XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统偏差
准备用于：CORE ENERGY, llC CHESTER 10 CO2 INJECTION FACILI SRNN5198
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备............................................................................................... 8 5.2 NOx 转换器效率测试.................................................................................... 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）......................................................................... 8 5.4 仪器分析仪干扰检查....................................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................................... 9 5.6 废气分层的测定.................................................................................... 9 5.7 系统响应时间.................................................................................................... 9 5.8 仪表箱校准 .. .... ..... .. .... .. .... .. .... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ... .. ..9
在智能设施管理中使用人工智能
• 一体化集成劳动力管理/工作流自动化 SaaS，协助设施服务，同时支持建筑环境和环境服务公司的数字化之旅 • 通过 SIMPPLE.AI 升级使建筑为未来做好准备 • 项目通常可实现平均 >70% 的综合生产率 • 正确使用技术可以激励绩效和行为 • 由于人为干预最少，因此减少了系统偏差；真实的数据
准备：非美国自然资源威尼斯公园可再生能源设施 SRN N5910
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备.................................................................................... .. .. .... .. 8 5.2 NOx 转换器效率测试.............................................................................. ... .. .. .. 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）........................................................ .. ........ 8 5.4 仪器分析仪干扰检查....................................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................................... 9 5.6 废气分层的测定.................................................................................................. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .... .. 9 5.7 系统响应时间................................................ .. ......................... .. ............. 9 5.8 仪表箱校准.................................................... .. ......................................... 9 5.9 旋风流检查.................................................... .. .... ............. 10
能源开发 Pinconning, LLC SRNN5985
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备.................................................................................................... 8 5.2 NOx 转换器效率测试............................................................................................... 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）....................................................................... 8 5.4 仪器分析仪干扰检查....................................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................................... 9 5.6 废气分层的测定.................................................................................................... 9 5.7 系统响应时间.................................................................................................... 9 5.8 仪表箱校准.................................................................................................... 9 5.9 旋风流检查.................................................................................................... 10
能源开发拜伦中心有限责任公司 SRN N1324
