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适用于可持续岛屿的自下而上的能源系统模型
本文回顾了在岛一级应用的现有自下而上的能源系统模型。本文的目的是回答以下研究问题：i）哪些能源系统模型主要在岛一级使用？ii）国家规模模型还用于岛屿应用吗？如果是，则实施哪种类型的其他约束或改编？iii）本文将提供这些约束的分类。iv）哪些是在岛上应用的能源系统模型的主要挑战？大多数使用的自下而上的能源系统模型是能量计划，单位承诺模型和本垒打。几乎37％的分析研究介绍了专门为岛屿应用设计的模型。其余部分利用最初为国家 /地区设计的模型（47％）或微网格（16％）级别的应用程序。已确定岛上应用所需的其他约束是：电网的可靠性和鲁棒性，水的脱盐，电网的车辆，需求响应和海上运输。结果表明，已确定的其他约束更常见于专门为Insular应用程序设计的模型实现。尤其是单位承诺模型能够直接考虑电网范围的可靠性和鲁棒性，而诸如Energy Pllan，Homer和H 2 Res之类的模型必须根据使用指标来考虑它们的替代方法。
yolov11变体的性能基准测试 -
使用指标（例如平均平均精度（MAP，标准度量测量检测准确性）在整个交叉点（IOU）阈值从50％到95％（定义了预测和地面实现框之间的重叠），精度，召回和GPU和CPU的跨越速度。The results highlight trade-offs between model complexity and performance: smaller variants like YOLOv11-n achieved faster inference speeds (170.74 FPS on GPU and 5.86 ms on GPU), while larger models like YOLOv11-x excelled in detection accuracy and recall but at the cost of slower speeds (240.03 FPS on GPU and 4.17 ms on GPU).yolov11-s提供了最高FPS（1120.46 GPU FPS）的平衡，但准确性和回忆为中等。这些发现证明了Yolov11变体对应用程序要求的适应性，从高速实时系统到优先级检测准确性的场景。这项研究通过为yolov11变体提供详细的性能基准来推进对象检测。它提供了在不同领域中部署Yolov11的实用见解，包括物流，交付跟踪和其他需要有效且准确的对象检测的域。关键字：Yolo; Yolov11;对象检测模型；深度学习计算机视觉；神经网络；
对节能和可再生能源的最新评价......
随着能源需求不断增长和环境问题日益严重，教育机构正转变为持久创新的熔炉。本篇综合评论总结了教育机构领域内能源效率与可再生能源系统 (EERES) 之间的复杂关系。通过制定能源效率计划，组织可以减少能源消耗，从而大幅节省成本并减少碳足迹。此外，可再生能源技术的整合促进了本地发电，确保了可靠和可持续的能源。本研究值得注意的是，能源使用指标与夏季和冬季大学环境中的舒适度之间建立了新颖的联系。对消费指标的详尽检查，植根于大学校园的各种活动，进一步丰富了调查。除了技术复杂性之外，本研究还仔细研究了这些集成系统的经济可行性、环境优势和教育意义。采用 EERES 不仅符合教育机构对环境管理的承诺，而且还为更广泛的社区树立了典范。这些机构渴望成为可持续实践的典范，积极影响更广泛的社会行为。各种因素，包括机构类型、能源来源、设施性质、建筑结构、内部活动、天气条件和用户行为，都对能源产生重大影响
生命周期评估是当地一级可持续农业和食品计划的预期工具
由于农业和粮食系统对环境的影响很大，例如它们对气候变化的贡献，因此迫切需要减少其影响。国际和国家政府设定了可持续性目标并实施相应的措施。尽管如此，全球化制度的批评者声称，领土行政规模更适合解决可持续性问题。然而，在国家一级，地方当局很少采用系统性的环境评估来增强其行动计划。本文采用领土生命周期评估方法来改善当地环境农业食品计划。目的是确定显着的直接和间接环境热点，其起源，并制定有效的缓解策略。该方法适用于法国西北部战略农业地区Finistere行政部门。对多种环境标准，包括气候变化，化石资源稀缺，毒性和土地利用。发现，所研究的当地食品系统的主要环境热点来自间接来源，例如牲畜饲料或柴油消耗。牲畜的减少和有机农业转化是最有效的策略，导致气候变化指标降低了25％。但是，在国家目标之后，整体建模的影响减少是不可能的，并且在土地使用指标上仍然有限。这些结果突出了生命周期评估的创新应用，该评估是地方一级的，为进一步的系统和前瞻性局部农业食品评估提供了见解。此外，它们为地方当局提供了指导，以增强计划策略的可持续性。
改善医疗保险急性后护理转型法案...
