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人工智能联合 - cloudfront.net
• 第 1 章 - 人工智能简介 • 第 2 章 - 测试 AI 系统概述 • 第 3 章 - AI 系统的离线测试 • 第 4 章 - AI 系统的在线测试 • 第 5 章 - 可解释的 AI • 第 6 章 - AI 系统的风险和测试策略 • 第 7 章 - 软件测试生命周期 (STLC) 的 AI
第 37 届微电子测试国际会议...
• 设计 o 方法、验证 o 用于工艺特性/监控的片内电路 o 设计支持 – 数字和模拟库的特性和验证。 • 测量技术 o DC、AC 和 RF 测量：设置、测试和分析 o 可靠性测试 - 包括热稳定性、故障分析、ESD/LUP、EM。晶圆级 (WLR) 等。 o 统计分析、变异性、吞吐量增加、智能测试策略、紧凑建模 o 在数据集分析中使用机器学习和人工智能 - 参数提取等。 o 晶圆探测、片内测量、在线计量。 o 吞吐量、测试策略、产量提升和工艺控制测试、TCAD。 • 应用 o 新兴存储技术（单元、阵列和神经网络应用） o 用于数字/模拟/电源应用的新兴晶体管技术 o 光子器件 - 硅集成、新显示器（OLED、μ 显示器） o 柔性电子和传感器（有机和无机材料） o M(N)EMS、执行器、传感器、光伏电池和其他新兴设备
奥沙西林敏感性测试策略在改变MEC的情景中的作用A阳性金黄色葡萄球菌分离株（OS-MRSA）检测
葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。 金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。 因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。 395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。 这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。 此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。 PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。 VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。 椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。 使用VITEK2和DISC扩散技术显示了1.87％的MEC A阳性MRSA分离株的 oxacillin敏感性。 该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。 使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。oxacillin敏感性。该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。为了将OS-MRSA与MRSA区分开，结合表型和基因型技术至关重要。
第37届微电子测试国际会议...
•设计o方法，验证o过程表征/监视o设计启用 - 数字和模拟图书馆的表征和验证•测量技术O DC，AC和RF测量：设置，测试和分析O可靠性测试 - 包括热稳定性，包括热稳定性，失败分析，ESD/LUP，ESD/LUP，EM，EM。晶圆级（WLR）等。o统计分析，可变性，吞吐量增加，智能测试策略，紧凑的建模o使用机器学习和AI在数据集分析中 - 参数提取等。o临界探测，底线测量，在线计量学o吞吐量，测试策略，增强和过程控制测试，TCAD•应用•应用o新兴记忆技术（单元，阵列和在神经网络中的单元，阵列和应用）电子和传感器（有机和无机材料）o m（n）EMS，执行器，传感器，PV细胞和其他新兴设备
跨越博斯普鲁斯海峡：通过低资源语言适应和基准测试策略推进土耳其语大型语言模型
大型语言模型 (LLM) 在各个领域都变得至关重要，这强调了在代表性不足的语言中建立高质量模型的紧迫性。本研究探讨了低资源语言面临的独特挑战，例如数据稀缺、模型选择、评估和计算限制，特别关注土耳其语。我们进行了深入分析，以评估训练策略、模型选择和数据可用性对为代表性不足的语言设计的 LLM 性能的影响。我们的方法包括两种方法：(i) 调整最初用英语预训练的现有 LLM 以理解土耳其语；(ii) 使用土耳其语预训练数据从头开始开发模型，这两种方法均辅以在新的土耳其语指令调整数据集上进行监督微调，旨在增强推理能力。通过创建新的土耳其语 LLM 排行榜来评估这些方法的相对性能，其中包含评估不同推理和知识技能的基准。此外，我们在预训练和微调期间对数据和模型扩展进行了实验，同时强调跨语言知识迁移的能力，并解决在不同语言上微调时遇到的灾难性遗忘的挑战。我们的目标是提供在低资源语言环境中推进 LLM 框架的详细指南，从而使自然语言处理 (NLP) 的好处在全球范围内更容易获得。
传记 | 陆军部 - 马克·A·萨克森先生，......
2019 年 3 月至 2022 年 2 月，Saxon 先生担任 PM PNT 测试与评估总监。担任该职位期间，他负责项目测试策略、与陆军测试与评估司令部 (ATEC) 的协调以及与作战测试与评估总监 (DOT&E) 的协调。他在多个开发和作战露天测试活动中成功监督了对车载保证 PNT 系统 (MAPS) 和下车保证 PNT 系统 (DAPS) 的测试。该项目收到了积极的能力和局限性报告以支持快速反应能力，并收到了积极的里程碑评估报告以支持 MAPS 里程碑 C。
分析主动学习策略在机器学习问题上的表现
行业数字化正在迅速发展，数据可能性与日俱增。机器学习模型需要大量经过良好注释的数据才能获得良好的性能。要获得经过良好注释的数据，需要专家，但这很昂贵，而且注释本身可能非常耗时。机器学习模型的性能取决于数据集的大小，因为良好的性能需要大量的注释。主动学习已成为一种通过选择性注释来增加数据量的解决方案。主动学习策略可用于根据信息量或不确定性来选择数据点，而不是随机标记数据点。挑战在于确定针对机器学习模型和问题类型的组合的最有效的主动学习策略。虽然主动学习已经存在了一段时间，但基准测试策略尚未得到广泛探索。
Matthew G. Burgess
•“测试策略在气候政策和环境行为中参与中央右翼行为”，卡内基基金会，通过范德比尔特大学（2023-2024）（2023-2024）（$ 15,000）（$ 15,000）（PI）•气候变化科学，适应科学，适应和沟通支持国籍公园服务（2022-202-2023）（$ 200,000）安全：研究生小组成为食品系统领导者的跨学科培训”，美国农业部国家食品和农业研究所国家需求毕业生和研究生奖学金补助计划（2019-2024）（262,500）（CO-PI）（CO-PI）（CO-PI）（CO-PI） “重新构想渔业管理”，《海洋保护区》（2015-2016）（258,750美元） * * *我在奖励时太过了，无法成为正式的PI，但领导了该提案的发展和赠款的监督。