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引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
用于在私人市场中选择最合适的经理的“算法”心态
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选择植物和真菌的有用特性
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
选择GCM：选择物种分布建模的一般循环模型
clessdist_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 compare_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 cor_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>5 dist_gcms。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 env_gccms。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 Flatten_GCM。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。8 HCLUST_GCM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 import_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 kmeans_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 mounts_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个OPTK_GCM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 summary_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15变换_gcms。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 WorldClim_Data。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
选择右AI基础架构必须...
结合Supermicro的AI基础架构高度灵活的构建块体系结构，这些NVIDIA加速计算平台为AI和高性能计算工作负载提供了出色的性能。具有先进的GPU-GPU互连性，高GPU计算每个系统和机架，高可扩展性以及优化的NVIDIA AI Enterprise软件库，框架和工具集，这些系统旨在加速深度学习模型培训，大型尺度模拟，大型模拟和数据分析，所有在可扩展的，能量，能够效率高的系统中，可以进行特定于特定于特定的工作。SuperMicro为NVIDIA HGX和NVIDIA PCIE（外围组件互连Express）提供系统选项，从而使组织可以根据现有基础架构轻松采用和扩展。
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
通过严格执行需要购买并优先购买执行这些要素的产品的购买决策，关键基础设施组织可以帮助减轻当前和新兴的网络威胁对关键基础设施的威胁，并创建远离传统环境的路径。此外，OT所有者和运营商将向制造商发送消息，以刺激设计产品的安全供应。实施这些考虑因素的制造商可以在其产品中建立弹性和灵活的网络安全基础，而OT所有者和运营商可以在未来几十年中建立。此外，在数字系统收购期间，所有者和运营商可能需要考虑法规要求，例如欧盟（EU）NIS2指令。5在适用的情况下，所有者和运营商应确保他们购买的产品符合适用的法律义务，并带有规定合规性所需的标记。6
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
上面的关键要素共同使买家可以考虑制造商如何在其产品的设计和开发中包括安全性。这些元素不是优先顺序的。作为买家正在检查这些元素，他们应确保其制造商通过拥有客户的安全成果的设计原则熟悉安全性，从而以自己的安全进度接受透明和问责制，以及从设计决策开始就整合网络安全的业务领导力。（有关更多信息，请参阅《转移网络安全风险的平衡：设计软件安全的原理和方法》的联合指南。）买家应寻找制造商，以证明其通过设计和国际自动化协会（ISA）62443标准采用安全的制造商。7
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
上面的关键要素共同使买家可以考虑制造商如何在其产品的设计和开发中包括安全性。这些元素不是优先顺序的。作为买家正在检查这些元素，他们应确保其制造商通过拥有客户的安全成果的设计原则熟悉安全性，从而以自己的安全进度接受透明和问责制，以及从设计决策开始就整合网络安全的业务领导力。（有关更多信息，请参阅《转移网络安全风险的平衡：设计软件安全的原理和方法》的联合指南。）买家应寻找制造商，以证明其通过设计和国际自动化协会（ISA）62443标准采用安全的制造商。7
选择良好的网络安全指标的智能方法
当涉及到管理网络安全性时，确定和利用良好的网络安全指标至关重要。这使组织可以更有效地管理其网络风险。然而，文献对良好指标的特性和特征缺乏共识。因此，这项工作的目标是探索和确定网络安全域中研究人员提出的相关技术指标，然后对它们进行评估，以根据智能（特定，可衡量，可操作，相关，相关和及时）的标准来确定其可行性并提高所选安全量度的质量。我们确定了105个指标，其中23个通过了智能标准。由此产生的指标集可以被视为可行的一组指标。此外，我们确定了在评估安全指标时可能会考虑的其他标准，其中大多数可以视为智能标准的变体，除两个两个，其中指标应便宜地通过外部参考来收集和独立验证。
通过选择理想的GPC/sec列
• A GPC/SEC column is packed with porous beads of controlled porosity and particle size • Sample is prepared as a dilute solution in the eluent and injected into the system • Large molecules are not able to permeate all pores and have a shorter residence time in the column • Small molecules permeate deep into the porous matrix and have a long residence time in the column • Sample molecules are separated according to molecular大小，洗脱最大的第一，最小的最后