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通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
通过大规模飞行数据分析评估机场着陆效率
摘要 轨迹优化是航空运输和空中交通管理的一个主要研究课题，因为它对乘客、航空公司和整个环境都有深远的影响，从而对航空运输的感知价值和成本也有深远的影响。虽然人们很好地理解了优化飞行途中部分的挑战，但对最后一部分，即进近和着陆的关注相对较少。在这里，我们展示了如何使用开放的大规模飞机轨迹数据集来表征飞机降落在机场的效率，通过在 10,000 英尺以下飞行的时间和距离来测量。产生的图像高度异质，在低空停留的时间从苏黎世的平均 10 分钟到伦敦希思罗机场的 16 分钟不等。抵达同一机场的航班也会经历截然不同的时间，例如伦敦希思罗机场的到达时间从 12 分钟到 20 分钟不等，具体取决于交通量、一年中的时间和一天中的时间，以及与其他交通模式和机场的互动等因素。从更一般的角度来看，本文说明了如何利用大型数据集的可用性来提高我们对系统实际行为的理解，尤其是其与计划的偏差。
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。
使用 Python 进行数据可视化
目标大数据作为一个行业正在以惊人的速度增长，每天产生近 2.3 万亿 GB 的数据，数据总量每隔几年就会翻一番。因此，理解所有这些数据并利用它们改变我们的生活和互动方式的能力必将成为商业的重要组成部分。今年大数据市场规模预计将增长 73 亿美元，预计未来几个月将飙升至 400 亿美元大关，这就是为什么需要新一代训练有素的数据专家和分析师来引领潮流并建立更好的数据治理以赢得消费者。本次研讨会的目的是向学生介绍数据可视化的概念，并通过从探索性数据分析到 Covid-19 数据可视化分析的实际示例向他们传授基础知识。
通过记录飞行数据的机器学习算法预测飞行员对跑道偏离风险的误解
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通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
背景 随着 2019 年新型冠状病毒病 (COVID-19) 疫情在全球蔓延，许多政府都设立了电话热线，以预先筛查潜在的 COVID-19 病例。这些热线面临的呼叫者数量远远超出了其能力，因此导致等待时间长达数小时，或者在许多情况下完全无法联系卫生当局。 方法 Symptoma 是一个症状到疾病的数字健康助手，可以区分 20,000 多种不同的疾病，准确率超过 90%。我们针对各种临床病例和与 COVID-19 表现相似的疾病测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。 结果 我们表明，在 96.32% 的临床病例中，Symptoma 可以准确区分 COVID-19 与具有相似症状的疾病。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种症状的情况下可以 100% 识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性超过了网上广泛使用的简单“是-否”问卷。解释 Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时考虑了超过
使用深度卷积模型进行数据描述颅内出血分割
摘要：创伤性脑损伤可能导致颅内出血 (ICH)。如果不能及时准确诊断和治疗，ICH 可能导致残疾或死亡。目前诊断 ICH 的临床方案是放射科医生检查计算机断层扫描 (CT) 扫描以检测 ICH 并定位其区域。然而，这个过程在很大程度上依赖于有经验的放射科医生。在本文中，我们设计了一个研究方案来收集 82 个创伤性脑损伤患者的 CT 扫描数据集。接下来，由两位放射科医生协商一致决定在每个切片中手动划定 ICH 区域。该数据集在 PhysioNet 存储库中公开在线，以供将来分析和比较。除了发布数据集（这是本文的主要目的）之外，我们还实施了一个深度全卷积网络 (FCN)，称为 U-Net，以全自动方式从 CT 扫描中分割 ICH 区域。作为概念验证，该方法基于 5 倍交叉验证的 ICH 分割实现了 0.31 的 Dice 系数。
LMH0001 SMPTE 259M / 344M 串行数字电缆驱动器
(2) RoHS：TI 将“RoHS”定义为符合当前欧盟 RoHS 对所有 10 种 RoHS 物质要求的半导体产品，包括要求 RoHS 物质在均质材料中的重量百分比不超过 0.1%。如果设计用于高温焊接，“RoHS”产品适用于指定的无铅工艺。TI 可能会将这些类型的产品称为“无铅”。RoHS 豁免：TI 将“RoHS 豁免”定义为含铅但符合欧盟 RoHS 规定的特定欧盟 RoHS 豁免的产品。绿色：TI 将“绿色”定义为氯 (Cl) 和溴 (Br) 基阻燃剂的含量符合 JS709B 低卤素要求 <=1000ppm 阈值。三氧化二锑基阻燃剂也必须满足 <=1000ppm 阈值要求。