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World File Search System数据评估
从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
使用公民科学数据评估物种种群变化的有效统计推断方法
由栖息地退化和气候破裂驱动的全球生物多样性下降是一个重大问题。准确的变化措施对于提供物种种群变化的可靠证据至关重要。与此同时，公民科学数据已经看到了数量和来源的显着扩展，并作为评估物种地位的基础。不断增长的数据储层为新颖和改进的推理提供了机会，但通常会带来计算成本：计算效率至关重要，尤其是在需要定期分析更新时。基于最近的研究，我们介绍了适用于新模型的计算有效方法的插图，该方法适用于三个主要的公民科学数据集。我们扩展了一种建模季节性生物的丰度变化的方法，首先是为了有效地适应多年的计数数据，其次是用于使用快照大众参与调查的计数。我们还提出了一种有效地适合机会主义公民科学数据的变异推理方法。公民科学数据的持续增长提供了前所未有的机会，以增强我们对物种如何应对人为压力的理解。拟合新模型的有效技术对于准确评估物种的地位，支持决策，设定可衡量的目标以及实现有效的保护工作至关重要。
使用数据评估Covid-19期间在线学习的影响
摘要 - Covid-19的迅速传播导致包括斯里兰卡在内的许多国家关闭所有教育机构并转换为在线学习。但是，这种突然的转变并非没有挑战。在这项研究中，作者旨在确定影响斯里兰卡在线学习的因素，并确定它如何影响大学生在大流行期间的学业表现，CGPA和看法。我们使用数据挖掘和机器学习技术来创建基于分发给大学生的问卷的预测模型。结果表明，长期使用数字设备和心理因素（例如压力，分心和孤独感）对学生的CGPA产生了负面影响，而良好的互联网连接具有正相关。研究还发现，在线讲座没有显着差异，但是在线实践显示出负相关。作者认为，薄弱的教育政策和大流行的影响强调了对加强斯里兰卡在线教育质量的跨学科方法的必要性。我们敦促教育政策制定者和政府制定新的战略，以确保公平，平等和不受限制的教育机会。最终，必须使用从这个大流行中学到的教训来建立一个为未来大流行病和后大流行时代的可持续在线教育体系。
通过功能加密进行隐私数据评估，重新访问
摘要 - 在基于云的数据市场中，基本的观点在于促进数据购物者与卖家之间的相互作用。这种参与度使购物者可以使用外部数据来增强其内部数据集，从而导致其机器学习模型的显着增强。尽管如此，鉴于数据值的潜在多样性，对于消费者来说，在巩固任何交易之前评估数据的价值变得至关重要。最近，Song等。引入了Pri-Mal（ACSAC出版），这是云辅助的隐私数据评估（PPDE）策略。此策略依赖于功能加密（FE）作为基础框架的变体，它比替代加密原始图（例如安全的多方计算和同质加密）具有明显的性能优势。但是，在本文中，我们遗憾地强调了原始人容易遭受无意滥用FE的影响，并为绩效缓和留下了备受期望的空间。为了对抗这一点，我们引入了一种新型的加密原始性，称为标记的函数隐藏内部产品。这个新的原始性是一种补救措施，并为设计PPDE的具体框架构成了基础。此外，在实际数据集上进行的实验表明，我们的框架大大降低了当前最先进的安全PPDE方案的总体计算成本，大约10倍，数据销售商的通信成本约为2倍。索引术语 - 私人关系，数据评估，功能加密
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
钠离子电池中的气体释放——DEMS 设置、数据评估及其在富锰层状正极材料中的应用
流场；2) 从电池顶部连接到对电极集电器；3) 参比电极集电器；4) 对电极集电器；a) 集电器箔上的工作电极；b) 隔板；c) 参比电极（钠金属）；d) 对电极（钠金属）；e) 对电极安装板。b) DEMS 测量装置流程图。测量和控制单元的字母符号图例：C = 控制器，F = 流量，I = 指示器，P = 压力，T = 温度。
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。
购买前尝试：基于云的机器学习数据市场的隐私数据评估
基于云的数据市场提供了一项服务，可以将数据购物者与适当的数据销售商匹配，以便数据购物者可以使用外部数据来增强其内部数据集以改善其机器学习（ML）模型。由于数据可能包含不同的值，因此购物者在进行最终交易之前评估最有价值的数据至关重要。但是，评估ML数据的典型要求云要求访问购物者的ML模型和卖家的数据，这两者都敏感。现有的基于云的数据市场都没有启用ML数据评估，同时保留模型隐私和数据隐私。在本文中，我们在基于云的数据市场上开发了一个隐私保护ML数据评估框架，以保护购物者的ML模型和卖家数据。首先，我们提供了一个隐私保护框架，该框架使购物者和卖家能够分别对其模型和数据进行加密，同时保留云中的数据功能和模型功能。然后，我们开发了一个保护隐私的数据选择协议，该协议使云可以帮助购物者选择最有价值的ML数据。此外，我们开发了一个隐私的数据验证协议，该协议允许购物者进一步检查所选数据的质量。与随机数据选择相比，实验结果表明，我们的解决方案可以减少60％的预测错误。
与核数据评估相关的先进反应堆基准（5）。
1996 年 1 月 1 日之后发布的报告通常可通过美国能源部 (DOE) SciTech Connect 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/ 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 http://www.osti.gov/contact.html