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电力系统暂态稳定性评估的人工智能技术
摘要：可再生能源的高渗透率，加上传统发电厂的退役，导致电力系统惯性下降。这对电力系统的暂态稳定性产生了负面影响。本文旨在回顾人工智能在电力系统暂态稳定性评估中的应用现状，重点介绍不同的机器、深度学习和强化学习技术。回顾涵盖数据生成过程（来自测量和模拟）、数据处理流程（特征工程、拆分策略、降维）、模型构建和训练（包括集成和超参数优化技术）、部署和管理（包括用于检测偏差和漂移的监控）。回顾特别关注在标准基准测试用例上显示出良好结果的不同深度学习模型。回顾的最终目的是指出不同方法的优缺点，提出现有模型面临的当前挑战，并展望未来可能的研究机会。
对生命周期评估的批评 - 数字 WPI
作者：William Michalski 日期：2015 年 4 月 21 日 报告提交给： 顾问：Robert Krueger 教授 伍斯特理工学院 本报告代表伍斯特理工学院本科生向学院提交的作业，作为学位要求的证据。伍斯特理工学院会定期在其网站上发布这些报告，无需编辑或同行评审。有关伍斯特理工学院项目计划的更多信息，请参阅 http://www.wpi.edu/Academics/Projects。
概率安全评估的使用和发展
经合组织是一个独特的论坛，34 个民主国家的政府在此共同努力应对全球化带来的经济、社会和环境挑战。经合组织还走在理解和帮助政府应对新发展和新问题（如公司治理、信息经济和人口老龄化挑战）的最前线。该组织为各国政府提供了一个环境，可以比较政策经验、寻求共同问题的答案、确定良好做法并协调国内和国际政策。经合组织成员国包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、智利、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、大韩民国、斯洛伐克共和国、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。欧盟委员会参与经合组织的工作。经合组织出版社广泛传播该组织在经济、社会和环境问题方面的统计和研究成果，以及其成员国商定的公约、准则和标准。
标准化学校评估的法医分析
擦除分析：擦除分析计算学生答题纸上的擦除标记数。课堂上大量错改的擦除标记可能表明存在篡改行为。 预计分数/通过率分析：对前几年测试结果的统计分析可以预测未来的表现。总体测试分数或通过率的意外飙升可能表明存在作弊行为，尤其是在第二年或在严格控制的测试环境中，巨大的进步会消失时。相比之下，高效教师带来的教育进步往往更小，也更持久。 学生反应模式分析：如果课堂上学生答错大量简单问题，但正确回答了数量不太可能的难题，那么他们可能会被标记。同样，测试公司可能会在测试中寻找具有统计意义的相似答案字符串。 跨学科分数比较：在成绩高度相关的学科中，如果某一学科的成绩不太可能很高，则从课堂或年级来看，可能表明存在作弊行为。 考试成绩和班级成绩不匹配：大量学生尽管成绩低于年级水平或辍学，但考试成绩却很高，这可能引起警惕。 参与度变化：学区和校园必须作为一个群体达到年度进步 (AYP)，并且根据种族、语言状况和收入在亚群体中也必须达到这一水平。统计分析可能会发现亚群体参与率的惊人变化。
用于工厂寿命评估的无损检测
国际原子能机构 (IAEA) 正在推动无损检测 (NDT) 技术（包括射线检测 (RT) 和相关方法）的工业应用，以确保工业设施和工艺运行的安全性和可靠性。无损检测技术对于提高工业产品质量、设备和工厂的安全性能（包括金属和混凝土结构和建筑的安全）至关重要。国际原子能机构在促进无损检测的使用和向成员国提供技术支持、协调无损检测人员的培训和认证以及建立国家认证和认证机构方面发挥着重要作用。所有这些努力使许多国家达到了成熟和自给自足的阶段，特别是在人员培训和认证领域以及向工业提供服务方面。这对提高工业产品和服务的质量产生了积极影响。无损检测方法主要用于检测、定位和测量表面和内部缺陷（在焊缝、铸件、锻件、复合材料、混凝土等中）。各种无损检测方法都用于预防性维护（飞机、桥梁）、原材料、半成品和成品检验、在役检验和工厂寿命评估研究。无损检测对于设施和产品的质量控制以及适用性评估（即所谓的工厂寿命评估）至关重要。无损检测评估工厂组件（加工线、管道、容器）的剩余使用寿命，提供准确的诊断，可以预测超出设计寿命的延长使用寿命。国际原子能机构的许多会议都讨论了工厂寿命评估无损检测的现状和趋势，这些会议涉及无损检测的发展、培训和教育。专家们已经在很大程度上证明，使用无损检测方法可以全面评估组件、设施和产品的预期寿命。工业设备和工程结构剩余寿命评估的无损检测技术已经在发达国家的日常服务中建立起来。混凝土结构和土木工程结构的无损检测检查是另一个发展中的课题，发展中国家对此非常感兴趣。需要培训材料，以协助发展中国家培养和持续培训和教育其无损检测专家。关于无损检测应用的培训课程文件提供了用于工厂寿命评估和混凝土结构的无损检测技术的基本信息。它描述了主要无损检测方法的原理和实践方面。它包含有关根据 ISO 标准进行无损检测工作质量控制和认证的有用信息。本培训教材可作为进一步提高无损检测专家资格的附加技术文件，也可作为行业管理人员和决策者了解无损检测前景的基本材料。它有助于将无损检测技术转让给发展中成员国。国际原子能机构感谢所有专家的宝贵贡献。负责本出版物的国际原子能机构官员是物理和化学科学司的 I. Einav。
有关进行药理学评估的研究文章
癫痫的历史背景癫痫词源自希腊语epilambane，是在扣押或接管或接管或接管的意义。癫痫是一种慢性神经系统疾病，患病率约为1％，其特征是由于大脑中神经元多动引起的自发性癫痫发作的复发（Dell; 1986）的定义（1986）癫痫癫痫的定义是一种慢性神经系统疾病，是慢性神经系统疾病，其出现的特征是旋转的症状，其反复出现，其敏感性是1％，其敏感性是旋转的，是敏感性的，是旋转的特征。 2005年，大脑中的多动症，国际反对癫痫联盟（ILAE）的工作组提出了“ seizure”和“癫痫病”癫痫病的概念和操作定义，通常要求癫痫发作诊断。尽管如此，某些癫痫综合征需要特定的沉淀物或触发因素才能癫痫发作。这些被称为反射
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
指南第8节的技术评估的介绍
在某些操作部门之间不愿从事技术驱动的工作。审查的所有过程均包括在精英系统之外执行的手动工作事件。某些单位，例如应用程序，处理，发行和承包（APIC）和基于项目的代金券（PBV）手动在纸质文件中手动执行大部分工作，并使用电子邮件而不是系统提示。操作人员根据第8节领导或管理层的方向确定其工作的优先级，并通过Excel列表或手写列表和笔记进行单独跟踪工作。最佳地，这些将在自动排队中，例如通常在案例管理系统中找到的队列。客户面对技术是有限的。申请人或推荐合作伙伴必须手动邮寄/电子邮件向进场团队邮寄/电子邮件，然后将关键的申请数据键入精英以进行资格确定处理。