图1-1:基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1:使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2:比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1:VCSN的Tasmin的年度气候,偏置校正CCAM输出,Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2:VCSN累积降水的年度气候,偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出,Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3:tasmax的VCSN的冬季气候,偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4:偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5:VCSN的TXX年度气候,偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6:VCSN一天的最高强度降雨的年度气候,偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7:Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出,相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8:夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9:历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10:偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1:线性间隔节点,对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2:从分布中绘制的虚拟数据,参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3:虚拟数据,参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4:与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5:在SSP370场景下,访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6:在SSP370方案下,Mahanga站上的气候变化信号,强调了EQM对趋势的通胀影响,而没有明确的趋势保存。
自1990年代出现“大数据”以来,尽管有教育,但在各种社会领域中使用先进的统计技术来预测互动的结果已经激增(Baker等,2019;政府可获得性办公室[GAO] [GAO],2022年)。用于预测结果的技术套件并为Orga-Nizations内部的决策提供了信息,被广泛称为“预测分析”。尽管在很大程度上看不见,但预测分析可以为教育机构内的无数决定,从大学入学(Hutt等,2019)和学生保留介入(Baker等,2019)到资源分配(Wayt,2019; Yanosky&Arroway,2015)。在对近1,000所大学的调查中,证明了预测分析的普遍性,有89%的受访者报告对预测分析进行了一些投资(Parnell等,2018)。
摘要: - 在这项工作中,检查了AI驱动的目标营销中的偏差识别和缓解措施,重点是保证自动化消费者分析的公平性。通过初步研究发现了AI模型中的明显偏见,尤其受到采购历史和地理位置等特征的影响,这些特征与种族和社会经济地位(例如种族和社会经济位置)非常相对应。具有0.60的不同影响(DI),-0.25的统计奇偶差异(SPD),机会均等的差异(EOD)为-0.30,针对原始模型计算的公平措施揭示了针对某些人群群体的显着偏见。我们使用了三种主要的缓解策略:预处理,进行中心和后处理,以抵消这些偏见。对培训数据进行了取样和平衡,将DI提高到0.85,SPD至-0.10,EOD至-0.15。措施通过处理要好得多,这可以直接在学习算法中增加公平性限制,DI为0.90,SPD为-0.05,EOD为-0.10。最成功的是后处理修改,它改变了模型输出以确保公平性;他们产生的DI为0.95,SPD为-0.02,EOD为-0.05。这些结果支持已经出版的研究,并证明AI中的偏见是一个复杂且持久的问题,需要采取多维策略。本文强调了持续的审计,开放性和多学科合作如何减少偏见。营销人员,AI从业者和立法者将发现深刻的后果,这强调了道德AI方法的要求,以维护客户信心并遵守法律。这种方法推进了有关AI伦理学的更大讨论,促进正义,并减少了AI驱动的营销系统中的偏见。
“(5) 独立能源存储系统 (ESS) 的偏差费用应与本条例第 (1) 条规定的 RoR 发电站、基于城市固体废物的发电站或 WS 卖方以外的一般卖方的偏差费用相同” “(6) 与在同一互连点连接的 WS 卖方位于同一地点的 ESS 的偏差费用应如下所述:i) 此类卖方应通过互连点的牵头发电机或 QCA 为 WS 和 ESS 组件提供单独的时间表;ii) 根据本条例第 (4) 条,与 WS 组件相对应的偏差应按照适用于基于太阳能或风光混合资源的发电站的 WS 卖方的相同费率收取;以及 iii) 根据本条例第 (5) 条,与 ESS 组件相对应的偏差应按照适用于独立 ESS 的相同费率收取。”
