XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据集
Resstock 2024.2数据集
- 来自东北能源效率伙伴关系（NEEP）寒冷气候空气源热泵列表的数据用于更新性能指标和曲线•这些更新允许可变的速度热泵建模，这些更新更反映了寒冷气候热泵的实际性能和操作条件
印度的基因组数据集
AI驱动的传感器跟踪污染水平，从而及时干预城市地区。智能电网和AI驱动的能源管理优化可再生能源消耗。Google的DeepMind使用AI来改善天气预报。IBM WATSONX.AI的地理空间基础模型建立在NASA的卫星数据上，分析全球天气模式，跟踪土地使用变化并预测作物产量，在全球和本地尺度上运作。此外，在Periyar和Chalakudy河流盆地中引入了COS-IT-Flows，利用AI模型进行洪水预测。它采用动态可视化和交互式图来分析气候数据趋势并提高预测准确性。增强教育和个性化学习：AI驱动的Edtech平台提供自适应学习，从而确保学生根据学习步伐为学生定制教育。
人工智能伦理的重心是数据集
乌克兰和加沙冲突中军事人工智能引发伦理问题的直接相关例子。以色列正在使用人工智能生成间接火力的目标报告，乌克兰冲突双方都在使用自主巡飞弹药。2 在实施这些技术时确实存在一些复杂因素，例如反无人机系统电子战的广泛使用，但这些不在本文的讨论范围内。3 重点是这些人工智能系统与经过训练的使用相比如何运作。美国犹太国家安全研究所 2021 年关于 2021 年加沙冲突的一份报告讨论了以色列目标定位人工智能的优势，英文称为“Gospel”。这种人工智能与 2023 年 10 月开始的持续加沙冲突中使用的人工智能相同。最显着的优势是无与伦比的数据处理和推荐目标的能力。事实证明，Gospel 比传统的人类分析师目标定位系统快 50 倍。然而，由于缺乏公平的数据集工程，出现了严重的伦理问题。4 美国犹太国家安全研究所报告
新颖的数据集及其潜在用途
人工智能 (AI) 的最新进展激发了人们对 AI 刺激经济增长潜力的兴奋，学者们认为 AI 有可能成为我们这个时代最重要的“通用技术”（Brynjolfsson & McAfee，2017 年）。然而，人们担心，AI 的进步也可能对劳动力市场、企业和行业产生重大影响，因为它会取代工人、改变职业管辖权、改变战略并影响绩效。几十年来，学者们一直在思考信息技术的快速发展是否以及如何改变竞争和战略的性质（Bennett & Hall，2020 年；Bettis & Hitt，1995 年；Tippins & Sohi，2003 年）。近年来，越来越多的研究人员开始研究人工智能如何影响企业设计、战略、组织学习和管理（例如，Balasubramanian、Xu 和 Ye，2020 年；Bughin、Kretschmer 和 van Zeebroeck，2019 年；Iansiti 和 Lakhani，2020 年；Jia、Luo 和 Fang，2020a、2020b；Khashabi 和 Kretschmer，2019 年；Raj 和 Seamans，2019 年；Wuebker、Saouma 和 McGahan，2018 年）。然而，尽管学术文献和公共媒体对人工智能对职业、企业和市场的影响非常感兴趣，但系统的证据收集却很少。缺乏证据的部分原因在于人工智能的快速发展是一种新兴现象，衡量其影响的标准尚未确定，因此也不适合发展（McElheran，2018；Raj & Seamans，2018）。
使用数值方法和数据集机器学习
摘要。结构系统可能会由于动态激发和惯性而产生负矩。复合金属甲板平板通常设计用于承受正矩，并在底部得到加固，顶部的热增强最小。然而，在动态冲击负载下，上部的固定加固可能会导致这些平板在负矩下失败。因此，本研究调查了在自由下降重量冲击负载下复合金属甲板板的性能。该研究由两个主要部分组成：基于收集到的数据，通过NITE元素模拟分析和培训机器生成数据。LS-DYNA商业软件用于分析具有三个参数的165个模型：平板长度，前锋重量和前锋速度。在机器学习组件中，有限元建模（FEM）结果用于训练机器并准确预测这些板的性能。报告的结果是根据最大负矩，最大DE分解以及平板的弹性和塑性行为报告的。该研究表明，在高前锋速度下，标本在60至80 kN的范围内经历了最终的内部负矩。
