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World File Search System数据偏差
数据质量对于人工智能成功的关键作用
简介 2024 年将作为主流 AI 的出现或开端载入史册。随着组织领导层掌握有关人工智能 (AI) 的所有信息，他们也面临着推动创新和获得竞争优势的巨大压力。首席数据官 (CDO)、首席信息官 (CIO)、副总裁 (VP) 或几乎任何其他在 IT 或业务运营团队中使用数据的领导者现在面临着一个关键挑战：如何从 AI 中获取价值？人们很快就意识到，AI 的好坏取决于输入它的数据，良好的数据输入、来自 AI 的高价值、高价值的预测引擎、高性能的 AI 代理、机器人等。人们只能想象进入 AI 引擎的坏数据、错位数据或任何数据偏差的影响。
CERC（可再生能源关税确定条款和条件）
委员会应就第 (23)、(26)、(46)、(48)、(68)、(69)、(71) 和 (73) 条中提到的“现行市场趋势”一词作出澄清。鉴于资本成本影响各种组成部分，特别是折旧、利息成本和净资产收益率，应制定资本成本基准方法。这还可能包括涵盖国际背景下有效成本基准的“市场趋势”。应给予竞争性招标基础上的资本设备采购更高的权重。可能存在固有的数据偏差，因为“市场趋势”可能来自有限的交易集。委员会可以提出一种衡量市场趋势的方法。这应该给予近期交易更高的权重。2. 现行市场趋势获得贷款利息和营运资本利息：
用于发现和验证药物靶点的人工智能方法
人工智能 (AI) 在加速和改善药物发现的各个方面具有巨大的前景，尤其是靶点发现和验证。通过整合多种生物数据模式，AI 能够准确预测药物靶点的特性，最终阐明疾病的生物学机制并指导药物发现策略。尽管 AI 在药物靶点发现方面具有无可争辩的潜力，但仍有许多挑战和障碍需要克服，包括处理数据偏差、模型的可解释性和普遍性以及预测药物靶点的验证等等。通过探索 AI 的最新进展，本综述展示了 AI 在药物靶点发现中的当前应用，并提供了 AI 在药物靶点发现和验证方面的未来前景，为生产新型和更安全的药物铺平了道路。
IAB/MRC 零售媒体测量指南说明
• 随机对照试验 (RCT) 或 A/B 测试将个人随机分配到不同的条件下，使用统计技术（例如 t 检验、协方差分析和回归分析）评估其影响，以比较两组之间的有效性。 • 合成控制用于计算活动销售提升，方法是创建一个活动后对照组，该对照组由具有与接触消费者相似特征的未接触消费者组成。在使用此类控制时，请考虑购买和数字行为等因素，使用倾向评分和标准以避免偏见。 • 匹配市场测试（常用于店内媒体）用于比较两个相似的市场（一个是营销活动的目标市场，另一个不是），以观察增量影响。为了分离增量销售效果并尽量减少数据偏差，方法的严谨性非常重要。 • 其他机器学习模型用于衡量活动引起的特定结果指标的增加。（这通常涉及构建更复杂的预测模型。）
陆地伽马剂量率图、其汇编... - OSTI.gov
环境。测量技术、数据处理和辐射图的编制都会导致数据偏差。所用仪器的技术参数、校准设施和仪器校准方法、几何形状、密度和现场辐射测量模式、数据处理、数据调平及其图形表示都会对结果产生重大影响。如果使用地图评估天然辐射环境，则报告的伽马剂量率值的可靠性必须是可以接受的，并应进行检查。1995 年出版的捷克共和国 1:500 000 辐射图以伽马剂量率表示，基于区域和详细的机载总数（1957-1959 年）和伽马射线光谱法（从 1976 年起）测量，由地面调查完成。应用反向校准将数据转换为剂量率并调平地图。捷克共和国由岩浆岩、沉积岩和变质岩形成的区域陆地辐射范围为 6-245 nGy.h" 1 ，平均值为 65.6 ± 19.0 nGy.h" 1 。通过地面伽马射线光谱区域横断面对辐射测量图中报告的数据进行了初步验证，结果显示地图数据水平良好，而平均偏差 ± 13.8 nGy.h" 1 说明了各个地点和地质环境的预期差异。
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
机载 LiDAR 衍生的数字高程模型...
