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SSA 位置和尺寸精度要求
航天器运营商在确定是否有必要采取防撞机动时，会采用不同的近距离指标和防撞距离。通常，航天器处于低风险轨道状态的运营商可能会以很少的燃料或运营成本实施极其保守的防撞策略，而航天器在高风险轨道状态运行的运营商则被迫采取经济的防撞策略，以避免耗尽燃料预算并给飞行动力学团队带来过重负担。不幸的是，虽然存在许多防撞机动“通过/不通过”标准，但运营商通常无法获得 SSA 信息和 SSA 精度，而这些精度对于填充最适合他们的标准是必不可少的。此外，用于填充这些标准的算法有时包含无效假设，例如在需要更复杂的公式时使用线性碰撞概率和球形物体形状近似值。虽然存在一些估计卫星物体尺寸的来源，但会合时的相对姿态可能不确定甚至不可用，特别是对于所谓的“次要”或会合物体。空间数据协会 (SDA) 是一个由全球卫星运营商组成的协会，致力于确保可控、可靠和高效的空间环境，该协会已在其成员中开展了一项调查，以收集有关其会合评估运营概念的数据。这些包括防撞通过/不通过指标、防撞目标和运营约束。任何试图向运营商提供有意义的会合评估服务的实体都可以使用这些数据来设计服务要求。本文评估了与这些不同的“通过/不通过”指标相关的空间态势感知 (SSA) 数据的各种定位精度要求，这些指标用于空间交通协调 (STC) 和空间交通管理 (STM) 的会合缓解过程。这些指标包括最接近时 (TCA) 的错失距离、组件化错失距离（例如，TCA 径向分离，即使在轨道内或轨道外分离或不确定性未知的情况下也能防止碰撞），以及最大碰撞概率和估计的真实概率。需要探讨的另一个关系是碰撞概率对 TCA 处卫星方向和配置/形状的依赖关系。由于不了解方向，计算碰撞概率时必须做出某些假设。一种常见的做法是用一个封装球体来近似航天器的硬体。这种一刀切的方法无需确定方向，但会导致物体体积被高估，概率被高估，除非两颗卫星实际上都是球体。为了产生更具代表性的概率，我们使用卫星的尺寸来定义一个包围的矩形框。通过投射比球体更小的区域，这种方法可以更准确地描绘实际的碰撞威胁，但缺点是必须在一定程度上准确了解盒子的方向。但即使选择产生最大可能覆盖范围的方向，盒子形状的概率也会低于球体。为了解决这个问题，我们估计了一系列对应于一系列方向的碰撞概率值，从中我们可以探索给定碰撞概率阈值所需的态度知识和位置精度之间的相互关系。
仪表板燃油经济性显示的准确性
油价上涨一直是司机们的一大担忧，尤其是数百万人选择夏季自驾游作为首选出行方式。许多车辆都配备了车载燃油经济性显示屏，包括“剩余里程”估算值，司机可以依靠该显示屏决定何时加油。然而，如果系统提供的信息不准确，司机可能会错误地估计油箱中还剩下多少燃油。本项目研究了车载燃油经济性估算值和行驶里程值（又称“剩余里程”）显示的准确性。
提高脑冲程预测准确性
摘要： - 脑卒中预测中的研究至关重要，因为它可能导致早期检测技术和干预措施的发展，从而增强了中风受害者的预后。早期检测和干预可以帮助最大程度地减少中风造成的损害，降低长期并发症的风险，并提高中风生存的人的一般生活质量。此外，中风预测的研究可以帮助识别风险因素并提高对中风根本原因的理解，从而导致更好的预防策略的发展。对脑冲程预测的研究正在进行中，并导致了各种模型和工具的开发，以预测中风的风险和早期检测。但是，这些工具在临床实践中的实施和使用取决于几个因素，例如资源的可用性，特定的医疗保健系统以及在医疗保健提供者和患者中对这些工具的认识和接受程度。通常，风险预测模型可用于快速识别中风高风险的人，并针对预防干预措施，例如生活方式改变，药物管理和筛查。早期检测工具可用于快速识别中风症状并启动适当的治疗方法，这可以改善中风患者的预后。但是，重要的是要注意，这些模型和工具的研发正在进行中，并且它们在临床实践中的使用不断评估和更新。在临床实践中，这些工具可能需要花费一些时间，并看到它们的现实影响。本研究论文的重点是使用一系列机器学习算法（例如逻辑回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），Gaussian Naive Bayes（GNB），Bernoulli Naive Bayers（BnB）（BnB）和A clastif。这项研究的主要重点是比较数据的有效性，因为数据显着不平衡。我们在这项研究中使用了评估指标来评估模型预测的准确性，精度，召回和其他关键绩效指标。接收器操作特征曲线（AUC），少数族类的准确性和多数级别的准确性用于评估方法。
Kodama：通过准确性最大化的知识发现
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患者等待时间感知的准确性...
最近出版物Suriyawongpaisal等。1指出等待时间在于患者的首要任务。研究人员指出，护理提供者应专注于管理感知，而不是减少实际等待时间以改善患者的经验。2通过实际的等待时间，研究人员可以识别出等待时间观念与现实不同的患者。使用医院数据库中记录的数据，我们演示了患者的等待时间与客观临床数据的影响，并确定了这些不准确看法的形成背后的动机。我们获得了从伦理委员会和中央医院的指导委员会和管理委员会进行研究的授权。（Chlo）并根据赫尔辛基宣言中规定的道德原则进行了我们的研究。我们先前的研究中描述了所使用的抽样方法和问卷调查的细节。3因此，我们在2016年1月至12月之间对葡萄牙里斯本公立医院的急诊科（ED）的患者进行了重新研究。在2017年5月至11月之间收集了数据，导致了382例误差率和95％置信区间的患者样本。，我们要求每个受访者通过邮件或电子邮件完成调查问卷，根据个人喜好，将每个答复与患者的临床数据联系起来，以进行进一步分析，即分类的等待时间，
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。
DIFAR 定位系统的准确度和精确度
蓝鲸的被动声学定位一直是南极蓝鲸研究的重要组成部分，并可能成为未来作为南大洋研究伙伴关系南极蓝鲸项目一部分进行的研究的关键工具。本文件介绍了测量基于声纳浮标的定位系统的准确度和精确度的方法。这些方法可用于在实时跟踪鲸鱼的过程中现场“校准”每个声纳浮标中的磁罗盘。在这里，我们比较了使用不同仪器在不同航行中收集的几个不同数据集的定位准确度和精确度。本文件还包括有关声纳浮标定位系统各个组件校准的其他信息，并就未来开发和部署基于声纳浮标的鲸鱼被动声学定位系统提供建议。
HIH9000 系列 • ±1.7 %RH 精度
通常允许客户从 PCB 上移除与信号调节相关的组件，以释放空间并降低与这些组件相关的成本（例如，采购、库存、组装）。真正的温度补偿数字 I 2 C 或 SPI 输出通常可以消除由于在 PCB 上安装多个信号调节组件而可能出现的问题，并简化与微处理器的集成，从而消除了客户实施的复杂信号调节的需要
空间数据精度国家标准
3.1 简介.................... ... . .................................................................................... 3-1 3.1.2 范围. .................................................................................................................... .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. .................................................................................................. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3-3
事件相关电位的分类准确率……
a 蓝色字体显示不确定的分类。b 红色字体显示假阳性分类。缩写：BFP，脑指纹；IP，存在真实信息；IP C ，脑指纹分类为存在信息；IA，不存在真实信息；IA C ，脑指纹分类为不存在信息；IND，脑指纹分类为不确定。