2024-03-12演示数据集修订
电池技术对于全球电气化工作越来越重要。但是，电池对可能引起可靠性或安全性问题的小型制造变化非常敏感。电池质量控制的一项重要技术是计算机断层扫描（CT）扫描，该扫描被广泛用于各种临床和工业应用中的无损3D检查。从历史上看，CT扫描对大批量制造的实用性受到其低吞吐量以及处理其大型文件大小的困难的限制。在这项工作中，我们提供了一千多个CT扫描的数据集，该数据集的商业可用电池。数据集跨越各种化学物质（锂离子和钠离子）以及各种电池形式（圆柱形，小袋和棱镜）。我们总共评估了七种不同的电池类型。可以通过此数据集观察到制造可变性和电池缺陷的存在。该数据集可能对从事电池技术，计算机视觉或两者兼而有之的科学家和工程师感兴趣。
气候变化参数数据集（CCPD）
摘要。人类的姿势估计是不断观察一个人的动作和运动以跟踪和监视一个人或物体活动的过程。人类姿势估计通常是通过限制描述一个人姿势的关键点来完成的。一个指导练习框架，使人们能够在没有私人教练的帮助的情况下远程准确地进行远程准确的人类识别来学习和运动等活动。这项工作提出了一个框架，以检测和认识到各种瑜伽和锻炼姿势，以帮助个人正确实践。流行的Blaze Pose模型从学生端提取了关键点，并将其与讲师的姿势进行比较。提取的关键点被馈送到人姿势并置模型（HPJT），以将学生姿势与讲师进行比较。该模型将通过比较提取的关键点来评估姿势的正确性，并在需要进行任何校正时向学生提供反馈。提出的模型经过40+瑜伽和运动姿势训练，并通过地图评估了模型的性能，该模型的精度为99.04％。结果证明，任何人都可以实时使用拟议的框架来练习锻炼，瑜伽，舞蹈等。在没有精确和准确性的物理讲师的帮助下，在他们的位置，导致健康的生活。
指定权威数据集的指南
就本备忘录而言，权威数据集 (ADS) 是一种数据产品，它包含一个或多个数据元素，数据生产者与其数据管理员合作，将这些数据元素确定为具有特定范围和目的的权威数据，并定义和衡量数据质量。可以使用多个来源“构建”ADS，并通过聚合、编译或组装“创建”ADS。ADS 的范围通常仅限于一个或多个特定任务（或社区），ADS 的目的是隐含的（例如，缺乏证据）或明确的（例如，证明数据质量方面的元数据指标）。ADS 的特定范围和目的用于为消费者提供有关每个数据元素及其适当用途的见解。数据质量也是 ADS 指定的基础。数据生产者信任其数据，并具有固有的质量，因为他们了解数据是如何为特定范围和目的生成或收集的。国防部数据战略在目标 4.5“使数据值得信赖”的目标 3 中认识到了信任和数据质量的重要性：“国防部执行数据质量管理技术来评估和提高数据质量。” ADS 指定和支持文档与其他 VAULTIS 目标一起扩展了数据生产者的信任，以实现数据消费者的使命。例如，衡量数据质量、确定范围和目的可支持使用“在预期用途范围内易于发现和理解的高质量数据”，如国防部数据战略、指导原则 2.2.7 适合用途的数据所述。因此，ADS 指定和支持文档应为数据消费者提供与数据生产者类似的对数据集质量、范围和目的的信心。ADS 指定。本文档提供了有关指定权威数据集 (ADS) 的初步指导，包括应为每个 ADS 指定指定的关键要素：数据集 (1) 质量、(2) 范围和 (3) 目的。数据管理员将根据 ADS 指定执行数据质量、范围和目的评估，使用以下问卷作为初步指导。数据管理指南将更新以纳入此标准。数据管理员将在对 ADS 进行实质性更改时或至少每年一次审查和更新数据质量评估，直到数据质量测量自动化为止。在 ADS 发生更改时，还应在合理的时间内捕获对 ADS 最初记录的范围或目的的更改。ADS 指定应记录在部门的联合数据目录中。1. 数据集：ADS 数据质量维度。如果不先了解生成或使用数据的原因，数据质量 (DQ) 可能很难衡量。因此，记录 ADS 的具体范围和目的是这对于测量与 VAULTIS 相关的 DQ 维度至关重要。本节提供了 DQ 维度的初始列表。任务领导应考虑这些建议的维度
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。