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World File Search System错误数据
错误数据：人工智能和个性化医疗的致命弱点
本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决这些问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
人工智能和个性化医疗的致命弱点
本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决此类问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
低收入能源援助2023年立法报告
2023年7月1日，2023年1月，华盛顿州商务部出版并提交给立法机关，根据RCW 19.405.120的要求，低收入能源援助2023年立法报告。在2023年11月，Commerce了解到，西雅图城市Light提交的数据包含一个错误，其效果是通过其公用事业折扣计划夸大了西雅图城市Light提供的能源援助量。在州审计师对公用事业遵守《清洁能源转化法》的遵守情况的审查中检测到了错误。Commerce正在记录此错误，但没有修改报告本身。西雅图城市照明提交的数据错误的错误数据由西雅图城市Light提交的错误数据涉及2019年和2020年其公用事业折扣计划的总账单减少额。最初报道的值通过下面击中，并且正确的数字为红色。
地球和矿业行业的演讲
从一个OEM中消除操作员并减少人为错误数据•600辆自动驾驶卡车运行•全球25个客户站点•超过59亿吨的拖运材料•每天驱动99,000英里（地球周围4次）•> 1.27亿英里（> 1.27亿英里（与火星）•7x24x365•7x24x365）
太阳能技术性能评估...
本论文的目的是评估 2020 年 6 月至 11 月瑞典市场上八个小型 PV（光伏）系统的技术性能。此外，本论文的目的还在于过滤测量数据，因为现场测量中通常会出现错误数据。已经采用了几种过滤方法来消除错误数据，例如线性插值、异常值和异常发电，以确保用于评估的数据的质量。测量的参数包括逆变器的输出功率、阵列辐照度平面、环境温度和模块温度。虽然模块技术对模块温度有一定影响，但在本研究中，安装方法对系统的模块温度影响更大。研究发现，与建筑一体化光伏（BIPV）系统相比，建筑应用光伏（BAPV）系统的模块温度较低。然而，安装方法对系统性能的明显影响尚不明显。系统 3 和 6 分别是 BAPV 和 BIPV 系统，它们是在单位能量产出 (kWh/kWp) 和性能比 (PR) 方面表现最佳的系统。在此期间，系统 3 的平均 PR 为 89%，系统 6 的平均 PR 为 91%。6 月份的单位能量产出最高，两个系统的单位能量产出约为 135 kWh/kWp。结果还显示，采用单晶硅技术的系统比采用单晶硅技术的系统表现更好
增强澳大利亚的天气和能源系统和防风雨的气候数据
我们实施了2009 - 2023年的最新15年参考期，将其与1990 - 2023年的34年参考期以及1990 - 2015年的CSIRO参考期进行了比较。这些CSIRO文件已知两年半，以使仿真结果偏向多个时序误差，但已予以纠正（CSIRO，2024）。作者使用了本研究中在内部生成的校正版本，并批评了2024年8月发布的“更新”的明显欺骗（Lee，2024年）。“更新”没有指导倾斜的严重性，因此需要重复多种使用错误数据作为灵敏度分析进行多种模拟的必要性。
强化关键基础设施 GPS 的方法
定义总体系统要求 定义需要保护的最终能力 关键性能指标是什么？ 准确理解如何使用 GPS/GNSS 来获得/支持最终能力 识别威胁和所有攻击面 如果 GNSS 被拒绝会怎样？ 如果 GNSS 受到损害会怎样（即，没有通告的错误数据） 如果增强被拒绝/损害会怎样 是否存在与内部/外部数据连接相关的攻击面 特别是如果它涉及 GNSS 接收器 定义具有多层保护的架构，以在存在所有威胁的情况下支持最终能力所需的性能 每个组织都必须根据自己的网络生态系统、架构和组件做出风险管理决策。
基于强化学习的城市轨道交通储能系统优化充放电调度算法节省电价
摘要 为节省韩国城市铁路电价，本文提出了基于强化学习的储能系统充放电优化算法。通过强化学习，按照电价单位对储能系统充放电计划进行优化，降低峰值电力需求，以节省电价。为此，对包括储能系统、电价以及根据储能系统运行而变化的电价的城市铁路系统进行了建模。还通过DQN算法对代理进行强化学习，以降低峰值电力需求。利用配备储能系统的城市铁路实际线路运行数据进行学习。在这次强化学习中，大约399个（45.3%）错误数据被删除，481个（54.7%）正常数据被提取。通过强化学习，最大峰值电力需求从2,982.4 kW降低了100 kW，达到目标值当峰值电力需求在2600kW以下时，在电价便宜的时候充电，在电价昂贵的时候放电，从而节省总电价。
人工智能在生物信息学中的应用
人工智能 (AI) 在生物信息学研究和计算分子生物学中越来越受到关注。随着不同类型的 AI 算法的出现，研究人员使用现成的系统对数据库进行分类和挖掘已变得很普遍。目前，文献中提供了各种智能方法，研究人员在选择可应用于特定数据集的最佳方法时面临困难。研究人员需要能够以易于理解的方式呈现数据的工具，并附上上下文注释、准确度估计和解释。本文旨在回顾 AI 在生物信息学和计算分子生物学 (DNA 测序) 领域的应用。这些领域的兴起源于生物学家利用和帮助解释基因组研究中不断收集的大量数据的需求。许多生物信息学和 DNA 测序方法的根本动机是生物体的进化和处理错误数据的复杂性。本文还介绍了研究界开发的用于以下目的的软件程序：（1）搜索、分类和挖掘不同的可用生物数据库；（2）模拟有误和无误的生物实验。q 2005 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。