5.0 质量保证/质量控制活动................................................................................................ 8 5.1 流量测量设备............................................................................................... 8 5.2 NOx 转换器效率测试.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 8 5.3 气体分配器认证（USEPA 方法 205）.................................................... 8 5.4 仪器分析仪干扰检查.................................................................... 8 5.5 仪器校准和系统偏差检查.................................................................... 9 5.6 废气分层测定.. .... ................................................................ 9 5.7 系统响应时间.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 9 5.8 仪表箱校准.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 9 5.9 旋风流检查............................................................................................... 10
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
非理性选择和业务策略：认知偏见对市场竞争力的影响
本文探讨了认知偏见对企业内战略决策和市场竞争力的普遍影响。认知偏见是与理性判断的系统偏差，严重影响了信息的感知和决策。这种偏见会扭曲战略计划和运营效率，从而导致次优的结果并降低市场竞争力。分析的重点是几种常见的认知偏见，包括自我服务的偏见，使个人责任偏差；基于初始信息影响财务预测和战略决策的锚定偏见；以及沉没的成本谬误，过去的投资不适当地影响了当前的决策，损害了替代方案，潜在的有利可图的途径。探索扩展到这些偏见如何误导市场分析和战略计划，尤其是在扩张和进入新市场时。通过全面的文献综述和定性分析，本文研究了商业环境中认知偏见的表现及其对市场竞争力的影响。认为，认识和减轻这些偏见对于旨在改善决策过程并保持动态市场中竞争优势的公司至关重要。讨论了缓解认知偏见的策略，包括培养一种批判性思维的文化，促进团队内的各种观点，以及通过制止和余额实施结构化的决策过程。认知偏见代表了与规范判断和理性决策的系统偏差。本文强调了战略规划中持续学习和适应性的必要性，以更加与市场现实保持一致并增强整体业务弹性。关键字：认知偏见，战略决策，市场竞争力，锚定偏见，沉没成本谬误，自我服务偏见，业务策略。引言本文深入研究了认知偏见对业务战略和市场竞争力的深刻影响。这些偏见塑造了个人如何看待和解释信息，通常会导致决定与客观理性不同的决定。因此，认知偏见会大大影响组织成果和在市场上的竞争定位。通过各种机制来表现出业务的认知偏见，每种机制都可能使理性的决策和战略计划脱轨。例如，自我服务的偏见使个人将成功归因于自己的努力和失败的外部因素。这些偏见会缩减客观评估和从商业活动中学习，可能阻碍组织的增长和适应（Bazerman＆Moore，2009）。
风速计校准与...的比较
摘要 本文报告了 EURAMET 项目编号 1431 的首批成果，该项目于 2017 年启动，目标是通过实验确定由于不同风洞中各种边界条件导致的叶轮和风杯风速计校准结果的系统偏差，尤其是在缺乏理论模型的开放式测试段风洞中。为此，在 14 个风洞中校准了 3 个不同尺寸的叶轮风速计和 2 个风杯风速计，这些风洞的测试段类型和尺寸从直径 15 厘米到 100 厘米不等。本文首次展示了最近完成的测量中的校准数据。最重要的是，测量了 5 个测试风速计前方的速度扰动场，以避免边界条件的影响与因将参考仪表放置在受测试仪表影响的区域而导致的其他偏差源混合。本文报告的速度扰动场可用于所有空速校准实验室，使其了解这些偏差有多大，以及参考仪表的最佳位置和距离是多少。
词汇表
因子：一种因素，如微生物、化学物质或辐射形式，其存在、过量存在或（在缺乏疾病中）相对缺失对于疾病的发生至关重要。厌氧菌：在缺氧条件下生长最好的生物。专性厌氧菌只能在缺氧条件下生长。分析流行病学：流行病学中寻找与健康相关的原因和影响的方面。使用提供基线数据的比较组来量化暴露与结果之间的关联，并检验有关因果关系的假设。分析研究：旨在识别和量化关联、检验假设和识别原因的比较研究。两种常见类型是队列研究和病例对照研究。抗毒素：含有针对特定毒素的抗体并中和毒素作用的药物。注射抗毒素并不总能使患者完全康复，因为抗毒素（如肉毒杆菌抗毒素）可能只与循环毒素结合，而不与已经与组织结合的毒素结合。 关联：两个或多个事件、特征或其他变量之间的统计关系。 发病率：发病率的一种变体，适用于在有限时间内观察到的狭义人群，例如在流行病期间。 B 条形图：变量不同类别大小的直观显示。变量的每个类别或值都用一个条形表示。 偏差：结果或推论与事实的偏差，或导致此类系统偏差的过程。数据收集、分析、解释、发布或审查过程中的任何趋势都可能导致得出与事实有系统差异的结论。 生物传播：传染源的间接媒介传播，其中病原体在传播给新宿主之前在媒介内发生生物学变化。沸腾：沸腾发生在 100 C（或 212 F）。C 携带者：没有明显疾病的人或动物，但携带特定传染源并能够将传染源传播给他人。携带者状态可能发生在
队列研究数据的差异影响对痴呆症预测诊断的人工智能模型的外部验证 - 转化为临床实践的经验教训
摘要 人工智能 (AI) 方法为个性化、症状前疾病诊断提供了绝佳机会，这在个性化、预测性和最终预防医学 (PPPM) 的背景下发挥着关键作用。然而，要将 PPPM 转化为临床实践，至关重要的是仔细验证基于 AI 的模型。验证过程包括几个步骤，其中之一是根据来自独立临床队列研究的患者级数据测试模型。然而，招募标准可能会对队列研究数据的统计分析产生偏差，并阻碍模型在训练数据之外的应用。为了评估来自独立临床队列研究的数据是否以及如何彼此不同，本研究系统地比较了从两个主要痴呆症队列收集的数据集，即阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 和 AddNeuroMed。所呈现的比较是在个体特征层面进行的，并揭示了两个队列之间的显著差异。这种系统偏差可能会妨碍基于单个队列数据集的结果的普遍性。尽管发现了差异，但对之前发布的、用于预测 244 名 AddNeuroMed 受试者个性化痴呆风险评分的 ADNI 训练模型的验证是成功的：外部验证导致在痴呆症诊断前 6 年内，受试者工作特征曲线下面积超过 80% 的高预测性能。倾向得分匹配确定了来自 AddNeuroMed 的一组患者，其与 ADNI 的人口统计学差异明显较小。对于这些患者，实现了更高的预测性能，这表明队列之间的系统差异可能对验证结果产生影响。总之，这项研究揭示了在队列研究数据上对 AI 模型进行外部验证的挑战，并且是神经病学领域进行此类外部验证的罕见案例之一。所提出的模型代表了一种概念证明，即个性化预测诊断的可靠模型是可行的，这反过来可以导致充分的疾病预防，从而使痴呆症领域的 PPPM 范式成为可能。