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异,从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定(即所有数据位都有效)到高度不稳定(即 0-1 个有效数字)。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力,同时不影响可靠性,同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明,稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的,以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程,因为所使用的技术与数据和上下文无关,并且具有全局相关性。总体而言,虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解,但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
脑成像数据的分析需要复杂的处理流程来支持有关脑功能或病理的发现。最近的研究表明,分析决策的变化、少量噪音或计算环境可能会导致结果的巨大差异,从而危及结论的可信度。我们通过使用蒙特卡罗算法引入随机噪声来检测结果的不稳定性。我们评估了连接组的可靠性、其特征的稳健性以及对分析的最终影响。结果的稳定性范围从完全稳定(即所有数据位都有效)到高度不稳定(即 0-1 个有效数字)。本文强调了利用大脑连接估计中诱导的方差来减少网络偏差的潜力,同时不影响可靠性,同时提高其在个体差异分类中的应用的稳健性和潜在上限。我们证明,稳定性评估对于理解脑成像实验固有的误差是必要的,以及如何将数值分析应用于脑成像和其他计算科学领域的典型分析工作流程,因为所使用的技术与数据和上下文无关,并且具有全局相关性。总体而言,虽然由于分析不稳定性导致的结果极端多变可能会严重妨碍我们对大脑组织的理解,但它也为我们提供了提高研究结果稳健性的机会。
抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务(例如异常检测和根本原因分析)至关重要。但是,现有的因果机学习(因果ML)方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中,称为知识图(KGS),用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息,从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG,因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识,提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。
Technovative Consulting 成功帮助这家位于浦那的 NBFC 设计并实施了全面的数据管道解决方案,用于定期报告和 PAR 分析。通过自动化数据工作流程、引入实时跟踪和提高报告准确性,NBFC 能够增强其风险管理、运营效率和决策能力。该解决方案为该公司提供了可扩展、高效的基础设施,不仅改善了其黄金贷款组合的管理,还使其随着业务的扩展而为未来增长做好准备。
摘要:正如最近的基础设施法案所承认的,在我们努力减缓和扭转气候变化的过程中,氢气和氢气管道将在经济中发挥重要作用。本文旨在确定如何或应该如何监管氢气管道。它提出,联邦能源管理委员会(FERC)有权根据《州际商务法》(ICA)监管氢气的管道运输,该法管辖 FERC 对输送原油、精炼石油产品和天然气液体的管道的监管。另外,FERC 可以根据《天然气法》(NGA)监管氢气和天然气混合物的运输——并且管道可以采用容量租赁来保持畅通,当后者变成前者时。美国的管道监管制度是全面的,涵盖除水以外所有商品的运输。任何非水管道都将属于以下三种监管制度之一:(1)FERC 管理的 NGA;(2)FERC 管理的 ICA;或 (3) 由地面运输委员会 (STB) 管理的《州际商务委员会终止法案》 (ICCTA)。本文提出了一个测试来确定如何根据管道运输的物品对其进行监管。本文调查了立法历史和先例,以提炼出一个测试,划定管理不同商品管道运输的三个相邻制度之间的管辖权。NGA 管理运输天然甲烷以及天然甲烷与其他商品(包括人造甲烷)混合物的管道。ICA 管理运输具有潜在能源用途的石化产品及其可再生替代品的管道。最后,ICCTA 管理运输除水和人造甲烷以外的任何其他商品的管道。运输水和纯人造甲烷的管道是唯一不受联邦经济监管的州际管道。在构建这个测试时,本文确定了哪种制度适用于运输生物甲烷、液体生物燃料和二氧化碳的管道。然后,本文将这种管道商品管辖权测试应用于氢气,基于对氢气目前化石燃料来源的详细事实分析。
对政府和纳税人的保护措施包括碳存储所有者在储存完成后至少30年监视其网站的要求。该立法还为碳管道和存储设施,存储运营商的财务和保险要求以及州资金设定了费用,以支付监控和检查
