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共找到 150 條與 機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn),共 10

Data privacy and information security pose significant challenges to the big data and artificial intelligence (AI) community as these communities

IEEE Federated Machine Learning

該白皮書適用于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域

IEEE FEDERATED MACHINE LEARNING WHITE PAPER

This?document?provides a data quality governance framework for analytics and machine learning (ML) to enable governing bodies of organizations

Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML) — Part 5: Data quality governance framework (ISO/IEC 5259-5:2025, IDT)

This joint AAMI and British Standard provides guidance for applying a BS EN ISO 14971 risk management process when evaluating medical technology

machine learning in artificial intelligence ? Guide

Machine Learning Financial Application Technical Guide

本聯(lián)合AAMI和英國標(biāo)準(zhǔn)提供了在評估利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的醫(yī)療技術(shù)時應(yīng)用BS EN ISO 14971風(fēng)險管理過程的指南。其適用于ML支持的醫(yī)療器械在整個產(chǎn)品生命周期中的所有階段。本文件旨在與BS EN ISO 14971一起使用。它不修改BS EN ISO 14971風(fēng)險管理過程,而是提供信息和

machine learning in artificial intelligence ? Guide

Technical framework for the shared machine learning system

Scope This document specifies a method for evaluating the fairness of machine learning. Multiple causes contribute to the unfairness of machine

IEEE Standard for Evaluation Method of Machine Learning Fairness

本建議書規(guī)定了聯(lián)邦機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)(FMLS)的管理要求。以下方面屬于本建議書的范圍: - FMLS的整體功能架構(gòu) - 基本管理領(lǐng)域的要求,包括系統(tǒng)屬性配置、節(jié)點權(quán)限配置、服務(wù)請求管理等 - 模型管理領(lǐng)域的要求,包括初始模型部署、學(xué)習(xí)算法管理、聚合機(jī)制管理等 - 數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的要求,包括數(shù)據(jù)資源的安全

Management requirements for federated machine learning systems

ITU-T Y.3654建議書規(guī)定了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)(bDDN)中的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制。提出了bDDN中機(jī)器學(xué)習(xí)的一組相關(guān)問題,這些問題包括:概述、學(xué)習(xí)過程、部署、接口、學(xué)習(xí)路徑和控制路徑、安全考慮

Big data driven networking Machine learning mechanism

Full Description Scope This document provides a reference framework for trustworthy federated machine learning, including the principles

IEEE Guide for Framework for Trustworthy Federated Machine Learning

この規(guī)格は,情報処理における機(jī)械學(xué)習(xí)に関する主な用語,定義及び対応英語について規(guī)定する

Information technology -- Vocabulary -- Artificial intelligence -- Machine learning

本文件規(guī)定了評估機(jī)器學(xué)習(xí)公平性的方法。多種因素導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的不公平性。在本文檔中,對這些因素進(jìn)行了分類。本文檔還列出了廣泛認(rèn)可和使用的機(jī)器學(xué)習(xí)公平性定義,并規(guī)定了與這些定義對應(yīng)的各種指標(biāo)及其計算方法。本文檔中的測試案例提供了詳細(xì)的條件和程序,用于設(shè)置評估機(jī)器學(xué)習(xí)公平性的測試

IEEE Standard for Evaluation Method of Machine Learning Fairness

本文件提出了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架,規(guī)定了功能、可靠性、維護(hù)性、兼容性、安全性和可擴(kuò)展性要求。本文件適用于各領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)支持服務(wù)的系統(tǒng)及相關(guān)解決方案的規(guī)劃、研發(fā)、評估、選型及驗收的依據(jù)

Artificial Intelligence Machine Learning System Technical Requirements




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