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官方账号arXiv cs.LG@Julian Oelhaf, Georg Kordowich, Paula Andrea Pérez-Toro, Christian Bergler, Johann Jäger, Andreas Maier, Siming Bayer
推荐理由：这篇论文提出了一个评估电力系统保护机器学习的标准化框架，对于想要了解如何更准确评估此类模型的人来说是个好资源。
电力系统保护
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8月21日
10:59
本文提出一个标准化框架，将评估设计视为科学贡献的一部分，定义了七个研究维度。在PROTECT-90电磁瞬变基准测试中，多层感知器（MLP）在分类任务上达到0.991的F1分数，定位误差为10.20%。框架将评估假设转化为可重复的证据，为更可比、可审计的评估和未来认证评估提供基础。