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分，并且对考古特定数据处理工作流程的需求是众所周知的。因此，令人惊讶的是，很少有人关注处理的关键要素：考古专用 DEM。因此，本文的目的是详细描述考古专用 DEM，提供其自动精度评估工具，并确定适当的网格分辨率。我们将考古专用 DEM 定义为 DEM 的子类型，它是从地面点、建筑物和四种形态类型的考古特征插值而来的。我们引入了一个置信度图（QGIS 插件），为每个网格单元分配一个置信度。这主要用于为每个考古特征附加一个置信度，这对于检测考古解释中的数据偏差很有用。置信度映射也是确定特定数据集最佳网格分辨率的有效工具。除了考古应用之外，置信度图还为分割提供了明确的标准，这是 DEM 插值中尚未解决的问题之一。所有这些都是朝着机载 LiDAR 在考古学中的一般方法成熟迈出的重要一步，这是我们的最终目标。
Rag2Mol：基于检索增强生成的结构药物设计
人工智能 (AI) 为药物发现带来了巨大进步，但识别具有最佳物理化学和药理学特性的命中化合物和先导化合物仍然是一项重大挑战。基于结构的药物设计 (SBDD) 已成为一种有前途的范例，但固有的数据偏差和对合成可及性的无知使 SBDD 模型与实际药物发现脱节。在这项工作中，我们探索了两种方法，Rag2Mol-G 和 Rag2Mol-R，它们都基于检索增强生成 (RAG) 来设计适合 3D 口袋的小分子。这两种方法涉及根据生成的小分子在数据库中搜索可购买的类似小分子，或从数据库中可以放入 3D 口袋的新分子中创建新分子。实验结果表明，Rag2Mol 方法始终如一地产生具有优异结合亲和力和药物相似性的候选药物。我们发现 Rag2Mol-R 比先进的虚拟筛选模型提供了更广泛的化学景观覆盖范围和更精确的靶向能力。值得注意的是，这两个工作流程都确定了具有挑战性的靶标 PTPN2 的有希望的抑制剂。我们高度可扩展的框架可以集成各种 SBDD 方法，标志着 AI 驱动的 SBDD 取得了重大进展。代码可在以下网址获取：https://github.com/CQ-zhang-2016/Rag2Mol。
用于疾病预测的公平机器学习模型
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为改善生活质量带来了巨大潜力。它还会产生重大的社会、文化和其他意想不到的风险。我们旨在从种族多元化的高收入国家的主要卫生专家的角度探索可应用于疾病预测 ML 模型的公平概念。2022 年 7 月至 12 月期间，对新西兰 (NZ) 卫生部门的主要专家进行了深入访谈。我们邀请的参与者是其族裔社区的主要领导人，包括毛利人 (土著)、太平洋岛民和亚洲人。访谈问卷包括六个部分：(1) 对医疗保健分配的现有态度；(2) 对全科医生 (GP) 级别所持有的数据的现有态度；(3) 疾病预测模型在 GP 级别可接受的数据；(4) 在部署这些模型时获得收益与产生不必要担忧之间的权衡；(5) 减少风险预测模型中的偏见；(6) 将社区共识纳入疾病预测模型以获得公平结果。研究表明，参与者一致认为，机器学习模型不应因数据偏差和算法不公平而造成或加剧医疗保健领域的不平等。对公平概念的探索表明，预测建模必须考虑精心选择的数据类型，而获取利益与产生不必要担忧之间的权衡产生了相互矛盾的意见。参与者对使用机器学习模型表示高度接受，但对不平等问题以及这些模型如何影响最脆弱的群体（如中年及以上的毛利人和生活在贫困社区的毛利人）表示深切担忧。我们的研究结果有助于开发考虑种族多元化社会社会影响的机器学习模型。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。