尽管机器学习算法对个性化医学有希望,但其临床采用仍然有限。导致这种限制的一个关键因素是样本选择偏见(SSB),它是指研究人群不太代表目标人群,从而导致偏见且潜在的有害决定。尽管在文献中众所周知,但SSB在医疗保健机器学习中几乎没有研究。此外,现有技术试图通过平衡研究和目标人群之间的分布来纠正偏见,这可能导致预测性能的丧失。为了解决这些问题,我们的研究通过检查SSB对机器学习算法的性能的影响来说明与SSB相关的潜在风险。最重要的是,我们根据目标人群识别而不是偏见校正提出了一个新的研究方向,以解决SSB。具体而言,我们提出了两个用于解决SSB的独立网络(T-NET)和一个多任务网络(MT-NET),其中一个网络/任务标识了代表研究人群的目标亚群,第二个网络/任务对已识别的亚种群进行了预测。与研究人群相比,SSB可以通过合成和半合成数据集的突出显示,SSB可以导致目标人群的算法的性能大幅下降,并且目标亚群的绩效差异很大,而目标亚群的绩效差异很大,而该目标亚群体代表了所选的患者和研究人群的非秘密患者。此外,我们提出的技术证明了各种环境的鲁棒性,包括不同的数据集大小,事件速率和选择率,表现优于现有的偏见校正技术。
摘要:仿生学的最新进展通过利用自然界中的复杂设计和机制来刺激了假体肢体发展的重要创新。生物仪,也称为“自然启发的工程”,涉及研究和模拟生物系统以应对复杂的人类挑战。这项全面的综述提供了对生物模拟假体的最新趋势的见解,重点是利用自然生物力学,备用反馈机制和控制系统的知识,以紧密模仿生物附件。突出显示的突破包括尖端材料和制造技术的整合,例如3D打印,促进了假肢的无缝解剖整合。此外,将神经接口和感觉反馈系统的结合增强,增强了控制和运动,而3D扫描等技术则可以实现个性化的自定义,从而优化了个人用户的舒适性和功能。正在进行的生物基因研究工作对进步有希望,为肢体损失或损害的人提供了增强的流动性和整合性。这篇评论阐明了仿生假体技术的动态景观,强调了其在康复和辅助技术方面的变革潜力。它设想了一个未来,假肢解决方案与人体无缝融合,增强了生活质量和生活质量。
从现场提取的钻头样本以提交给实验室是资源挖掘公司最有价值的资产。资源估计过程的关键部分是通过质量控制程序验证实验室结果,该程序涵盖了整个字段到数据工作流程。实施当前可用于市场的实施,特别是针对黄金和碱金属项目,主要由粉碎的参考材料组成,该材料在小袋中提供,并将“盲目”提交给实验室进行分析。但是,样品制备是实验室过程的关键部分,此步骤不涉及粉碎的参考材料。作为报告要求的一部分,Jorc(2012)代码和N43-101要求评估样本准备方法的性质,质量和适当性,以详细介绍。
讨论了抽象的二氧化碳去除(CDR),以抵消残留的温室气体排放,甚至逆转气候变化。符合巴黎协定的“远低于2℃”的升温目标的政府间跨政府间小组的所有排放场景包括CDR。海洋碱度增强(OAE)可能是一种可能的CDR,其中人造碱度增加了海洋的碳吸收。在这里,我们研究了OAE对两个观察到的大型扰动参数集合中建模的碳储层和通量的影响。oae在技术上是成功的,并将其作为SSP5-3.4温度过冲场景中的额外CDR部署。涉及大气CO 2反馈的权衡导致碱度驱动的大气CO 2降低-0.35 [ - 0.37至-0.37至-0.33]摩尔碱度添加(技能加权平均值和68%C.I.)。已实现的大气CO 2降低以及相应的效率,比直接碱度驱动的海洋吸收的增强小两倍以上。碱度驱动的海洋碳吸收部分被从陆地生物圈中释放出来的碳和降低的海洋碳汇所抵消,以响应OAE下的大气中降低的大气CO 2。在第二步中,我们使用CO 2峰模拟中的Bern3D-LPX模型在理想化的情况下解决表面空气温度变化(∆ SAT)的滞后和时间滞后,其中∆ SAT增加到〜2°C,然后根据CDR的结果下降至〜1.5℃。∆ SAT滞后于18 [14-22]年的CO 2降低,这取决于各个集合成员的平衡气候灵敏度。这些折衷和滞后是地球系统对大气CO 2变化的响应的固有特征,因此对于其他CDR方法同样重要。
摘要:本文提出了一种创新的方法,用于使用基于图像中中位绝对偏差(MAD)的自适应阈值方法来检测和量化混凝土裂纹。该技术应用有限的预处理步骤,然后根据像素的灰度分布,动态地确定适用于每个子图像的阈值,从而导致定制的裂纹分割。使用拉普拉斯边缘检测方法获得裂纹的边缘,并为每个中心线点获得裂纹的宽度。该方法的性能是使用检测概率(POD)曲线作为实际裂纹大小的函数来测量的,从而揭示了显着的功能。发现所提出的方法可以检测到狭窄至0.1 mm的裂纹,对于具有较大宽度的裂纹的概率为94%和100%。还发现该方法的精度,精度和F2分数值比OTSU和Niblack方法更高。
摘要:全球互联网基础架构的稳定性和可靠性在很大程度上依赖边界网关协议(BGP),这是一种重要的协议,可促进各种自主系统之间的路由信息交换,从而确保全球无缝连接。但是,BGP固有地具有对异常路由行为的敏感性,可能导致严重的连通性破坏。尽管做出了广泛的努力,但准确地检测并有效缓解了这种异常,这仍然是艰难的挑战。为了解决这些问题,本文提出了一种新型的统计方法,该方法采用了某些约束的中值绝对偏差,以主动检测BGP中的异常情况。通过应用高级分析技术,该研究为早期检测异常(例如Internet蠕虫,配置错误和链接故障)提供了强大的方法。这种创新方法已在经验上得到了验证,在识别这些破坏时,准确率为90%,精度为95%。这种高度的精度和准确性不仅确认了采用的统计方法的有效性,而且还标志着增强全球互联网基础架构的稳定性和可靠性的重要一步。