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va Data的底漆
•ADUSH注册文件•丧亲的家庭调查•CAPRI和联合遗产查看者•护理评估需求得分•临床评估报告和跟踪（CART）CV•公司数据仓库（CDW）•COVID-19：共享数据资源：共享数据资源•DOD-VA基础设施•DOD-VA基础设施的临床智能（DAVINCI）•HERCEDER CARY CARY和RAI CARE（DAVIC）（RAI）（RAI）（RAI）（RAI）（RAI）（MID）（MID）（MIC）数据•无家可归的退伍军人注册表•肺癌筛查示范项目
场景分析：底漆
场景分析技术是一种源自军事应用的战略规划工具，尤其是战争游戏模拟（Swart等，2004； Bradfield等，2005； Duinker和Greig，Duinker和Greig，2007）。对场景分析的更现代兴趣源于1970年代1的未来研究运动，这是由于对全球人口和经济的不断扩大而响应对自然资源的可持续使用的担忧而出现的。场景分析的早期应用（Raskin等，2005）涵盖了复杂的数学模拟模型（Forrester 1971）和投机叙事方法（Kahn等1976）。后一种方法在商业环境中被皇家荷兰人宣传，并试图挑战管理假设并鼓励对未来可能性的更大创造力（Schwartz，1991）。据称，与其竞争对手相比，壳牌对场景的采用使其能够对1973年石油危机的预期和有效的反应（Schwenker and Wulf，2013年）。
砷底漆 | 联合国儿童基金会
可持续发展目标中关于水资源的优先事项是全民获得饮用水和可持续管理水资源，以确保不让任何人掉队。特别是可持续发展目标 6.1 更加关注饮用水安全，力争“到 2030 年，实现人人平等获得安全和负担得起的饮用水”。人们认识到，改善的水源并不一定能保证饮用水服务的安全，因此制定了衡量“安全管理的饮用水服务”的指标。这些指标包括安全性，以符合微生物标准和优先化学标准来衡量。最有害的化学物质包括砷和氟化物，因为它们对健康有严重影响，而且接触人数众多。安全管理的饮用水服务不仅不受污染，而且还建立在制度框架内，其中饮用水的需求、供应和监管确保减轻对人类安全消费的任何潜在风险。鉴于地下水中砷可能通过各种途径传播，未能安全管理水资源可能会危及粮食安全的实现（可持续发展目标 2），从而导致无法确保健康生活（可持续发展目标 3）。
机器学习鲁棒性：底漆
摘要本章探讨了机器学习中鲁棒性的基础概念（ML）及其在建立人工智能（AI）系统中的信任度中不可或缺的作用。讨论始于对鲁棒性的详细定义，将其描述为ML模型在各种和意外的环境条件下保持稳定性能的能力。ml鲁棒性是通过多种镜头解剖的：它与普遍性的互补性；它的地位是值得信赖的AI的要求；它的对抗性与非对抗性方面；它的定量指标；及其指标，例如可重复性和解释性。本章深入研究了障碍鲁棒性的因素，例如数据偏见，模型复杂性和未育种ML管道的陷阱。它从广泛的角度来调查鲁棒性评估的关键技术，包括对抗性攻击，包括数字和物理领域。它涵盖了深度学习（DL）软件测试方法的非对抗性数据变化和细微差别。从以数据为中心的方法开始，例如以数据为中心的方法，探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。 进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。 最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。探索巩固鲁棒性的改善策略正在发展。进一步检查包括各种以模型为中心的方法，例如转移学习，对抗训练和随机平滑。最后，讨论了训练后方法，包括集合技术，修剪和模型维修，作为成本效果的策略出现，以使模型对不可预测的模型更具弹性。本章强调了通过现有的估算和实现ML鲁棒性的持续挑战和局限性。它为这一关键概念的未来研究提供了见解和方向，这是值得信赖的AI系统的先决条件。
银行和生成AI：底漆
联邦贸易委员会（FTC）报告说，消费者在2023年损失了超过100亿美元的欺诈行为，强调了对先进的欺诈检测系统的需求。XXVII欺诈检测是银行业生成AI的主要应用。高盛（Goldman Sachs）估计，生成的AI可以将欺诈行为减少20％，这对金融交易的安全性有了显着提高。xxviii潜力在于生成AI分析广泛交易数据以识别异常模式和欺诈活动的能力。这可以增强银行系统的安全性，并保护客户免受金融犯罪。一种新兴的欺诈类型可能适合遇到的生成性AI是所谓的DeepFake含量的兴起 - 合成媒体被认为是真实地误导或虚假陈述的。生成的AI可用于快速创建深层蛋糕，使欺诈者能够创建恶意内容，欺诈性网站和复杂的网络钓鱼方案。虽然生成型AI助长了这个问题，但它也可以提供解决方案，因为它分析了文本，图像，视频等，以使制造的媒体具有误导性。