第 1 节：简称 第 2 节：急性后数据的标准化 标准化评估数据的要求。修改《社会保障法》（SSA）第 XVIII 条，添加新的第 1899B 节。要求急性后护理（PAC）提供者报告标准化患者评估数据，并要求 PAC 提供者报告标准化质量指标和资源使用指标。要求部长修改 PAC 评估工具，以允许提交标准化患者评估数据，并允许在所有此类提供者之间比较此类数据。PAC 提供者的定义。将 PAC 提供者定义为：1) 家庭健康机构 (HHA)；2) 专业护理机构 (SNF)；3) 住院康复机构 (IRF)；和 4) 长期护理医院 (LTCH)。PAC 评估工具的定义。将 PAC 评估工具定义为：1) 结果和评估信息集 (OASIS)；2) 最小数据集 (MDS)； 3) IRF 患者评估工具 (IRF-PAI)；和 4) LTCH 连续性评估和记录评估 (LTCH-CARE)。适用报告条款的定义。将适用的 PAC 报告条款定义为：1) HHA 质量报告计划；2) 新要求的 SNF 质量报告计划；3) IRF 质量报告计划；和 4) LTCH 质量报告计划。适用 PAC 支付系统的定义。将适用的 PAC 支付系统定义为：1) HHA 预付费系统 (PPS)；2) SNF PPS；3) IRF PPS；和 4) LTCH PPS。标准化 Pa
AI数据准备检查员（AIDRIN）用于定量评估AI
垃圾是来自各个领域的计算机科学家普遍同意的报价，包括人工智能（AI）。由于数据是AI的燃料，因此在低质量，有偏见的数据上训练的模型通常无效。使用AI的计算机科学家投入了大量的时间和精力来为AI准备数据。但是，没有用于评估AI数据“准备”的标准方法或框架。为了对AI过程的数据准备就绪提供可量化的评估，我们定义了AI数据准备就绪的参数并引入AIDRIN（SPECTOR中的AI d ata readiness）。aidrin是一个框架，涵盖了文献中可用的广泛准备性维度，有助于评估数据的准备就绪，并在定量上和质量上评估数据的准备就绪。Aidrin在传统数据质量评估中使用指标，例如完整性，异常值和重复项进行数据评估。更重要的是，Aidrin使用特定的指标来评估AI的数据，例如特征重要性，特征相关性，阶级失衡，公平性，隐私性和公平性（可访问性，可访问性，互操作性和可重复性）原则合规性。Aidrin提供可视化和报告，以帮助数据科学家进一步研究数据的准备。AIDRIN框架提高了机器学习管道的效率，以对AI应用程序的数据准备就绪做出明智的决定。
可持续发展指标
序言 本出版物是可持续发展委员会 1995 年第三届会议批准的可持续发展指标工作方案的成果。工作方案的成功完成是各国政府、国际组织、学术机构、非政府组织和个人专家之间密切合作的结果，旨在制定一套供国家一级使用的可持续发展指标。因此，本出版物中列出的主题框架、准则、方法表和指标都受益于这种广泛的合作和共识建设网络。这是一个反复的过程，建立在许多其他组织和实体的工作之上，这些组织和实体一直致力于制定一套指标，以帮助我们更好地了解可持续发展的各个方面以及这些方面之间复杂的相互作用。本出版物应被视为一个起点和灵活的工具，以协助那些希望制定自己的国家方案的国家，使用指标来衡量实现国家确定的可持续发展目标和目的的进展情况。本出版物的目的是鼓励和支持进一步开展工作、测试和制定指标，特别是由各国政府开展的工作。没有一套指标是最终的和确定的，而必须随着时间的推移进行制定和调整，以适应各国的具体条件、优先事项和能力。我们希望各国能够利用本出版物所代表的有用信息和实践经验，通过在已经学到的知识的基础上加入自己独特的观点，进一步推进可持续发展指标的工作。我们期待将您的经验纳入我们关于可持续发展指标的制定和使用的信息数据库。我谨代表联合国感谢所有为使本出版物成为可能而贡献时间和精力的组织、机构和个人。JoAnne DiSano 可持续发展司司长
《咨询公司竞争发展战略关键绩效指标体系的构建》
