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World File Search System性能数据
性能数据FY2024（环境）
能源消耗21,105 TJ CO2排放863,453 T-CO 2电力1,528,514 MWH GHG除CO2 1,198 T-CO 2城市气86,156 KNM3 CO2物流中的物流中的排放来自物流中的排放14,035 T-CO 2 lpg 4,035 lpg 4,260 t nocent <
PALMO：溢流机学习机翼性能数据库1.0 NACA 4系列Jason K. Cornelius Ames研究中心，Moffett FI
已经创建了溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库，以实现各种应用程序中的机翼性能的强大建模。数据库使用溢出仿真数据二阶精确，并在Spalart-Allmaras湍流闭合时在空间上精确精确。开发棕榈数据库的基础是翼型基座立方体。每个基本立方体都包含在一系列的MACH数字，雷诺数和攻击角度的范围内参数化的模拟数据。数据库的第一个版本包括NACA 4系机翼，在机翼厚度中具有参数化，从NACA 0006到NACA 4424。总共在NASA高端计算能力（HECC）超级计算机上运行了52,480个NACA 4系列计算，并且将相应的机翼性能系数嵌入本文档的附录中，以进行公共分布。这提供了涵盖广泛的航空航天设计应用程序的高级精确模拟数据，该应用使用户能够开发溢出质量的机翼性能查找表，而无需其他高性能计算。除了对航空航天车的工程设计和分析外，Palmo非常适合作为航空航天工程中机器学习方法开发和测试的基准数据集。下游替代模型可实现溢出质量的机翼性能预测，以预测数据库范围内的室内，厚度，马赫数，雷诺数和攻击角度的任何任意组合。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
FY22 ORNL 对 A709 进行沉淀处理后进行的 ASME 规范案例数据包测试的临时机械性能数据
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过 OSTI.GOV 免费获取。网站 www.osti.gov 公众可以从以下来源购买 1996 年 1 月 1 日之前制作的报告： 国家技术信息服务 5285 Port Royal Road Springfield, VA 22161 电话 703-605-6000 (1-800-553-6847) TDD 703-487-4639 传真 703-605-6900 电子邮件 info@ntis.gov 网站 http://classic.ntis.gov/ 美国能源部 (DOE) 员工、DOE 承包商、能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表可以从以下来源获取报告： 科学和技术信息办公室 PO Box 62 Oak Ridge, TN 37831 电话 865-576-8401 传真 865-576-5728 电子邮件 reports@osti.gov 网站 https://www.osti.gov/
A709 资格计划更新和机械性能数据评估
免责声明 本信息是根据美国政府机构资助的工作编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
解读空气净化器性能数据
此外，到目前为止，这些测试报告未能充分描述设备运行过程中形成的主要或次要产物的排放，和/或在室内空间中引发的化学反应。关于电子空气净化器产生化学副产物（臭氧生成除外）的可能性的同行评审文献范围仍然有限，而公开的测试方法尚未充分解决副产物的形成问题。9,10 最广泛使用的副产物形成测试标准仅关注臭氧：UL 867 和 UL 2998。UL 2998 是更为严格的“零臭氧排放”标准（允许在 27 立方米至 31 立方米 [954 立方英尺至 1,095 立方英尺] 的标准测试室中臭氧含量最高为 5 ppb），而 UL 867 是较为宽松的标准（允许在标准测试室中臭氧含量最高为 50 ppb）。
建立高性能数据和人工智能组织
“构建高性能数据和 AI 组织”是一份由 Databricks 赞助的《麻省理工学院技术评论洞察》报告。为制作这份报告，《麻省理工学院技术评论洞察》对 351 名首席数据官、首席分析官、首席信息官和其他高级技术主管进行了全球调查。受访者平均分布在北美、欧洲和亚太地区。样本涵盖 14 个行业，所有受访者都在年收入 10 亿美元或以上的组织工作。该研究还包括对负责其组织的数据管理、分析和相关基础设施的高管的一系列访谈。Denis McCauley 是该报告的作者，Francesca Fanshawe 是编辑，Nicola Crepaldi 是制作人。该研究在编辑上是独立的，所表达的观点为《麻省理工学院技术评论洞察》的观点。
人工智能与高性能数据驱动医疗。
摘要 数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的数量从四面八方涌来，随着 iCloud 作为大数据 (BD) 存储平台的扩展，我们别无选择，只能求助于集成了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 子系统的人工智能 (AI) 系统。人工智能在医疗保健领域的兴起是我们近期和长期不可避免的事件。我们绝对需要人工智能，以便能够毫无疑问地在战术和战略上处理这些 BD。关键词：医疗保健、现代生活、人工智能、机器学习、深度学习、心脏病发作和中风、数据分析和预测、通用分离值 (CSV) 数据简介：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 已被人类所熟知，并且与当今的创新技术方法（例如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 作为 AI 的集成子系统）相结合，为我们日常生活带来了极大的增强。人工智能 (AI) 在医疗保健应用中的兴起是不可避免的，大数据和机器学习以及随之而来的深度学习 (DL)（即参见图 1）等充分条件正在影响我们现代生活的大多数方面，从娱乐、商业、银行业、体育、网络安全、可再生和不可再生能源以及医疗保健。