XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可重复性
使用Canty的动态成像技术对电池制造性能的粒度和形状分析的重要性
使用基于Canty的基于视觉的系统的高放大倍数动态成像提供了粒子浆的大小和形状的在线，实时分析。至关重要的是，二维系统还能够区分固体颗粒和液滴，除了报告表面和颗粒的形状信息。成像过滤器被应用于可以区分固体与液滴/气泡的分析中，从而使仪器的能力超过了非视觉设备的能力，这无法使这种区别。这降低了表征错误的可能性并增强了可重复性，可重复性和准确性。视觉能力允许用户输入他或她对过程的了解，以做出有意义的分析决策。
IIIIII.I.1.IIIIIIIII.II,I。 - NPL出版物
在评估频率标准时，有三个指标可以对其进行表征。它们是标准的稳定性、可重复性和准确性。在描述频率标准时，这三个术语具有特殊含义，不能互换使用。频率标准的稳定性描述了振荡（或时钟）频率随时间变化的程度。稳定的振荡器是指所有振荡在时间上间隔相等的振荡器。然而，稳定性并没有说明时钟的实际振荡频率，它只是描述了它的恒定程度。从历史上看，稳定性是通过使用从钟摆到氢原子钟、研究级石英振荡器到较新的低温蓝宝石振荡器以及现在的激光器的设备来实现的。可重复性描述了一组相同类型的频率标准之间的平均频率差。请注意，要达到特定的可重复性水平，稳定性需要超过该值，但反之则不然。氢原子钟就是一个很好的例子。这些设备产生的频率非常稳定（几千秒内可达 1 Ql5 分之一），但两台相同设计的设备的频率差异可能超过 1.Qll 分之一 [1.]。这是由于氢原子与它们所在的微波室之间的碰撞。标准的精度描述了其频率相对于秒的 SI 单位定义的测量精度，即 [2]：
生物医学研究中的分析代码共享实践
随着生成的数据量的不断增长，数据驱动的计算分析在生物医学研究中变得越来越重要。但是，缺乏共享研究成果的实践，例如数据，源代码和方法，会影响研究的透明度和可重复性，这对于科学的发展至关重要。由于不足的文档，代码和数据共享，许多已发表的研究无法再现。我们对2016年至2021年之间发表的453项手稿进行了全面分析，发现其中50.1％未能共享分析法规。即使在那些确实披露其代码的人中，绝大多数人也无法提供更多的研究输出，例如数据。此外，只有十分之一的文章以结构化且可重复的方式组织了其代码。我们发现了代码可用性语句的存在与增加代码可用性之间的显着关联。此外，与进行主要分析的研究相比，进行二级分析的一定比例倾向于共享其代码。根据我们的发现，我们提出提高对代码共享实践的认识，并立即采取措施提高代码可用性，以提高生物医学研究中的可重复性。通过提高透明度和可重复性，我们可以促进科学严格，鼓励协作并加速科学发现。我们必须优先考虑开放科学实践，包括共享代码，数据和其他研究产品，以
评估全自动综合尿液分析仪UX-2000
UX-2000是整合测试带分析系统和尿液颗粒分析系统的仪器。在该仪器上，可以在一个屏幕上显示测试条分析和尿液颗粒分析的结果。两种分析的集成使操作员可以通过使用相关参数（例如BLD和RBC，LEU和WBC，NIT和BACT）之间的交叉检查来轻松管理结果。因此，可以提高测量结果的可靠性。在这项研究中，我们评估了UX-2000的基本性能，例如运行内的可重复性，结转测试以及与UF-1000I以及与Clinitek Atlas的相关性。运行内可重复性和结转测试的结果非常好。，与UF-1000i和Clinitek Atlas的相关性没有问题。因此，似乎UX-2000对于例行尿液的常规测定很有用，以促进高效和快速。
在社会科学中提示生成的大语言模型以进行注释任务
本文探讨了开放式生成大语言模型（LLM）用于社会科学中的注释任务。该研究强调了与专有模型相关的挑战，例如有限的可重复性和隐私问题，并提倡采用可以在独立设备上操作的开放式（来源）模型。提供了两个注释任务的示例，推文中的情感分析以及童年期志向论文中的休闲活动的识别。该研究评估了不同提示策略和模型的性能（Neural-Chat-7b-V3-2，Starling-LM-7B-Alpha，OpenChat_3.5，Zephyr-7b-Alpha和Zephyr-7b-7b-Beta）。结果表明需要仔细验证和量身定制的及时工程。该研究强调了开放模型的数据隐私和可重复性的优势。
算法开发的最佳实践
推动核医学领域 AI 算法发展的炒作与对 AI 某些缺陷的担忧相抵消 ( 1 )。鉴于 AI 的众多潜在优势，人们对 AI 的热情是有道理的：AI 可以将医生和工作人员从重复性任务中解放出来，加速耗时流程，增强图像量化，提高诊断的可重复性，并提供临床可操作的信息。AI 有望使核医学超越某些人类的局限性和偏见。另一方面，AI 容易受到独特偏见的影响，这些偏见与人类专家通常犯下的偏见不同。人们对许多已发表的 AI 研究中所提出的主张的可重复性 ( 2 ) 和经过训练的算法的普遍性 ( 3 ) 也存在合理的担忧。必须解决这些严重问题，以确保算法赢得护理提供者和护理接受者的信任 ( 4 )。
UniBE 指南 - 人工智能研究 (2024)
2.7 必要性原则 ................................................................................................................................ 5 2.8 可解释性原则 ................................................................................................................................ 5 2.9 有效性原则 ................................................................................................................................ 5 2.10 透明性、可理解性和可重复性 ................................................................................................ 5 2.11 可接受性原则 ............................................................................................................................. 6 2.12 数字主权/不使用人工智能的可能性 ............................................................................................. 6