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World File Search System测试数据
无人机检测技术的评估 - 新加坡
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化，以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性，该数据的细节受到限制，而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象，故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误，该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中，总共收集了12206张图像，其中包括7755张图像和分散图像，其余4451张图像。
国防冠状病毒病例 2022 年 5 月 12 日版 - GOV.UK
全部 546,957 497,232 49,725 海军 39,914 36,504 3,410 陆军 313,467 301,158 12,309 英国皇家空军 2,506 2,242 264 英国战略司令部 163,424 156,521 6,903 其他 27,646 807 26,839 来源：最高级别预算 (TLB) 每周报告。1“其他”包括国防电子和元件局、国防设备和支援、国防基础设施组织、国防核组织、国防科学技术实验室、总部、石油和管道局、潜艇运载局、英国水文办公室。2人员每周报告一次测试，因此自疫情开始以来，人员可能已经接受过不止一次 COVID 测试。 3 不包括横向流动测试。4 2022 年 2 月 25 日之前，陆军测试数据包括 PCR 和 LFD 测试。
Fisher工程：UL 9540A消防工程（FPE）分析Megapack 2和Megapack 2 XL
Fisher Engineering，Inc。（FEI）对特斯拉的新电池储能系统（BESS）进行了消防工程（FPE）分析，称为Megapack 2（MP2）和Megapack 2XL（MP2XL）。MP2和MP2XL（MP2/2XL）是锂离子BES，存储容量在大约1到4兆瓦时（MWH）。他们的设计，构造和操作基本相似，并且是用于商业和工业应用中安装在地面上的室外设施。此FPE分析包括对MP2/2XL的审查，其结构，设计，消防安全功能，UL 9540A单元格，模块和单位级测试数据，其他内部单位级别火灾测试和火灾传播建模。该高管摘要是我们的分析和结论的缩写清单。有关分析的详细信息，请参阅主要报告和结论的完整列表。
电池可靠性测试系统型号17010
多个电流范围设计▓当前范围的快速切换：Chroma 17010系列提供了多个电流输出和测量范围开关，拟合测试计划都具有大和小电流。在测试步骤开始时，系统将检测输出电流，然后自动并快速切换到适当的电流范围。这提高了高度准确测试数据的测试准确性和分辨率。▓在恒定电压模式下自动范围开关：Chroma 17010线性电路模型在恒定电压测试模式下支持当前范围的自动切换，而无需任何输出中断。这非常适合诸如浮点充电或潜在调节之类的应用，这些应用需要长期和高度稳定的电流输出测试。
对 CEASIOM 软件进行基准测试以预测飞行控制...
CEASIOM，即飞机综合与综合优化方法的计算机化环境，是一个集成了特定学科概念设计工具的框架。在设计的早期阶段，能够预测飞机的飞行和操纵品质非常有用。为了对所研究的配置进行此操作，需要计算空气动力学数据库并将其与稳定性和控制工具相结合以进行分析。本文介绍了 CEASIOM 的自适应保真计算流体动力学模块如何计算飞机配置的空气动力学数据库，以及如何通过飞行控制系统设计器工具包模块分析该数据以确定飞机的飞行品质和控制规律。本文将预测的飞行品质与波音 B747 飞机的飞行测试数据进行比较，以验证整体方法的优良性。
STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。
引用：Lupague R.M.J.M.，Mabborang R.C.，Bansil A.G.，Lupague M.M. （2023）全面心脏病风险的集成机器学习模型
摘要：长期以来，心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡的主要原因之一。新技术（例如机器学习（ML）算法）的兴起可以帮助早期检测和预防开发CVD。这项研究主要关注不同ML模型来通过使用个人生活方式因素来确定一个人开发CVD的风险。这项研究在2021年从世界卫生组织（WHO）中使用，提取和处理了438,693条记录作为行为风险因素监视系统（BRFSS）的数据。然后将数据分配为训练和测试数据的比率为0.8：0.2，以具有未知数据以评估将要训练的模型。这项研究面临的一个问题是类别之间的不平衡，这是通过使用采样技术来解决的，以平衡ML模型的数据来处理和理解。使用10层化的倍数交叉验证测试评估ML模型的性能，最佳模型是Logistic回归（LR），F1得分为0.32564。然后，对logistic回归模型进行了高参数调整，并获得0.3257的最佳分数，C = 0.1。特征的重要性也是从LR模型中产生的，影响最大的特征是性，糖尿病和个人的一般健康。获得最终的LR模型后，然后在测试数据中对其进行评估，并获得0.33的F1分数。混淆矩阵也用于更好地可视化性能。简介和，LR模型正确分类了79.18％的CVD和73.46％的健康人。AUC-ROC曲线还用作性能度量标准，LR模型的AUC得分为0.837。逻辑回归模型可以在医疗领域中使用，可以通过向数据添加医学属性来更多地利用。总体而言，这项研究为我们提供了一个洞察力和重要的知识，可以通过仅使用个人的个人属性来帮助预测CVD的风险。关键字：机器学习算法，心血管疾病，逻辑回归，不平衡分类，超参数调整。
用于风洞测试的 LXI 数据采集系统
风洞测试需要具有高通道数的 DAQ 系统，能够在长时间内连续采集采样数据，并可靠地将数据传输到主机 PC 进行处理和存储。Bustec 基于 LXI 的 DAQ 系统提供 96 个通道，能够以每通道 216 kS/s 的速度从风洞采集测试数据，并具有高精度同步和实时事件触发功能，可通过千兆以太网传输到 PC。作为符合 LXI 标准的设备，Bustec 的 ProDAQ 6100 载体包含一个内置的 Web 界面，用于配置和故障排除以及自动发现工具，以最大限度地缩短开发时间。使用 LXI，可以执行远程执行、监控和调试，这些对于恶劣的风洞环境是必不可少的。
GAO-17-351，F-35 联合攻击战斗机：国防部需要在进行重大新投资之前完成开发测试
F-35 测试的连续延迟可能会使国防部 (DOD) 花费比目前完成 F-35 基线计划的预算多 10 亿美元。由于任务系统软件（称为 Block 3F）存在问题，项目官员乐观地估计该项目将需要额外 5 个月才能完成开发测试。根据最佳实践，可靠的估计植根于历史数据。该计划的预测基于预期的测试点成就，而不是历史数据。GAO 的分析（基于历史 F-35 飞行测试数据）表明，开发测试可能还需要 12 个月（见下表）。这些延迟可能会影响 F-35 的初始作战测试和评估的开始，推迟海军的初始作战能力，并推迟该项目目前计划于 2019 年 4 月进行的全速生产决定。
空间环境对加上制造材料的影响 - Misse-9和Misse-10
作者要感谢中心战略发展转向集团（CSDSG）为这项工作提供飞行前的资金，而Teresa Miller为飞行后评估提供了帮助。作者还要感谢Stratasys，该Stratasys是在太空/Redwire中制造的，NASA MSFC的AM团队提供了飞行和地面样品进行测试。Meghan Carrico（EM41）提供了UV ESH计算。Alpha Space的Nathan Hughart设计了两次航班的样品布局。对于飞行后的数据收集，该团队还要感谢托德·加蒙（EM41）的帮助，以准备测试的inconel样品，凯瑟琳·贝尔（Catherine Bell）和艾莉森·佩斯（Allison Peusch）（EM22）进行机械测试并提供拉伸测试数据