2.1. 进行暴露分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................24 2.4. 数据来源、工具和资源................. ... .24 2.5. 最佳实践和融资机会 .................. ... . .33
数据来源:通过仪表读数,标准日志和发票报告期间的各自的流程所有者:学年与财政年度一致,因此所有情况都考虑了FY
第三方。科学文献是从事研究、科学、研发等工作的商业和非商业组织特别重要的数据来源。(请参阅文档末尾的一些示例)。报纸、社交媒体等不仅对科学研究目的很重要,而且作为开发有助于减少网络危害、虚假新闻等的模型的数据来源也很重要。人工智能模型是否应该只在高质量数据上进行训练?从表面上看,这个问题听起来违反直觉,但就像模拟研究一样,这取决于手头的任务。如果正在训练一个模型来发现恶作剧、网络危害、歧视性语言、偏见、健康错误信息等,它必须在“坏数据”上进行训练,以便能够识别和打击它。重要的是
22 年 11 月 6 日 截至日期:数据来源:NMPBS(Inv)/NRMS(RE Rate)/N12(EPA/SSF)/BUPERS3(Adv Op)
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 数据来源:国际机器人联合会 - 2023 年初步结果
数据来源:分子:威斯康星州免疫登记处记录的在特定时间段内至少接种过一剂流感疫苗的人数。分母:威斯康星州人口估计数。
2022 年 6 月 1 日——电子邮件:raymond.l.gregory4.mil@us.navy.mil。报告日期:6 月 22 日数据来源:NSIPS EMF、NMPBS(RHS)、NRC CTO 报告截至:2022 年 6 月中旬。