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यह शोधपत्र Sketch-FORCE को प्रस्तुत करता है, जो एक सब-क्वाड्रेटिक स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम है जो भारी-पूंछ वाले संदूषण (heavy-tailed contamination) और प्रतिकूल आउटलेर्स (adversarial outliers) के तहत उच्च-आयामी डेटा के लिए कुशल, मेमोरी-लाइट कोवेरियेंस अनुमान को सक्षम करने हेतु रोबस्ट स्केल ट्रैकिंग को फ্রিক्वेंट डायरेक्शन्स मैट्रिक्स स्केचिंग के साथ जोड़ता है।
यह अध्ययन एक स्वास्थ्य स्कोपिंग समीक्षा के भीतर Elicit का उपयोग करके AI-सहायता प्राप्त डेटा निष्कर्षण के लिए एक आनुपातिक सत्यापन ढांचे का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि AI और मानव निष्कर्षण के बीच उच्च सहमति (AC2 = 0.960) पूर्ण दोहरे मैनुअल निष्कर्षण के एक विश्वसनीय और स्केलेबल विकल्प के रूप में संरचित मानव-इन-द-लूप वर्कफ़्लो के उपयोग का समर्थन करती है।
5,00,000 से अधिक यूके क्रैश रिकॉर्ड्स पर कॉज़ल मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन अनुमान लगाता है कि 50 मील प्रति घंटा या उससे अधिक की गति सीमा वाली सड़कों से घातक या गंभीर दुर्घटनाओं की संभावना लगभग 6-7 प्रतिशत अंक बढ़ जाती है, और ये प्रभाव दिन के समय शुष्क और अनुकूल परिस्थितियों में सबसे अधिक स्पष्ट होते हैं।