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SSAE - 新闻通讯 - 国家能源技术实验室
SSAE 已经开发并发布了盐水储存地质分析评估 (GEESS) 地理数据库 - 这是一个公开的地理数据库，它描述了盐水层的独特地质参数，这些参数对于美国本土 48 个州的碳储存开发至关重要。高空间分辨率数据集（高达 5 公里网格间距）涵盖了从加利福尼亚到东海岸的 FECM/NETL CO 2 盐水储存成本模型 (CO2_S_COM) 中的 57 个潜在盐水储存层。它来自公开来源。以地层为基础捕获的数据包括深度、厚度、岩性、压力、温度、沉积环境、盐度、孔隙度、渗透率、结构状态和破裂压力。该数据集包括 CO 2 羽流大小的空间离散估计值和 CO 2 储存第一年盈亏平衡价格的估计值（有关风河盆地 Tensleep 地层的图表见下文）。鉴于该数据集的性质，它可以促进更准确的碳储存相关工作，例如在项目开发早期阶段进行储存资源潜力评估或二氧化碳注入成本估算。这个新发布的数据库由 SSAE 研究人员 Austin Mathews*、Jeffrey Eppink*、Dave Morgan 和 Tim Grant 开发，可在此处下载。2023 年 FECM / NETL 碳管理研究项目审查会议上展示的数据库概述可在此处获得。
时事通讯 - 国家能源技术实验室
SSAE 和其他 NETL 研究人员在一个案例研究中展示了他们的人工智能 (AI) 图像嵌入工具的强大功能。该工具使用来自 1,000 多份文档（包括与墨西哥湾相关的非结构化数据（如地图、出版物、报告、演示文稿））的视觉信息作为输入，在不到十分钟的时间内以 90-95% 的精度准确标记和组织图像（图 1）。该案例研究最近发表在《大数据前沿》杂志上，标题为“使用深度学习方法增强非结构化数据的知识发现以支持地下建模预测”。该工具是实验室地下趋势分析 (STA) 工作流程中出现的软件套件的一部分，由 NETL 研究人员 Brendan Hoover*、Dakota Zaengle*、Patrick Wingo、Anuj Suhag*、Kelly Rose 和 SSAE 的 MacKenzie Mark-Moser 开发。了解更多
使用新的稀疏监督自动编码器神经网络
基于CRISPR的单细胞转录组筛选是有效的遗传工具，可同时评估由一组指南RNA（GRNA）靶向的细胞的表达式，并从观察到的扰动中推断靶基因函数。然而，由于各种局限性，这种方法在检测弱扰动方面缺乏灵敏度，并且在研究主调节器（例如转录因子）时基本上是可靠的。为了克服检测微妙的GRNA诱导的转录组扰动和对响应最快的细胞进行分类的挑战，我们开发了一种新的监督自动编码器神经网络方法。我们稀疏的监督自动编码器（SSAE）神经网络提供相关特征（基因）和实际扰动细胞的选择。我们将此方法应用于基于基于缺氧的长期非编码RNA（LNCRNA）的子集的基于内部单细胞CRISPR干扰（CRISPRI）转录组筛查（CROCPRI）转录组筛选（CROP-SEQ），该子集受缺氧调节的疾病，该疾病在肺腺癌（Lung adenacoarcinoma）（LUAD）的背景下促进了肿瘤的侵略性和耐药性。针对LNCRNA的子集进行了经过验证的GRNA的农作物序列库，并且作为阳性对照，HIF1A和HIF2A（低氧反应的2个主要转录因子）在3、6或24 h期间在正态氧中培养的A549 LUAD细胞中转导的2个主要转录因子。我们首先通过确定在低氧反应的时间开关期间确定其敲低的特定效应，从而验证了HIF1A和HIF2上的SSAE方法。接下来，SSAE方法能够检测出稳定的短缺氧依赖性转录组特征，该特征是由某些LNCRNA候选者的敲低诱导的，表现优于先前发表的
第二类博彩的最低内部控制标准
(f) CPA 测试。(1) 必须聘请独立注册会计师 (CPA) 执行“商定程序”，以验证博彩业务是否符合本部分规定的最低内部控制标准 (MICS) 或部落批准的差异，并已获得委员会的同意。CPA 必须报告 CPA 发现或提请 CPA 注意的每个事件和程序，CPA 认为这些事件和程序不符合最低标准或部落批准的差异，并已获得委员会的同意。“商定程序”可以与年度审计结合执行。部落必须在博彩业务财政年度结束后 120 天内向委员会提交两份报告。在执行合规审计时，注册会计师必须使用《鉴证业务准则声明》第 10 号。第 101 节（“鉴证业务”）和第 201 节（“商定程序业务”）（统称“SSAE”），2007 年 7 月 12 日，美国注册会计师协会 (AICPA)。SSAE 编号第 101 节和第 201 节的第 10 号经联邦公报局长根据 5 U.S.C. 批准以引用方式纳入本节。552(a) 和 1 CFR 第 51 部分。要执行本节中未指定的任何版本，委员会必须在联邦公报上发布变更通知，并且材料必须向公众提供。您可以从美国注册会计师协会获取副本，地址：220 Leigh Farm Rd., Durham, NC 27707, 1–888–
用于多类刀具磨损识别的无监督和半监督机器学习框架
摘要 刀具状态监测 (TCM) 对于确保产品质量和避免停机至关重要。机器学习已被证明对 TCM 至关重要。然而，现有的研究主要基于监督学习，这阻碍了它们在实际制造环境中的适用性，因为在役机器上的数据标记既麻烦又昂贵。此外，现有的无监督解决方案主要处理基于二元决策的 TCM，无法完全反映刀具磨损进展的动态。为了解决这些问题，我们提出了不同的无监督和半监督五类刀具磨损识别框架，分别处理完全未标记和部分标记的数据。底层方法包括拉普拉斯得分、稀疏自编码器 (SAE)、堆叠 SAE (SSAE)、自组织映射、Softmax、支持向量机和随机森林。对于半监督框架，我们考虑了标记数据仅影响特征学习、分类器构建或两者的设计。我们还研究了 SSAE 在监督层面的不同训练配置。我们将框架应用于两个铣刀运行至故障数据集，使用麦克风和加速度计记录。评估中考虑了不同百分比标记训练数据下的单传感器和多传感器数据。结果显示了哪种框架在哪种数据设置下可产生最佳预测性能，并强调了传感器融合和判别性特征表示在应对标签不可用和稀缺性方面的重要性，以及其他发现。两个完全未标记数据的数据集实现的最高宏 F1 分别达到 87.52% 和 75.80%，当只有 25% 的训练观测值被标记时，最高宏 F1 超过 90%。
主题：陆军认证业务标准声明第 18 号的监督
我们计划的监督将立即开始。陆军助理部长（财务管理和审计长）要求对 2022 年 10 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日期间的通用基金企业业务系统 (GFEBS) 管理和运营支持服务进行 SSAE 18 审查。我们与独立公共会计师事务所 KPMG, LLP 签订了合同，进行此项审查。KPMG 鉴证审查的目的是就陆军对支持 GFEBS 管理和支持服务的系统的描述以及控制设计和运行有效性是否适合实现描述中所述的相关控制目标发表意见。该监督项目的目标是对 KPMG 的鉴证审查进行合同监督，并确定 KPMG 是否遵守了合同和适用的鉴证和普遍接受的政府审计标准。