XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemassess
首席信息安全官 (CISO) 评估和管理人工智能生态系统风险的指南
KPMG 人工智能安全框架设计是我们产品的核心，为安全团队提供经过测试的剧本，以主动评估其组织在开发和生产环境中的人工智能系统。该框架有助于保护这些系统免受威胁，并支持快速、有效地应对攻击。服务包括实施广泛的人工智能安全工具套件。该框架还支持人工智能红队测试，专业人员进行预先安排的结构化测试以发现系统中的缺陷和漏洞。我们根据不同组织的需求、平台和能力量身定制方法，帮助提供有效且可接受的安全策略。
使用功能性近红外光谱评估认知
摘要：无人机 (UAV) 机组人员的组成有时会定义与地面控制站 (GCS) 相关任务的特定角色。传感器操作员任务特定于他们所操作的平台和 GCS 的类型，但在许多情况下，该操作员的角色对于确定任务成功至关重要。为了评估任务有效性，我们应用了以神经脑成像技术和其他生理生物标志物为重点的人类绩效衡量标准，并结合从传感器操作员任务中获得的行为数据。在实验执行过程中，这包括路线扫描、目标检测和正面识别以及已识别目标的跟踪等任务。在本文的范围内，我们报告了路线扫描任务的初步结果。在这项研究中，在三次试验期间，通过功能性近红外光谱 (fNIRS) 从前额皮质区域获取大脑活动测量值。随着试验的进行，根据特定生物标志物（即氧合血红蛋白）确定，路线扫描任务中表现不佳和表现出色的人之间存在显著差异。这些发现支持了先前的研究，并表明应用神经生理学测量方法对进一步客观了解人类认知表现大有裨益。本文还讨论了在此背景下使用 fNIRS 的好处，即在为无人机操作员提供个性化培训的同时，为动态评估人类表现提供关键优势。
合乎道德且有效地使用人工智能来评估人才
人工智能 (AI) 在人力资源 (HR) 中的应用正在迅速增加。据估计，在人力资源职能中以某种方式使用人工智能的组织数量高达 88% (Mercer，2019 年)。由于人工智能与现代数字技术的结合，人才评估尤其处于发展的早期阶段——这种结合有望增强对员工结果的预测、减少歧视并提供更具吸引力的候选人体验。然而，关于使用人工智能评估人才仍然存在不确定性，因为它与传统方法和程序的兼容性尚不清楚，而且法律法规正在缓慢发展。因此，旨在成功利用人工智能进行人才评估的人力资源职能部门将受益于专家指导，以应对这一复杂而不断变化的形势。本文件旨在提供有关
高精度仿真评估任务负荷指数和...
[13]。这项分析主要在模拟内窥镜手术和急诊室情况下进行，与参与者（单独或团队）的设置不匹配，并且表现不会影响任何认证。所有这些差异都可能影响任务负荷，在医学领域很难建立一个通用且可靠的阈值。但是，确定每个场景的相对任务负荷可能有助于讲师确定与提供的任务负荷相关的场景的特定兴趣。需要进一步研究以评估与
1 COSMIN 偏倚风险工具用于评估研究质量...
前言 COSMIN 偏倚风险工具用于评估可靠性和测量误差研究的质量，旨在透明、系统地评估所有类型结果测量工具的可靠性和测量误差研究的方法学质量。它是 COSMIN 偏倚风险检查表的扩展版本，用于 PROM 的可靠性和测量误差框 (1)。它是为临床医生报告的结果测量 (ClinROM)（包括例如基于成像模式的读数和基于观察的评级）、基于绩效的结果测量工具 (PerFOM) 或生物标志物（也称为实验室值）而开发的 (2, 3)。这些测量工具比 PROM 更复杂，因为不仅涉及患者，还涉及专业人员，有时还涉及（复杂）设备。具体来说，在可靠性和测量误差研究中，这些额外的变异源使这些研究的设计变得复杂，并可能影响其质量。由于不同的变异源可能发挥作用，因此可以进行不同的研究来评估结果测量工具的可靠性或测量误差。为了评估此类研究的质量，应该了解（1）已发表的关于可靠性或测量误差的研究结果如何告诉我们所研究结果测量工具的可靠性和测量误差，以及（2）我们是否可以通过评估 r 来信任研究中发现的结果。
考虑使用基孔肯雅疫苗时需评估的因素
链接：https://www.cdc.gov/chikungunya/media/pdfs/2024/05/Chikungunya-vaccine-risk-factors-508.pdf
评估、治疗和释放 - 护理指令 - NSHA CD-EC-020
适用于 NSHA 商标、徽标或内容，新斯科舍省卫生部不是其版权所有者。本材料仅供一般参考，并按“原样”、“原地”提供。尽管已尽合理努力确认信息的准确性，但新斯科舍省卫生部不对此类信息的准确性、可靠性、完整性、适用性或特定用途的适用性作出任何明示、暗示或法定的陈述或保证。本材料不能替代合格医疗专业人员的建议。新斯科舍省卫生部明确表示，对于使用这些材料以及因使用此类材料而产生的任何索赔、诉讼、要求或诉讼，不承担任何责任。
焦点：评估处理器可持续性的一阶碳模型
尤其是全球变暖的抽象可持续性是宏伟的社会挑战。计算机系统在整个一生中都需要大量的材料和能源。一个关键的问题是计算机工程师和科学家如何减少构造的环境影响。为了克服固有的数据不确定性，本文提出了焦点，这是一种参数化的一阶碳模型，以使用第一原理评估处理器的可持续性。fo-cal的归一化碳足迹（NCF）指标指南架构师可以整体优化芯片区域，能源和功耗，以减少处理器的环境足迹。我们使用Focal来分析和将广泛的原型处理器机制分为强烈，弱或更少可持续的设计选择，从而提供了如何减少处理器的环境足迹的见解和直觉，并对硬件和软件构成影响。一个案例研究说明了设计强烈可疑的多核心处理器的途径，同时又减少了环境脚印。
标准化的基准测试框架，用于评估降水降水模拟
摘要：目前，没有标准化的框架或指标来评估区域气候模型沉淀输出。因此，很难比较区域或研究之间的表现，或者与分辨率分辨率的全球气候模型进行比较。为了解决这个问题，我们介绍了建立动态但标准化的基准测试框架的第一个步骤，该框架可用于评估模型技能，以模拟降雨的各种特征。基准测试与典型的模型评估不同，因为它要求先验设定绩效期望。该框架在科学研究的基础上具有无数的应用，该研究通过提供结构化方法来评估模型发展的优先级，并提供援助利益相关者的决策，以识别用于气候风险评估和适应策略的方法模型模型模型。虽然该框架可以应用于任何空间域的区域气候模型模拟，但我们使用高分辨率（0.5 8 3 0.5 8 cordex-Australasia Ensemble中的仿真）证明了其对澳大利亚的有效性。我们提供建议根据框架的应用选择指标和实用基准标准阈值。这包括最低标准指标的顶级层，以建立正在进行的气候模型评估的最低基准标准。我们使用从潜在用户社区收到的反馈来介绍该框架的多个应用程序，并鼓励科学和用户社区通过量身定制基准并在其应用程序中提出其他指标，以基于此框架进行构建。