XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误判断
INFOMAR 地面实况调查和采样策略
鉴于生物多样性和对生态系统的了解，采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用，可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性，从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此，仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响，对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出，并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此，我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
利用量子纠缠检测目标
量子照明的历史始于 2008 年，当时主要有两条研究路线。[6, 7] 的论文从量子干涉测量的角度考虑了雷达问题。然而，这些论文考虑了高度理想化的场景，忽略了热背景的影响。由于本篇综述的重点是量子雷达的实用性，我们不会进一步讨论这种方法，而是重点介绍 Seth Lloyd 在同一年开创的另一种方法 [8]，当时他研究了如何使用量子光来检测嵌入在热背景中的弱反射目标 [8]。在他的论文中，Lloyd 将使用单光子的协议与基于纠缠的协议进行了比较，并表明纠缠可以大大降低对目标存在做出错误判断的概率。这些结果受到了来自
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我们目前正在度过盛行和艰难的时期。技术创新在许多方面迅速影响了我们的医疗保健模式。人工智能（AI）的发展突出了我们定期进行的许多偏见，错误和错误判断，同时阐明了治疗艺术的本质和价值 - 任何算法或机器都无法替代的技能。在我们的小儿和先天性心血管疾病中，证据基础通常受到限制，因此，良好实践通常是基于周到和临床“智慧”的。有趣的是，如何在我们的空间中对AI的影响浪潮如何照顾。尽管我们不太可能看到提供商很快就会完全被自动化机器取代，但可以肯定地假设确实拥抱AI并探索其优势的从业者将取代那些没有的人！
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，乔·拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
在复合材料制造中实施数字孪生的挑战和优势
仅拥有全数字化的数据并不足以完全生成数字孪生。从决策的角度来看，过时的数据与不可用的数据一样无用。一个恰当的例子是计算预浸渍碳纤维材料的剩余保质期。预浸渍材料的树脂在室温下会缓慢固化至无法使用的程度。典型的材料在室温下最多可使用 30 天，之后就会变得无法使用。由于一些卷材从冷藏中取出（该过程将保质期从 30 天大大延长到大约一年），解冻并重新储存多次，因此跟上剩余保质期的过程并不总是很简单。记录也并不总是最新的。车间技术人员很容易错误判断解冻材料的时间，或者完全忘记记录相关时间。这些过期的材料保质期记录可能会导致使用过期材料，从而危及零件质量。
适用于Q角度测量的人工智能
摘要 - 目的：Q角的测量缺乏标准化，其潜在的风险未能检测到临床相关发现和对patelo股病理中所需的干预类型的类型的临床相关发现和错误判断。这项研究的目的是实施一个机器学习模型，以直接从X光片中对Q角进行准确和可靠的测量。材料和方法：手动注释了187张X光片（其中约50个属于儿科患者），用于前上部棘突（ASIS），the骨的中心和胫骨结节，然后通过不同的图像预辅助技术来增强。X射线中的百分之八十五用于训练，15％用于测试和验证。与地面真相相比，使用全腿X光片（WLR）和边界框（BB）模型测试了预测性能（WLR）（BB）模型（操作员确定的关键点和Q-angles）。结果：总的来说，平均预测误差是the和ASIS的最小，并且是胫骨结节的最高。与WLR相比，BB模型在所有点和Q角的预测中产生了较小的平均误差（胫骨结节除外，这是可比的），并且与地面真相的一致性最高，没有Q-Angle的偏见。结论：该概念验证研究支持使用AI驱动的自动算法来识别直接从患者的X光片测量Q角的关键点。结果证明了边界框方法的可靠性最高，并且该算法能够正确识别异质患者群体的关键点的能力。
加州理工学院为巴勒斯坦抗议
在上一期的 Tech 杂志中，我们发表了一封大约 150 位教授写给 Rosenbaum 校长的私人信件。这封信不打算与教职员工以外的人分享，信中表达了对应届本科生学业成绩的不满，并主张结束招生办公室的标准化考试禁令。我们发表这封信的目的是确保学生也能参与到这场对话中，因为很明显，如果不这样做，教职员工就没有这样做的打算。令人遗憾的是，这封信最终成为了他们观点的公开方式；可能各方都会同意，它的写作质量和信息呈现方式都很低劣且无效。同样，这封信是私人通信，不打算发表。然而，当我们在 2 月份联系这封信的五位作者，要求他们提供论点摘要或公开声明时，Tech 杂志却沉默了。 John Dabi-ri 教授和 Paul Asimow 教授慷慨地分享了他们对这封信的看法（见 1 月 16 日和 2 月 6 日的 Tech 杂志），但全文仍然是所有签名者观点的最佳体现。与 Tech 杂志分享这封信的人要求我们不要印刷签名名单或个别教授的附加评论；这个问题比我们任何一个人都重要，点名批评特定的人会适得其反。当然，这封信提供了电气工程选修课 EE44 和 EE55 的两门必修课的数据。具体来说，它包含了过去两年课程的（匿名）考试成绩和成绩统计数据。回想起来，尤其是考虑到电气工程专业的班级规模很小，我们在没有审查班级姓名或征得所涉学生许可的情况下发布这些内容是不负责任的。我谨代表理工学院公开向这些班级的学生道歉，因为这是他们的错误判断。我很高兴他们中的一些人能够对这封信做出回应，这封信可以在本期找到。从我与他们的交谈中，听起来我们确实成功地在学生和教师之间建立了有意义的对话，至少在电子工程系是这样。
简报 10 – 草案 – 2007 年 4 月 24 日 - 全国协会...
2007 年 5 月 14 日 亲爱的同事们： 这封信的基本信息是，对改进和创新的来源、性质和目的的错误分析、错误判断和自欺欺人对高等教育构成了危险，从而对我们国家的未来潜力构成了危险。请继续阅读以了解原因，以及为什么了解这些问题对您和您的机构很重要。在这一系列简报信中，我们一直在回顾塑造美国认证政策和实践的基本思想。这些基本思想包括认证、机构和计划以及联邦政府的独立责任之间的关系。在考虑这些关系时，我们注意到一个核心事实：高等教育的基本工作是由机构和计划中的人员完成的，而不是其他地方的人员。这种地方责任和控制的概念与认证审查的两个主要功能一致：遵守标准和改进。标准部分涉及机构的性质和作用与社区就必要事项达成的协议之间的关系。改进部分可能涉及产生合规性的变化，但更典型的情况是与特定机构和计划的具体努力有关，这些努力旨在按照它们为自己设定的条件进行发展。显然，认证的传统方法有利于个人和地方知识和主动性，并相信地方发展标准要求和实现的内容与每个机构所做的事情之间的关系。这种方法还使认证在发展的所有阶段都很有用。无论机构或计划多么先进，通常都有强烈的改进愿望。回顾过去 50 年，这种对改进的热情对高等教育艺术和其他学科产生了什么影响显而易见。在有利于自由和地方控制的系统中制定的原则促进了成就。传统意义上的认证系统是这种地方控制的仆从。它保持在已发布的标准、政策和程序所划定的界限内。由于这些标准界限得到维护，认证评审如果使用得当，可以发挥分析和催化作用，帮助每个机构从现有基础上改进。正常运作时，认证可以有效地发挥作用，区分什么是必要的，什么是可取的。因为必要的东西被控制在一定范围内，所以当地决策者可以自由地根据所有其他参数进行创造。改进从哪里开始？答案之一是：希望某个具体的东西变得更好，创造一个真正更好的想法或方法，并开发有效实现的手段。大多数改进都始于对当前情况和条件的全面和现实的理解，包括表面上正在发生的事情背后的根本思想。