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World File Search System日志
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练
评论日志显示 - 加州空气资源委员会 - CA.gov
这也是加州空气资源委员会 (CARB) 首次尝试根据行驶距离划分法规，因为它将 ZEAT 要求应用于行驶距离少于三海里的渡轮，而不应用于行驶距离超过三海里的渡轮。在定义这种划分时，CARB 无意中制定了法规，这将导致柴油航线运行时间更长、柴油消耗更多、气候变化加剧以及对遵守规则的人造成不公平竞争。这是因为运营商已经找到了一些简单且增加污染的方法来玩游戏，从而避免短期 ZEAT 要求。为了使 ZEAT 法规有效，需要解决这两个意想不到的后果，以便 ZEAT 法规创造一个公平的竞争环境并减少温室气体 (GHG) 排放。这可以通过在采用拟议的 CHC 法规之前更改拟议的短期渡轮 CHC 定义轻松实现。
自己面对现实：基于LLM的两阶段策略，通过日志本地化配置错误
可配置的软件系统容易出现配置错误，从而对公司造成了重大损失。但是，由于庞大而复杂的配置空间，诊断这些错误是具有挑战性的。这些错误对经验丰富的维护者和新的最终用户都构成了重大挑战，尤其是那些无法访问软件系统源代码的挑战。鉴于大多数最终用户很容易访问日志，因此我们进行了一项初步研究，以概述利用日志在本地化配置错误中的挑战和机会。基于初步研究中获得的见解，我们提出了一种基于LLM的两阶段策略，以最终用户根据日志本地化根本原因配置属性。我们进一步实施了一个工具，LogConfiglocalizer与上述策略的设计保持一致，希望通过日志分析协助最终用户应对配置错误。据我们所知，这是基于大语言模型（LLMS）和日志的最终用户的根本原因配置属性的第一项工作。我们通过LogConfiglocalizer评估了有关Hadoop的拟议策略，并以99的平均准确性证明其效率。91％。 此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。 此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。 CCS概念91％。此外，我们还通过将其与其他两个变体和一个基线工具进行比较来证明该方法的不同阶段的有效性和必要性。此外，我们通过实践案例研究来验证提出的方法，以证明其有效性和可行性。CCS概念
ENG FORM 1836A 钻井日志续表 1967 年 6 月
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2022 年 9 月 1 日 国土安全部隐私办公室 FOIA 日志
1. 自 2021 年 1 月 20 日起至本请求处理之日，以下国土安全部官员与中国组织之间的通信记录：官员：I. 秘书 II. 副秘书 III. 执行秘书 IV. 负责国际事务的助理秘书 V. 首席安全官 VII. 负责反恐和威胁预防的助理秘书 VIII. 负责网络、基础设施、风险和复原力的助理秘书 IX. 负责国际事务的助理秘书 X. 负责贸易和经济安全事务的助理秘书 XII. 公共事务办公室助理秘书 XIII. 上述各办公室的参谋长。组织：a. 华为 b. 箩筐技术 c. 曙光信息产业股份有限公司或中科曙光 d. 中音号科技股份有限公司（GOWIN） e. 中国商用飞机有限责任公司 f. 三峡集团公司 g. 北京中关村发展投资中心、中关村发展集团或中关村资本 h. 中微半导体设备有限公司（AMEC） i. 中国建筑技术有限公司（CCTC）中国国际工程咨询公司 (CIECC) k. 中国建筑工程总公司 l. 中国商用飞机有限责任公司 (COMAC) m. 中国中化集团有限公司 n. 中译语通科技股份有限公司 (GTCOM) o. 高云半导体公司 p. 大新华航空股份有限公司 (GCAC) q. 中国长江三峡集团有限公司 r. 中国航空集团有限公司 (CNAH) s. 中国化学工程集团有限公司 (CNCEC) t. 中国化工集团公司 (ChemChina) u. 邮政储蓄银行 v. 中国投资公司 w. 方正集团 x. 渤海资本 y. 渤海华润 z. 中国华信能源 aa. 国家能源香港有限公司 : “字节跳动”为其中一家公司 ('@bytedance.com')（记录搜索的日期范围：从 2021 年 1 月 20 日到 2022 年 9 月 20 日）
北卡罗来纳州免疫计划 (NCIP) 冷冻疫苗温度储存日志
需要保存 3 年 张贴在疫苗储存单元上或附近，用于记录疫苗所需的每日温度读数 要求： o 每天开始时读取并手动记录一次温度 o 使用具有最新校准证书的内部数字记录仪温度计记录 o 冷冻机温度必须保持在 -50°C 和 -15°C (-58°F 和 +5°F) 之间，最佳温度为 -20° C (-4°F)。 o 始终保护冷冻疫苗免受光照 o 每次读取温度读数都必须附有读数的时间以及评估和记录读数的人员的姓名（或姓名首字母） o CDC 要求供应商每个工作日记录一次最低和最高温度 o 当温度超出范围时立即采取行动。隔离受影响的疫苗瓶或包装，标记“请勿使用”，并将疫苗存放在正常运行的疫苗储存装置中，并在适当的条件下储存。致电 NCIP 877-873-6247 寻求帮助，并在温度日志中记录针对超出范围的温度所采取的任何措施。日期上午温度最低/最高温度注释月/日/年阅读时间首字母最小值最大值星期日星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日星期一星期二星期三星期四星期五星期六
COVID-19 疫苗接种服务点注册流程说明日志：26
诊所 XXXXXX。根据我在指南中读到的内容，我们只能有 1 个指定地点，但是，我们需要将疫苗运送到 2 个地点（北部和南部）。请您告诉我该怎么做，我需要完成 2 个不同的注册，即 XXXXXX，还是有办法将两个指定地点放在一个表格上？每个潜在供应商只能从一个指定地点申请接种疫苗，并且只能提交一份回复文件。如果根据站点注册流程委托，PCN 集团可以从其他成员诊所或（其他医疗保健或非医疗保健地点）运行短期/临时站点，如果这些场所已在 CQC 注册，他们可以根据合同协议的条款在这些地点过夜储存疫苗。
2014 财年国家公园管理局信息自由法案日志 - The Black Vault
计算机生成的酒精浓度计日志/报告，包括：维护和模拟器解决方案变更检查表、仪器精度证书、2 个月前的呼气酒精分析日志、WOOD 警官的呼气测试记录、故障呼叫日志、3 个月前的计算机生成的预防性维护/模拟器解决方案变更检查表、自投入使用以来的仪器维护历史记录、1 年内与仪器性能和操作相关的通信。
国防部 OIG FOIA 请求日志，2022 年 10 月 1 日
国防部对向乌克兰提供设备的问责制评估（DODIG-2023-002）、国家安全局人工智能集成联合评估（DODIG-2023-007）、国防部在总统应急包丢失、被盗或被盗时向国防部官员发出警报的流程和程序评估（DODIG-2023-004）、美国特种作战司令部武装监视计划评估（DODIG-2022-136）、高空电磁脉冲生命周期测试和设施基础设施评估（DODIG-2022-135）、国防部各部门对 SolarWinds Orion 入侵事件响应的审计（DODIG-2022-125）、私有化军事住房居民医疗状况审计（DODIG-2022-078）。
使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。