XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System属性数据
使用实验性属性数据
摘要材料信息学（MI）研究是通过大规模材料数据通过机器学习（ML）发现新材料的研究，近年来引起了人们的关注。通常，由于目标材料域的差异，MI中使用的大规模材料数据是偏差的。此外，关于MI的大多数研究尚未清楚地证明数据偏差对ML模型的影响。在这项研究中，我们通过结合了以前由我们小组开发的StarryData2材料数据库中的大规模实验性能数据的概念来阐明数据偏差对ML模型的影响。结果表明，数据偏差会影响ML模型进行的预测的错误和可靠性。与在域外制造的域相比，应用程序能力域内的ML模型的预测非常可靠。这表明构造的ML模型可以可靠发现的物质空间有限。尽管如此，我们将ML模型应用于包含各种材料类别的大型数据集，并发现可以在有限的空间内提出类似于已知材料的新材料。因此，我们的发现证明了在MI中构建和评估ML模型时考虑数据偏差的重要性。
使用算法，自动估值模型和属性数据
在抵押行业收集2024年2月27日，抵押银行家协会（MBA）1感谢有机会参加今天的工作会议，以教育该小组在抵押过程中使用算法技术，尤其是使用自动估值模型（AVM）和房地产数据收集器。抵押贷款行业出于多种原因仔细而故意引入了AI，算法和其他技术，包括提高效率，降低人为错误的风险和改善消费者的体验。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。 这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。 AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。 这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。 AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。 在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。这些GSE在全国范围内购买了大部分抵押贷款，为银行和独立抵押银行提供了流动性，以继续贷款。某些AVM模型是在房利美（Fannie Mae）或房地美（Freddie Mac）内开发的，例如，可以使用现在称为“价值接受”的评估豁免，这使消费者能够在不进行评估的情况下完成再融资交易，而无需评估费用而更重要的是。价值接受的津贴完全取决于GSES对该特定数据集的可靠性的风险分析。风险分析将考虑消费者是否拥有GSES已证券的贷款，是否通过以前的评估在房屋上可用的数据，以及是否有足够的数据可用
从全面的实地清查到遥感的林分属性数据——北欧国家管理清查简史
摘要：森林管理清单（FMI）通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括（i）通过应用辅助信息将清单区域划分为林分；（ii）根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类；（iii）测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变，从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前，光学遥感数据用于补充视觉评估，尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描（ALS）的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而，在混合林中，与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里，我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
供应商质量保证 AS9102 要求
9 必填条目：必须记录图纸上指定单位的每个特性的实际测量结果。如果需要属性数据，则应列出通过或失败/接受或拒绝验证。如果使用专用量具验证属性数据，则必须列出量具编号。附加要求：应用于零件（或标签）的标记图像可以是应用于项目的标记的数码照片或橡皮图章印记，包括图纸注释中指定的标记、SQAM 7.2 中指定的标记和 SQAM 7.3 中指定的 CARC 标记。图纸上指定的标记图像，即旋转方向箭头、模板等。应包括在标记报告中。
供应商质量保证 AS9102 要求
9 必填条目：必须记录图纸上指定单位的每个特性的实际测量结果。如果需要属性数据，则应列出通过或失败/接受或拒绝验证。如果使用专用量具验证属性数据，则必须列出量具编号。附加要求：应用于零件（或标签）的标记图像可以是应用于项目的标记的数码照片或橡皮图章印记，包括图纸注释中指定的标记、SQAM 7.2 中指定的标记和 SQAM 7.3 中指定的 CARC 标记。图纸上指定的标记图像，即旋转方向箭头、模板等。应包括在标记报告中。
Bodoland国际知识节，2023年
印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。 地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。 竹解剖印度竹子的地理分布，特别是在东北地区特别提及其生物多样性。地理信息系统（GIS）：GIS的基本原理； GIS的历史； GIS目标：GIS的基本组成部分：硬件，软件，数据，人员和方法；信息域：空间和非空间；数据模型：矢量数据模型和栅格数据模型；数据产品，数据层覆盖范围和进入；属性数据附件；查询和分析；空间分析；创建主题地图。竹解剖
CFAST – 火灾发展和烟雾综合模型...
2.1.1 型号名称及版本 ......................。。。。。。。。。。5 2.1.2 模型类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........5 2.1.3 模型开发人员 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......6 2.1.4 相关出版物 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..6 2.1.5 控制方程和假设 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.6 输入运行模型所需的数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.7 属性数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.8 模型结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.9 模型的用途和局限性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8
Ansys Granta Selector 概览表
Ansys Granta Research Selector 提供多个参考数据库和工具来支持学术研究项目，包括材料/工艺选择和优化步骤。您可以快速找到任何应用的最佳材料，然后直接导出材料属性数据；将内部实验研究数据与内置的综合材料数据进行比较；合成混合材料并评估其属性；使用数据可视化和分析工具指导整个研究项目并支持高级教育报告和各种出版物。
AMB2025-04基准测量和挑战问题：激光热线定向能量沉积（DED）3D基于镍的Superalloy 718 TES
图1显示了构建的一般几何形状。激光焊缝在电线馈周周围有三个梁同心。挑战相关的测量值将包括残留应力/应变成分，在构建机器上拔掉后的底板偏转以及在构建过程中的底板温度。在构建过程中，激光功率保持恒定，但是进料速度和行进速度变化以产生良好的几何形状。激光校准数据，电线和底板材料组成，广泛的构建信息，包括编程的进料速率和旅行速度（G代码）以及一些热电偶数据。我们将不提供材料属性数据。
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。