XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试数据
用组件验证的点焊接分离的高级工业模拟方法
注意：近似MAT100故障表面是CAE模拟的特征。高级Seeger模型也使用测试数据来表征，该数据提供了更好的相关性。请参阅Mohammad Shojaee的演示文稿以获取更多详细信息
文档guidelines for-arearning-disabilities- ...
•特定的诊断：评估者应通过测试数据指示特定的DSM（精神障碍诊断和统计手册）诊断。非特异性诊断，例如“个人学习风格”，“学习差异”，“学术问题”和“测试困难或焦虑”本身并不构成学习障碍。
NCAMP-289-3-Instruction-guide-August-18-2022。 ...
2。记录了有关NCAMP文档的AER反馈，例如材料属性报告，材料规范，过程规范，测试计划等，用于相关的NCAMP计划。•建议接受 - 艾尔斯无权接受测试计划； AER有权建议接受测试计划。•接受 - AERS有代表团接受物质属性报告，物质规范和过程规范。•拒绝 - AERS有代表团拒绝材料属性报告，物质规范和过程规范。3。记录指定的AER已经目睹了材料测试，接受或拒绝了相关NCAMP计划的见证数据。必须以表格289-3列出见证标本的列表。•建议接受 - 不适用于测试见证人相关活动。•接受 - AERS拥有代表团权限接受测试见证，测试数据等。•拒绝 - 艾尔斯有代表团拒绝测试见证，测试数据等。
轴向载荷的低周疲劳行为
10.循环变形低周疲劳试验的其他研究 .....................46 A.实验结果 ....................46 B.分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 c。 “单循环”测试。。。。。。。。。。。。。。。........51 11.一般低周疲劳假说 .............55 A. 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....55 B. 假设 ...........................57 12.与测试数据的相关性 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。58
1991 年认可实验室名录 - GovInfo
经认证的实验室有能力执行所示的特定测试方法。他们拥有熟练的人员、必要的设施和设备、文档和质量保证系统，可以生成可靠的测试数据。我们建议，只要这些实验室的认证测试能力能够满足测试需求，就考虑使用这些实验室。
感知决策中独立于主体和任务的神经相关性以及决策信心的预测
摘要 目的。在许多现实世界的决策任务中，决策者可获得的信息是不完整的。为了解释这种不确定性，我们为每个决策关联一定程度的置信度，表示该决策正确的可能性。在本研究中，我们分析了 68 名参与者进行八个不同感知决策实验的脑电图 (EEG) 数据。我们的目标是调查 (1) 是否存在与受试者和任务无关的决策信心神经相关性，以及 (2) 在多大程度上可以构建能够在逐次试验基础上估计信心的脑机接口。实验涵盖了广泛的感知任务，从而可以将与任务相关的决策特征与与任务无关的特征分开。方法。我们的系统训练人工神经网络，根据 EEG 数据和响应时间预测每个决策的信心度。我们将解码性能与三种训练方法进行了比较：(1) 单个受试者，训练数据和测试数据均来自同一个人； (2) 多主体，所有数据都属于同一任务，但训练和测试数据来自不同的用户；(3) 多任务，训练和测试数据来自不同的任务和主体。最后，我们使用另外两个实验的数据验证了我们的多任务方法，其中未报告置信度。主要结果。我们发现在刺激锁定和反应锁定时期，不同置信度水平的 EEG 数据存在显著差异。我们所有的方法都能够比相应的参考基线好 15% 到 35% 之间的置信度进行预测。意义。我们的结果表明，即使使用迁移学习方法，也可以从神经信号中重建对感知决策任务的置信度。这些置信度估计基于决策过程，而不仅仅是置信度报告过程。
边缘人工智能与视觉联盟成员简报
• DNN 性能（准确性）验证方法和指标 • 数据的重要性；如何知道你需要什么；如何获取数据 • 如何使用数据（例如，训练数据与测试数据） • 如何评估数据 – 统计数据和指标 • 数据集偏移、概念偏移、协变量偏移 • 应用（最终产品）案例研究 • 隐私敏感设计
微电路器件可靠性数字详细...
信息以汇总格式呈现，而操作（现场经验、可靠性演示和设备检查）和寿命测试数据则以详细格式呈现。数字详细数据出版物的数据由可靠性分析中心从政府和行业报告中收集、提炼和缩减，以便提供客观信息以供一般使用。
重新利用正常染色体微阵列数据，以使遗传洞察到先天性心脏病
简单的摘要：大约15％的患有先天性心脏病（CHD）的患者具有特定的遗传异常，称为拷贝数变体。他们的大多数基因检测（称为染色体微阵列（CMA））被认为是正常的。但是，我们怀疑即使在测试结果中没有报告过一些很小的遗传缺失，也可能与CHD有关。为了调查这一点，我们研究了319例CHD患者的基因测试数据。然后，我们专注于这些与CHD相关的小缺失中的基因，基于某些标准，例如它们与CHD的关联，其在胎儿心脏中的表达水平以及失去这些基因的潜在影响。分析数据后，我们发现这些未报告的小遗传缺失的可能性更大的可能涉及与CHD相关的基因以及可能很重要但以前尚未识别的基因。我们的研究表明，可以随时获得的“正常”基因测试数据对于发现与CHD的新遗传联系很有价值。此外，还应给予较小的遗传缺失，以使冠心病的潜在影响更加临床关注。
微生物实验室中的人工智能
• 谨慎使用数据很重要 • 训练数据——创建模型 • 测试数据——在开发过程中确认模型是否良好 • 验证数据——保留用于最终测试的无偏数据，理想情况下开发人员无法访问 • 与任何医疗设备一样，验证和确认用于确保系统在所有设备上都能正常工作