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World File Search System分类法
数据策略开发：经济中的数据策略工具和方法的分类法
摘要。数据是数字时代的关键驱动力。他们改变了组织的战略格局，并改变了公司对业务的方式。尽管如此，现有的数据策略方法差异很大，几乎没有共同点。因此，我们为数据策略工具和方法制定了全面的分类法，以确定数据策略的特征和相关属性。我们通过分析当前经济中提供的现有数据策略工具和方法来得出分类学，并通过对科学文献中现有知识的现有知识体系进行结构化文献综述来演绎。它是一种科学工具，可以深入评估和创建数据策略，并致力于在各个研究领域达成共识。
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4.ACT 的架构团队正在努力通过 C3 业务流程分类法和 C3 信息产品分类法来扩展分类法组合。虽然取得了稳步进展，并且已向架构 CaT 提供了草稿版本，但这些产品还不够成熟，无法供 C3 董事会审议。重新定义的顶层包含在 C3 分类法中，下面的层可在线查看和评论，请遵循 Tidepedia 网站上的“C3 分类法变更流程”。这两个新分类法将在 2021 年与下一个 C3 分类法基线一起交付。
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2. C3 分类法 2021 年度更新（基线 5.0）已于第一季度末完成，现已提供相应文档。此基线涵盖主要 C3 分类法和两个更高粒度级别的补充分类法：首次包含在基线 2.0 中的 C3 技术服务分类法，其中详细细分了利益社区、核心和通信服务，以及新的 C3 业务流程分类法。每个分类法的产品都是一张海报和一份报告，以及一份变更日志，用于解释此基线与上一个基线之间的差异。
最佳商业 AI Mondelēz International 案例研究
他们需要仔细考虑如何组织这些数据，以使其尽可能有价值。全球媒体副总裁 Jonathan Halvorson 解释说：“无论你想将人工智能或机器学习应用于何处，一切都始于一个基础，即明确你想拥有什么数据、你将如何管理它、它的分类法是什么以及如何实施它。建立分类法和治理非常艰巨。这个过程耗时 18 个月，我们考虑了分类法中想要包含的所有变量，因为分类法是永久存在的。但我们需要有一个通用的分类法来管理所有这些信息。否则，它就毫无价值。”如今，Mondelēz International 拥有超过 40 个变量的数据分类法，使数据可轻松用于人工智能模型和其他分析。
调动资本实现全球经济可持续发展
绿色分类系统（或称“分类法”）有助于为“绿色”或“可持续”提供指导。在制定绿色分类法时，重要的是要避免过于严格或规范的定义，并为绿色经济的长期进步和创新留出空间。例如，分类法可以利用现有的行业标准和通用指标来设置区分绿色水平的阈值，而不是仅使用特定的地方立法。因此，正在制定分类法的国家应专注于为分类法制定明确且协调的高级原则和要求，这让投资者和可持续发展专家有一定的自由裁量权来评估商业活动如何与可持续发展目标保持一致。
评估煤炭在东盟能源过渡和煤炭淘汰中的作用
但是，东盟分类法的最新版本可能需要一些完善来澄清一些歧义并避免意外后果。分类法中第2版中的CPO分类表明，在区分减弱和不减弱的CFPP方面不足。此分类可能会无意中将减弱的CFPP包括在提前退休计划中。此外，分类法对发电活动的分类似乎有限，因为它排除了配备有碳捕获技术的简化燃煤电厂的电力。即使分类法不能直接禁止从化石燃料发电，这与环境目标1（EO1）缓解气候变化的原则一致，即使分类法并没有完全禁止化石燃料发电。幸运的是，只要由CCUS（CCUS）（如最终的生命周期温室气体（GHG）排放）满足TSC的要求，东盟分类法版本已指定了配备了减排技术（例如CCUS）的CFPP。
C4 软件技术参考指南：原型
第一版前言 iii 1 简介 1 1.1 背景 1 1.1.1 范围 1 1.1.2 愿景 1 1.1.3 目标 2 1.1.4 限制/注意事项 2 1.1.5 目标受众 4 1.2 使用文档 5 2 分类法 7 2.1 概述和目的 7 2.1.1 通用分类法结构 7 2.1.2 使用分类法 8 2.2 应用分类法 9 2.2.1 简介 9 2.2.2 图形表示 10 2.2.3 文本表示 16 2.2.4 基于分类法的技术描述目录 19 2.3 质量衡量分类法 29 2.3.1 简介 29 2.3.2 图形表示 30 2.3.3 文本表示34 2.3.4 基于分类法的技术描述目录 36 3 技术描述 43 3.1 定义软件技术 43 3.2 技术类别 44 3.3 技术描述模板 45 3.4 技术采用挑战 51 3.5 技术描述的字母顺序列表 59 参考文献 391 词汇表 393 附录 A 后续版本提交信息 407 附录 B 用户反馈 409 附录 C 使用场景 411 关键字索引 417
共同的地面分类学多寿司活动表
目标和筛选标准欧盟1对多术语CGT的分析仅涵盖了欧盟分类法的气候变化缓解目标，以及相应的实质性贡献技术筛查标准，这些筛查标准是多妇女司法CGT的活动范围。对多寿司CGT的分析详细介绍了每种活动的每个技术筛查标准，并且在相关的情况下考虑了其他交叉引用的欧盟调节。它不涵盖欧盟分类法的最低危害和最低保障措施。中国2中国分类法定义了支持环境改善，缓解气候变化和更有效的资源利用目标的经济活动，并且主要包括针对环境保护，能源节能，清洁能源，绿色运输和绿色建筑物的融资，运营和风险管理，以建立绿色金融系统的指南中所需的绿色建筑物3。中国分类法不会将每个活动映射到欧盟或新加坡分类法中的单一特定目标。为了促进技术分析，提取并分析了中国分类法的气候变化降低目标的活动，以进行多管辖区映射和比较练习。中国分类法具有四个层次的粒度，其中包括绿色行业指导目录中列出的每个要求的描述（2019年版）以及中国分类法的相应“指示/条件”
值得信赖的无人机关系：将模式动作世界分类法应用于无人机和无人机群歌剧
摘要 人为因素在航空电子系统的开发和集成中发挥着重要作用，以确保它们值得信赖并能有效使用。随着无人驾驶飞行器 (UAV) 技术对航空领域变得越来越重要，这一点也确实如此。本研究旨在通过利用流行的航空访谈方法（图式世界行动研究方法）结合从文献中确定的关于信任的关键问题，了解无人机操作员在驾驶无人机时的信任要求。对六名拥有不同经验的无人机操作员进行了访谈。这确定了过去的经验对信任的重要性以及操作员的期望。除了可以帮助开发值得信赖的系统的设备、程序和组织标准之外，还提出了针对培训以积累经验的建议。所开发的方法有望在人机交互中获得信任。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。