分析了用于评估咨询公司竞争发展战略有效性的关键绩效指标选择和形成的主要阶段的信息，研究了指标的类型及其差异，总结了研究人员和专家对咨询公司直接使用某些指标的适宜性的现有观点和建议。描述了咨询的各个领域，并建议在选择与其竞争战略相关的绩效指标时考虑咨询业务的特殊性。全面而持续的全球化使保护公司的智力资本成为企业发展成功的关键因素之一。由于任何咨询公司的主要资产都是人才及其智力潜力，因此该领域的竞争变得非常激烈。由于咨询公司的主要资产是人才及其智力潜力，因此该领域的竞争非常激烈。因此，智力工作的主导地位要求对咨询公司的资产进行具体的核算，并根据制定的战略评估这些资产的使用效率。鉴于绩效指标从内容上来说应该能够帮助管理人员和企业主做出决策，评估他们所选流程的有效性或企业中特定系统的绩效，评估整个业务发展的有效性，因此考虑使用一定范围的指标来评估咨询公司战略的有效性。特别是，对咨询公司竞争性发展战略制定中设定的主要目标和目的的分析结果表明，可以使用指标组（财务和非财务）来评估企业竞争战略、企业发展战略的有效性，或直接评估咨询公司的竞争发展战略。此外，还强调确定咨询公司发展战略的最佳指标数量，并分析咨询公司不同规模和业务地域的数据。
基于RFACONV和TRIPLET的注意自主驾驶图像检测的优化
Yolov8由于其高速目标检测，精确的识别和定位以及多个平台的多功能兼容性，在自主驾驶领域中起着至关重要的作用。通过实时处理视频流或图像，yolov8迅速准确地确定了诸如车辆和行人在公路上的障碍，为自主驾驶系统提供了必要的视觉数据。此外，Yolov8支持各种任务，包括实例细分，图像分类和态度估计，从而为自主驾驶提供了全面的视觉感知，最终提高了驾驶安全性和效率。认识到对象检测在自主驾驶场景中的重要性以及现有方法所面临的挑战，本文提出了一种整体方法来增强Yolov8模型。该研究引入了两个关键修改：C2F_RFACONV模块和三重态注意机制。首先，在方法论部分中详细阐述了所提出的修改。C2F_RFACONV模块替换了原始模块以提高特征提取效率，而三重态注意机制则增强了功能焦点。随后，实验过程描述了培训和评估过程，涵盖了培训原始的Yolov8，整合了修改的模块以及使用指标和PR曲线评估性能改进。结果证明了修饰的功效，改进的Yolov8模型表现出显着的性能提高，包括增加的MAP值和PR曲线的改善。最后，“分析”部分阐明了结果并将其归因于引入的模块。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。C2F_RFACONV提高了特征提取效率，而三重态注意力提高了功能焦点，以增强目标检测。
HACCP语句
收获和加工生牛肉产品的设施确实考虑了大肠杆菌O157：H7和指定的非O157 Shiga毒素大肠杆菌（STEC）是“收获HACCP计划中有可能发生的危险”。作为干预措施，美国和加拿大的饲养牛牛肉收割设施安装了car体洗涤，前远处的冲洗柜，卵后酸冲洗后柜和蒸汽巴氏杀菌柜。牛肉收割设施具有以下安装干预措施的组合；隐藏的car体洗涤，蒸汽真空，酸冲洗柜和蒸汽巴氏杀菌柜或热水处理。为了消除或减少可检测到的危险，Cargill已以经过验证的蒸汽巴氏杀解干预措施或经过验证的热水处理形式鉴定出热巴氏杀菌，作为牛肉癌症的关键控制点（CCP），用于牛肉cCP，CCP的CCP CCP CCP通过时间/温度监控概率来验证科学研究和内部使用。这些验证程序符合9 CFR 417和SFCR的要求。Cargill已将酸冲洗柜确定为在热巴氏灭菌之前已去除的红肉内外的经过验证的干预措施。所有CCP和控制点临界限制均以频率进行监控，以确保过程控制。此外，在包装亚主要物质之前，立即使用过氧乙酸抗菌剂。该代理人被USDA-FSI（指令7120.1）和CFIA确认为“处理辅助”，因此，对标记或将其包括在成分语句中没有任何意义。这种处理已在使用指标微生物的设施中在微生物学上得到了验证。