ISO 9241-11可用性定义

信号检测是从大型数据集（通常是自发报告系统）中识别药物与不良事件之间潜在因果关系的过程。它使用称为不成比例分析的统计方法来查找报告频率高于预期的药物事件组合。一个常见的指标是报告比值比 (ROR)，该值大于 1 表示存在潜在信号，需要进一步调查。

Jakob Nielsen 是一位著名的可用性顾问，主要从事 UI 和网页设计，他通过五个质量组件来定义可用性：易学性（用户第一次完成基本任务的难易程度如何？）、效率（用户学会后能多快完成任务？）、可记忆性（用户在一段时间不使用后能否重新获得熟练程度？）、错误（用户犯了多少错误？）和满意度（使用起来有多愉快？）。

在公平机器学习中，不可能定理表明，除了极少数例外情况外，算法不可能同时满足多个看似直观的公平性标准。例如，如果不同群体的基准率不同，算法通常无法同时满足人口统计均衡（各群体阳性率相等）和概率均等（各群体真阳性率和假阳性率相等）。

RAID（独立磁盘冗余阵列）是一种数据存储虚拟化技术，它将多个物理磁盘驱动器组合成一个或多个逻辑单元，以实现数据冗余、性能提升或两者兼顾。不同的 RAID 级别在可靠性、可用性、性能和容量方面提供不同的平衡。例如，RAID 1 将数据镜像到两个磁盘上，而 RAID 5 则将数据和奇偶校验信息条带化到至少三个磁盘上。

敏捷项目管理是一种在整个项目生命周期内交付项目的迭代方法。它将大型项目分解成更小、更易于管理的任务，并在短迭代或“冲刺”中完成。这允许频繁地重新评估、调整计划并灵活地应对变化。它优先考虑客户协作、可运行的软件以及对变化的响应，而不是详尽的文档和僵化的计划。

根据模型训练过程，算法偏差缓解技术可分为三个主要阶段。预处理方法直接修改训练数据本身（例如，重加权、重采样）。处理中方法将公平性约束直接融入模型的学习算法中。后处理方法在模型做出预测后对其进行调整，以提高公平性。

当算法使用的代理变量既与受保护属性（例如种族或性别）相关，又与目标结果相关时，就会发生算法混淆。即使受保护属性本身已明确从模型的输入数据中排除，算法仍可能无意中通过使用代理变量学习基于该受保护属性进行区分。