XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集中的
类别I免疫长期代码描述符
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板动作可能会导致代码编号测序的差距
TXONE 2024 OT网络安全投资组合
在TXONE Networks，我们旨在创建一个网络安全支持工业创新进步的世界。我们建立了零信任框架，以保护整个生命周期的网络物理系统（CPS）。它由安全检查，端点保护和网络防御组成，并具有集中的管理平台。
cpt®专有实验室分析（PLA）代码
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组（小组）或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板操作可能会导致代码编号测序的空白。
人工智能对医学实验室的影响......
当输入变量和输出变量之间存在关系时，可以使用回归算法 在分类算法中，输出变量可以根据输入变量分为是-否和真-假等类别。 在无监督学习中，即使数据未正确分类或标记，方法也可以识别每个数据集中的模式
“人工智能与辐射防护”研讨会通知
描述人工智能和大数据技术在辐射防护领域的相关性和适用性，并确定更容易受到人工智能实施影响的专题领域， 确定并发展与专门研究人工智能和大数据技术的科学界的联系， 促进人工智能在第三届 PIANOFORTE 公开征集中的采用和应用
专注于咨询 - 概述
咨询集中的目的是让学生通过开发技能来预测，解决和解决管理组织的挑战来学习有效解决业务问题的方法。学生将学习咨询技能，以分析数据，进行研究，有效地对基于团队的项目进行工作以及有说服力地交流思想。
公司目标操作模型（TOM）
蓝图是繁重的，内部集中的，而不是以客户为导向的。McKinsey 7S模型通常用于帮助组织改善其内部绩效，因此通常不被视为外部驱动。这很明显，因为蓝图是内部专注的，并且没有解决自治市镇面临的一些最紧迫的问题，例如贫困，犯罪和不平等。
匿名
根据欧盟的数据保护法，尤其是一般数据保护法规（GDPR）1，匿名数据是“与已确定或可识别的自然人无关的信息，或以数据主体不再可识别的方式匿名匿名的个人数据”。数据集2（包括个人数据）可能包含直接和间接标识符，这些标识符允许个人识别或可以识别。直接标识符是引用个人的特定信息，例如名称或标识号。间接标识符（也称为准识别器）是任何信息（例如在特定时刻或对某个主题的意见）可以单独或与其他准标识符结合使用，该地理位置可以使用，该地理位置是由对该个人有所了解的人，目的是重新识别数据集中的个人3 4。重新识别的可能性是通过使用数据匹配或类似技术将匿名数据重新转换为个人数据的给定数据集中的概率。数据集的效用是该信息对预期目的的有用程度（例如关于特定疾病的研究）。
COVID-19与经典
获得的数据被除草，并创建了一个干净的数据集。所得数据集由总共2658个肺CT图像，1296 COVID-19和1362正常的CT图像组成。数据集的收集需要3-4个月。数据集中图像中的COVID-19发现具有不同的模式。此外，数据集中的大多数图像都属于中国，意大利和西班牙的患者，并已获得专业人员的批准。分别在图1和2中给出了数据集中患者的CT图像的分布。数据集中的图像属于10至100岁之间的患者。根据图1，在数据集中，在40至70岁之间的患者中，COVID-19病例的图像非常强烈，并且显示出正常的分布。在50至80岁之间的患者中，正常情况的图像很紧张，并且显示出正常的分布。根据图2，在数据集中，可以观察到COVID-19的男性患者人数略高于女性患者的数量。
深层生成模型会扩大未来模型中的偏见吗？
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入，因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧，这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据，是否会发生有害的反馈回路，导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型，我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反，我们的发现表明，在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反，观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素，例如图像生成中的伪像（例如，模糊的面孔）或原始数据集中的预先偏见。