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World File Search System估值
有关保险（估值和偿付能力）条例
在本文档中的信息中，曼岛金融服务局（“当局”）表明它已经行使了权力，这不是指导，而是信息证实已经按照规定行使了权力。指导状态授权机构出于各种目的发布指南，包括说明最佳实践，协助监管实体（在本例中为授权保险公司，许可持有人和注册保险经理（如适用））以遵守立法并提供示例或插图。指导本质上不是法律，但是它具有说服力。如果一个人遵循指导，这往往表明遵守立法条款，反之亦然。
![-NSF -PAR的会议录
驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
蛋白质生物化学中的综合方法
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
使用的MXENE特性的第一原理研究
针对亚组公平性的特定分销审计
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
分布式线性随机近似的有限时间误差边界
1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González...
基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
如何为建议基础模型索引项目ID
通过局部底物调节酶级联活性...
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-NSF -PAR的会议录 驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制 蛋白质生物化学中的综合方法 Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒 使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测 将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商 重新审视模型提取攻击-NSF -PAR 使用的MXENE特性的第一原理研究 针对亚组公平性的特定分销审计 1孕妇的养育和自愿的选择性育种... 分布式线性随机近似的有限时间误差边界 1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González... 基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电 铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S] 如何为建议基础模型索引项目ID 通过局部底物调节酶级联活性... AAAS
电动汽车（EV）被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块，电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手，但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施，以预测电动电池的健康状况（SOH）。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析，提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明，过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
抽水储存水电估值计划
•在Argonne国家实验室开发的综合国家规模的电力系统模拟框架，用于分析与国家电力系统进化有关的各种问题。•最低成本的生成和传输扩展，单位承诺和经济调度模型的套件•确定系统最佳生成投资组合，以及在一系列用户定义的技术特征和系统/市场需求的用户定义的输入假设下，每小时或次小时的单位调度
2023 年版 - 估值手册 - NAIC
摩根大通银行，N.A.（“J.P.Morgan”）是本《估价手册》某些数据的来源。数据来自可靠来源，但 J.P. Morgan 不保证其完整性或准确性。《估价手册》不由 J.P. Morgan 赞助、认可、出售或推广，J.P. Morgan 不对交易或使用此类《估价手册》的合理性作出任何陈述。数据经许可使用，未经 J.P. Morgan 事先书面批准不得复制、使用或分发。J.P. Morgan 不作任何明示或暗示的保证，并在此明确否认对数据和《估价手册》的适销性或特定用途适用性的所有保证。我们不承担与数据和/或《估价手册》有关的任何形式的保证和陈述，包括对适销性、质量、准确性、适用于特定用途和/或不侵权的任何默示保证和/或对《估价手册》所获得的任何结果的保证，但不限制上述任何条款，在任何情况下，摩根大通均不对任何特殊、惩罚性、直接、间接或后果性损害承担任何责任，包括本金损失和/或利润损失，即使已被告知有此类损害的可能性。版权所有 2013。摩根大通公司。保留所有权利。
在 COVID-19 时代评估值得信赖的人工智能
Himanshi Allahabadi、Julia Amann、Isabelle Balot、Andrea Beretta、Charles Binkley、Jonas Bozenhard、Frédérick Bruneault、James Brusseau、Sema Candemir、Luca Alessandro Cappellini、Subrata Chakraborty、IEEE 高级会员、Nicoleta Coffecia、Christina Coffecia , Irene Ek, Leonardo Espinosa-Leal, Davide Farina, Geneviève Fieux-Castagnet, Thomas Frauenfelder, Alessio Gallucci, Guya Giuliani, Adam Golda, Irmhild van Halem, Elisabeth Hildt, Sune Holm, Georgios Kararigas, Sebastien A. Ulrich, Ulrich Küzzi, Lince Krich, 法国。 I. Madai、Aniek F. Markus、Serg Masis、Emilie Wiinblad Mathez、Francesco Mureddu、Emanuele Neri、Walter Osika、Matiss Ozols、Cecilia Panigutti、Brendan Parent、Francesca Pratesi、Pedro A. Moreno-Sánchez、Giovanni Sartor、Mattia Savardi、Signoroni、Signora Signori-Maria、Alberta Hannen Andy Spezzatti、Adarsh Srivastava、Annette F. Stephansen、Lau Bee Theng、IEEE 高级会员、Jesmin Jahan Tithi、Jarno Tuominen、Steven Umbrello、Filippo Vaccher、Dennis Vetter、Magnus Westerlund、Renee Wurth 和 Zicari Roberto Vdiv。
人工智能初创企业估值：SWOT 分析
本研究旨在研究人工智能在初创企业评估过程中的使用情况。该研究旨在解决围绕人工智能在初创企业评估中使用问题。介绍部分预设了一些有关在新成立的组织中人工智能在评估过程中使用的背景信息。文献综述提供了更多信息，作为人工智能在评估初创企业方面的优势和劣势的证明。清晰地呈现了人工智能在评估初创企业组织方面的 SWOT 分析。研究结果更清楚地描绘了初创企业组织在使用人工智能进行自我评估时应该期待什么。研究中对研究结果进行了讨论，以确保人们了解围绕人工智能在评估初创企业方面使用的问题，并了解在此类过程中使用人工智能的优势和劣势。本研究采用的研究设计是描述性研究设计。它非常适合当前的研究，因为需要更多关于主题的信息来提供深入的理解。此外，本研究采用了混合研究方法。它构成了定性和定量数据的使用。简短的结论总结了研究中讨论的内容。
能源存储、分布式能源和微电网项目估值
类型 技术 缩写 TRL 混凝土热能存储 CTES 4 电热能存储 ETES 3 重力能存储 GES 6 液态空气能存储 LAES 6 锂离子电池存储 Li-Ion 9
人工智能财产估值方法在实践中的应用障碍、驱动因素及前景
摘要 在房地产估价实践中拥抱技术进步是不可避免的。然而，研究表明，估价师大多仍采用传统的估价方法。因此，本研究探讨了在实践中采用人工智能 (AI) 估价方法的障碍、驱动因素和前景。对在澳大利亚执业的估价师进行了在线问卷调查。收集了他们对该主题的意见，并使用频率分布和平均分数排名进行分析，以确定最重要的因素。据估价师称，人工智能估价方法最重要的优势是它们将有助于降低估价成本。研究还发现，监管房地产估价实践的专业机构是采用人工智能估价方法的主要推动力。估价师表示，人工智能估价方法可以产生准确的估计。估价师确认，在实践中采用人工智能估价方法的主要前景是它可以改变房地产估价行业。显然，所有房地产估价利益相关者都应努力推动在实践中采用人工智能估价方法，以弥合理论与实践之间的差距。这将有助于重新定位房地产估价行业。