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机器学习不确定性评估可借鉴测量科学原理
一篇新论文提出了一种评估机器学习（ML）预测中不确定性的框架，该框架借鉴了测量科学和计量学的原理。作者认为，当前机器学习中固有的不确定性和认知不确定性的二分法是不够的，这类似于传统上区分随机测量误差和系统测量误差的不足。他们提倡一种受计量学启发的、系统地识别、量化和传播不确定性贡献的方法，以提供对预测可信度更严格、更一致的评估。
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人工智能、计量学和 ESG 在半导体可持续发展中的交叉
一篇新发表在 arXiv 上的范围审查文章，探讨了半导体行业中人工智能 (AI)、计量学以及环境、社会和治理 (ESG) 因素的交叉点。该论文分析了 1,465 份文件，发现知识结构零散，突显了 AI 驱动的流程优化与可持续发展治理之间的差距。为解决此问题，文章提出了一个 6 层安全和可持续设计 (SSbD) 架构，利用系统之系统 (SoS) 范式整合虚拟计量学、联邦学习和监管技术 (RegTech)，以实现安全、气候中和和循环的半导体价值链。