XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscoring
人工智能评分与自动评分资产
AI 评分与自动评分有何不同？自动评分解决方案是使用传统的软件辅助编程开发的。这种编程需要人类“编码”或“编写”应用于睡眠研究数据以生成答案的单独规则。由于睡眠研究数据（尤其是 PSG 数据）变化很大，因此必须编写或编码大量规则以解释睡眠研究中发现的变化，这使得这些传统的编程方法不适合对睡眠研究进行评分，并且通常会导致团队花费比他们最初节省的更多的时间来纠正错误。
游戏：自动得分
PARKED in OBSERVATION ZONE: ..................... 3 points LEVEL 1 ASCENT: ............................................... 3 points SAMPLE in NET ZONE: ...................................... 2 points SAMPLE in LOW BASKET: ................................. 4 points SAMPLE in HIGH BASKET: ................................ 8 points SPECIMEN on LOW CHAMBER: ........................ 6 points SPECIMEN on HIGH CHAMBER: ..................... 10 points
评分简介2023
引言评分与CDP的使命非常一致 - CDP与市场力量合作，激励公司披露其对环境和自然资源的影响，并采取行动减少负面影响。CDP使用评分方法来激励公司通过参与CDP的气候变化，水安全和森林计划来衡量和管理环境影响。CDP的2023调查表采用以部门为中心的方法；在这种方法下，CDP的每个问卷（气候变化，森林和水安全）都与针对高影响部门的部门特定问题一起提出了一般问题。这些问卷中的每一个都有一个单独的评分方法。CDP问卷的评分是由CDP培训的认可得分合作伙伴进行的。CDP的内部评分团队协调并整理所有分数并运行数据质量检查和质量保证过程，以确保样本和得分合作伙伴之间的评分标准保持一致。
SEM Sailor 评分标准
3. 细节人员将选择加权得分最高的水手，任何偏差都必须得到 PERS-4 的批准。如果一名水手在多个职位中得分最高，细节人员将选择符合该水手最高申请排名的职位。
AP®生物学 - 评分指南
在真核微生物中，PHO信号通路调节某些基因的表达。这些基因，PHO靶基因，编码参与调节磷酸盐稳态的蛋白质。当细胞外无机磷酸盐（PI）的水平很高时，转录激活剂PHO4被两种蛋白的络合物Pho80 – Pho85磷酸化。结果，未表达PHO靶基因。当细胞外PI的水平较低时，Pho80 -Pho85复合物的活性被另一种蛋白质Pho81抑制，使PHO4能够诱导这些靶基因的表达。该途径的简化模型如图1所示。
可解释的人工智能助力可解释的信用评分
随着人工智能 (AI) 的不断进步和金融科技的热情高涨，信用评分等应用引起了学术界的广泛兴趣。信用评分是一种帮助金融专家更好地决定是否接受贷款申请的方法，这样违约概率高的贷款就不会被接受。表现良好的信用评分模型能够区分更有可能违约的贷款申请和不太可能违约的贷款申请，这是非常有益的，因为它们减少了贷款审批流程所需的时间，并可以节省大量成本。除了此类信用评分模型面临的嘈杂和高度不平衡的数据挑战之外，最近出台的法规，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和《平等信贷机会法》(ECOA) 引入的“解释权”，也增加了对模型可解释性的需求，以确保算法决策是可以理解和连贯的。因此，这要求黑盒机器学习 (ML) 模型（如 ANN 和 XGBoost）不仅在分类性能上准确，还必须能够解释它们的预测，以便金融专家愿意信任和采用这样的模型。最近提出的一个有趣概念是可解释的人工智能 (XAI)，其重点是使黑盒模型更具可解释性和可说明性。多年来，已经提出了多种旨在通过规则或视觉说明来解释 ML 算法预测的 XAI 方法，其中一些是本质上可解释的模型，而另一些是事后可解释性技术。在这项工作中，我们旨在提出一种既准确又可解释的信用评分模型，并且总体上比 Dash 等人 (2018) 提出的最先进的基准通过列生成布尔规则 (BRCG) 方法更好；Dash 等人是 FICO 最新的可解释机器学习挑战赛的获胜者。本工作中进行的实验表明，最先进的 XGBoost 模型比逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF) 和人工神经网络 (ANN) 技术以及基准 BRCG 模型表现更好，在 HELOC 数据集上的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 为 0.78，在 Lending Club 数据集上的 AUROC 为 0.71。XGBoost 模型通过三种 XAI 技术得到进一步增强；SHAP+GIRP 提供全局解释，Anchors 提供基于局部特征的解释，ProtoDash 提供基于局部实例的解释。这三种类型的解释为可解释性提供了全面的解决方案，因为不同的人在不同情况下需要不同的解释。通过使用功能基础（即通过形式化措施评估）、应用基础（即由人类专家评估）和人为基础（即通过对文献的分析（通常由普通人评估）表明，所提供的解释简单、一致、完整，并且满足了正确性、有效性、易理解性、细节充分性和可信度等六项预定假设。
valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。