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World File Search System不平衡的
处理机器学习中的数据不平衡
●偏差：不平衡的数据可能导致模型偏差，其中模型对多数类的影响过高。可能难以对少数群体做出准确的预测。●高准确性，低性能：对数据不平衡训练的模型似乎具有很高的准确性，但在少数族裔阶层上的表现可能很差，这通常是更大的兴趣。●错过的见解：数据不平衡会导致少数群体中存在重要的见解和模式的丧失，从而导致错过的机会或关键错误。●错过欺诈或疾病的例子可能非常昂贵！
用于安全数据传输和网络安全存储的区块链技术
数据安全是数字时代最燃烧的问题之一，目睹了每天越来越多的网络攻击和数据泄露。未经授权的访问，数据操纵和敏感信息的泄漏是机构和个人所面临的一些威胁。尽管区块链开始是比特币的一个方面，但其进化创造了一个不平衡的结构，其许多网络安全基础是该技术的基础。及其分散结构，加密完整性和不变性，它提供了一种在传输和存储期间保护数据的独特方法。基本功能，网络安全合规性和解决问题的能力。它还探讨了阻碍广泛采用的障碍以及可能改变网络安全格局的未来转变。
中国的政策和解决气候变化的行动
中国是世界上最大的发展中国家，人口众多，能源资源不足，复杂的气候和脆弱的生态环境。它尚未完成工业化和城市化的历史任务及其发展是不平衡的。中国在2010年的人均GDP仅超过29,000元人民币。根据联合国贫困标准，中国仍然拥有超过1亿的贫困人口，因此在发展其经济方面面临着极其艰巨的任务，消除了贫困和改善人民的生计。同时，中国是最容易受到气候变化不利影响的国家之一。气候变化对中国的经济和社会发展产生许多负面影响，对该国的可持续发展构成了重大挑战。
印度理工学院曼迪分校科学家开发人工智能算法，提高山体滑坡预测的准确性
印度曼迪理工学院，2023 年 2 月 21 日：印度曼迪理工学院的研究人员开发了一种使用人工智能和机器学习 (AI&ML) 的新算法，可以提高自然灾害预测的准确性。该算法由印度曼迪理工学院土木与环境工程学院副教授 Dericks Praise Shukla 博士和印度曼迪理工学院前研究学者、目前在特拉维夫大学 (以色列) 工作的 Sharad Kumar Gupta 博士开发，可以解决滑坡敏感性测绘数据不平衡的挑战，该测绘表示特定区域发生滑坡的可能性。他们的研究成果最近发表在《滑坡》杂志上。
云母可持续性指标 - ESMA咨询...
，我们还恭敬地提出，如建议 - 当前的总体指标集是不平衡的。有两个“不利指标”表，但没有任何可能将这些指标置于区块链可持续性影响更广泛的背景下。区块链的所有可持续性效应一定都是负面的。例如，越来越多地使用Cogeneration来最大程度地减少某些类型的区块链机制的净效应。5作为良好实践，根据定义，任何尝试了解给定的加密和负面效果的尝试都必须考虑正面和负面影响并将其净化。目前，提出的指标丢失了该方程式的潜在积极方面（有关其他指标的建议，请参见下面的相关问题）。
数字经济及其经济重要性
数字经济的发展在地理上是不平衡的。在未造成的国家和过度数字化的国家之间存在巨大差距。根据2019年的数字经济报告，在发达国家中，只有五分之一的人在发达国家使用互联网，而发达国家中有四分之四。在其他领域，例如利用数字数据和边界技术的功能，差距较宽。例如，非洲和拉丁美洲共同占全球数据中心的5％。如果未解决，这些鸿沟将加剧现有的收入不平等。因此，必须考虑发展中国家在创造和捕获价值方面如何影响发展中国家的发展，以及为改善现状而应采取的措施（数字经济报告，2019年）。
Mac Pro 技术概览
高达 1.5TB 的 DDR4 ECC SDRAM Mac Pro 提供高达 768GB（6x128GB 或 12x64GB）的内存配置（8 核、12 核和 16 核处理器），高达 1.5TB（12x128GB）的内存配置（24 核和 28 核处理器）。这些配置可最大程度地提高六通道内存控制器的内存带宽。英特尔将这些处理器评定为分别支持高达 1TB 或 2TB；但是，配置这些容量需要在系统中安装不平衡的 DIMM 配置。建议在 Mac Pro 中安装六个或十二个大小、类型和速度相同的 DIMM，以实现最佳性能。
深度融合的政治经济学*
4 例如，《经济学人》在评论多哈回合因一个看似微不足道的问题而失败时指出，“乌拉圭回合的影响可能远远超出了这个棘手的细节。许多发展中国家认为，之前的回合是不平衡的，对富裕国家的农业政策几乎没有约束力，尽管它在知识产权等领域对穷人施加了沉重的义务。在多哈回合中，他们希望通过向富裕国家索取比他们给予的回报来获得回报”（www.economist.com/finance-and-economics/2008/07/31/the-doha-roundand-roundand-round）。 5 所引用的文章于 2014 年 1 月 6 日发表在《大西洋月刊》上，可访问 www.theatlantic.com/business/archive/2014/01/the-dark-side-of-globalization-why-seattles-1999-protesters-were-right/282831/
矿石地质评论
有效的矿物前景映射（MPM）依赖于机器学习（ML）模型从地球物理数据中提取有意义模式的能力。然而，在矿物探索中，与整体地质景观相比，鉴定矿藏的存在通常是罕见的事件。这种稀有性导致了高度不平衡的数据集，其中积极实例（矿化样品）的频率大大低于负面实例（非矿化样品）。不平衡的数据可能会使ML模型偏向多数类，从而导致对主要兴趣的少数类别（矿化样本）的预测不准确。为了应对这一挑战，我们在这项研究中提出了两级方法。在数据级别上，我们采用了在培训数据集上运行的不平衡数据处理技术并更改类分布。在算法级别上，我们调整了模型的决策阈值，以平衡误报和假否定性之间的交易。实验结果是根据芬兰拉普兰的地球物理数据收集的。数据集表现出明显的类别不平衡，包括17个正样本与1个。84×10 6负样本。我们研究了处理不平衡数据对四个ML模型的性能的影响，包括多层感知器（MLP），随机森林（RF），决策树（DT）和逻辑回归（LR）。从结果来看，我们发现MLP模型实现了最佳的总体表现，使用合成少数民族过采样方法，平衡数据的总准确度为97.13％。随机森林和DT也表现良好，精度分别为88.34％和89.35％。这项工作的实施方法是在QGI中集成为新工具包，称为MPM的EIS工具包1。