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无序数据集：社会技术错位......
人工智能 (AI) 在行为健康领域的应用引起了人们对使用机器学习 (ML) 技术识别人们个人数据模式的兴趣，目的是检测甚至预测抑郁症、躁郁症和精神分裂症等疾病。本文通过对三个自然语言处理 (NLP) 训练数据集的情境分析，研究了人工智能介导的行为健康背后的数据科学实践和设计叙述。通过将数据集视为与特定社会世界、话语和基础设施安排密不可分的社会技术系统，我们发现数据集构建和基准测试的技术项目（行为健康领域人工智能研究的当前重点）与行为健康的社会复杂性之间存在一些不一致。我们的研究通过阐明无序数据集的敏感概念，为日益增长的人工智能系统关键 CSCW 文献做出了贡献，该概念旨在有效地扰乱行为健康领域中人工智能/机器学习应用的主导逻辑，并支持研究人员和设计师反思他们在这个新兴且敏感的设计领域中的角色和责任。
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
分析机器学习的椰子数据集和...
Jhunjhunu，印度拉贾斯坦邦，摘要本文讨论了用于椰子植物监测的自动化疾病检测系统的发展，重点是多个机器学习技术的整合，实时检测能力，可伸缩性和适应性学习。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自主获得与疾病症状相关的图像特性。选择适当的体系结构，例如Resnet，VGG-16或EfficityNet，促进了数据中复杂模式的捕获。该研究研究了使用高分辨率图像与深度学习方法结合使用的高分辨率图像来识别和评估椰子树健康的可行性。Resnet-50模型在检测和健康分类任务中的表现优于VGG-16体系结构，表明大多数受影响的椰子树具有Ganoderma感染和钾不足。提出的方法显示了泰国椰子树管理的潜力，从而可以更有效地使用工人，而在现场花费的时间更少。为了最大程度地提高模型性能，未来的研究应旨在增加数据集的数量和多样性，包括各种视觉属性。为了更好地对健康问题进行分类，未来的研究可能会使用多光谱摄像头。通过将监督，无监督和半监督的学习方法结合起来，可以根据椰子植物监测和更广泛的应用来量身定制该系统。关键字：椰子叶，Resnet，VGG-16和CNN。
网络安全机学习模型的数据集
摘要：发现网络安全威胁变得越来越复杂，即使不是不可能！可以利用人工智能（AI）的最新进展来智能发现网络安全威胁。AI和机器学习（ML）模型取决于相关数据的可用性。基于ML的网络安全解决方案应在现实世界攻击数据上进行培训和测试，以便解决方案产生可信赖的结果。问题是，大多数组织无法访问可用，相关且可靠的现实世界数据。当训练用于发现新型攻击的ML模型（例如零日攻击）时，此问题会加剧。此外，网络安全数据集的可用性受到隐私法律和法规的负面影响。本文提出的解决方案是一种方法论方法，可指导组织开发网络安全ML解决方案，称为Cysecml。cysecml提供了获得或生成合成数据，检查数据质量以及识别优化ML模型的功能的指导。使用网络入侵检测系统（NIDS）来说明网络安全和AI概念的收敛性。
TiMREX 质量控制高空探测数据集...
During the Terrain-Influenced Monsoon Rainfall Experiment (TiMREX), which coincided with Taiwan's Southwesterly Monsoon Experiment—2008 (SoWMEX-08), the upper-air sounding network over the Taiwan region was enhanced by increasing the radiosonde (‘‘sonde'') frequency at its operational sites and by adding several additional sites (three that were land based and two that were ship基于）和飞机Dropsondes。在Timrex的特殊观察期（2008年5月15日至6月25日）中，2330辐射观测成功地从增强的网络中获取。处理来自13个Upsonde站点的数据的挑战的一部分是，使用了四种不同的SONDE类型（Vaisala RS80，Vaisala RS92，Meisei和Graw）。对SONDE数据的后期分析表明，在许多SONDES中，尤其是在Vaisala rs80 rs80 sondes的数据中存在显着的干偏见，这些数据在四个地点使用。此外，船舶结构对SONDE数据的污染导致在关键海洋部位的低质量低级热力学数据。本文研究了用于质量控制SONDE数据的方法，并在可能的情况下纠正它们。特别注意校正湿度场及其对各种对流措施的影响。对校正后的SONDE湿度数据与独立估计的比较表明良好的一致性，表明校正有效地消除了许多SONDE湿度错误。检查对流的各种措施表明，使用湿度校正的SONDES对TIMREX期间对流的特征有很大不同的观点。例如，在RS80站点，使用校正的湿度数据的使用增加了平均斗篷； 500 j kg 2 1，平均对流率（CIN）降低80 j kg 2 1，并使中级对流质量流量增加了70％以上。最终，这些校正将为诊断分析和建模研究提供更准确的水分领域。
不受管制的流入数据集的重要性
需要牢记的主要事项是：• 不受监管的流量或体积数据通常应用于频率分析。使用受监管的数据可能会高估或低估风险。• 评估上游监管是否对数据有明显影响非常重要。• 当监管影响显著时，应开发不受监管的数据集。• 监管会随着时间而变化。• 数据需要同质，这意味着我们不应该将具有显著监管影响的记录与不受监管的数据记录相结合。• 与往常一样，需要进行工程判断
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
在模拟环境中生成数据集...
在安全关键型飞机领域，在着陆进近期间实施用于跑道检测的物体检测方法受到限制。这种限制是由于验证设计和理解物体检测在操作过程中的行为方式的能力所带来的困难。在操作过程中，物体检测需要考虑飞机的位置、环境因素、不同的跑道和飞机姿态。训练这样的物体检测模型需要一个定义上述特征的综合数据集。需要分析特征对检测能力的影响，以确保数据集中图像的正确分布。收集这些场景的图像成本高昂，而且是航空业安全标准的必需要求。合成数据可用于限制创建包含所有特征的数据集所需的成本和时间。通过在模拟环境中生成数据集的形式使用合成数据，这些特征可以直接应用于数据集。这些特征也可以在不同的数据集中单独实现，并相互比较，以分析它们对物体检测能力的影响。利用该方法实现上述功能，可以确定以下结果。为了使物体检测考虑大多数着陆情况和不同的跑道，数据集需要复制真实飞行数据并生成额外的极端着陆情况。数据
机载海上监视环境数据集
I. 引言 海上监视是许多国家的重要活动。它对于确保海洋运输和贸易的安全使用至关重要。它允许控制渔业，以保证资源和生态系统的保护。海上监视还可以确保环境法规得到实施，防止石油泄漏和舱底倾倒，这些会对动植物群和沿海人口造成严重影响。尽管是一项重要活动，但至今仍是一项艰巨的任务。它意味着通常以互补的方式使用船舶、飞机和卫星。所有这些平台都有各自的局限性，因此需要额外的技术。在过去十年中，无人机 (UAV) 不仅在部署方面而且在能力方面都有了巨大的增长。目前，无人机提供了有前途的技术来协助遥感和海洋监视。虽然传统飞机配备了重型雷达，但无人机通常只配备轻型无源电光传感器。在传统飞机中，机组人员会分析收集到的数据，而在无人机中，系统需要额外的智能。额外的智能用于取代机上的人员，或至少帮助地面上的操作员。随着计算机视觉和其他领域的发展，已经开发出几种方法来提高处理能力。