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World File Search System加权值
晋级位置水手评分标准参考
2. 水手评分标准和加权值。被考虑参加 A2P 的水手必须满足以下基本资格：通过最近的全海军晋升考试或等级知识考试（未晋级）（PNA），并且必须在“我的海军任务”（MNA）中申请下一个更高薪级的海上工作。如果水手满足基本资格，以下因素将决定哪些水手将被选中参加 A2P：
碳不平等杀死
研究和技术投入：丹尼尔·霍伦·格林福德（Daniel Horen Greenford）（康科迪亚大学和巴塞罗那大学）构思并协调损害计算，并进行了经济损害计算。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。 Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。 丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。 克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。 Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。
美国 - AnnualReports.com
RWA 风险加权资产用于计算监管资本比率，包括表内和表外资产，这些资产被分配到几大风险类别之一，并根据代表其风险和违约可能性的因素加权。表内资产的风险加权基于与债务人或交易对手相关的感知信用风险、任何抵押品的性质以及担保人（如果有）。表外资产（例如贷款相关承诺、担保、衍生品和其他适用的表外头寸）的风险加权方法是将合同金额乘以适当的信用转换因子以确定表内信用等值金额，然后根据用于表内资产的相同因素对其进行风险加权。风险加权资产还包括与适用交易资产（债务和股权工具）相关的市场风险指标。然后将每个风险类别的结果风险加权值汇总以确定总风险加权资产。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
生产力杂志
摘要 目的：影响国家物流绩效的标准与其重要性水平之间的差异对于政策制定过程具有重要意义。已经确定，在新兴市场物流指数中，这些标准的权重是相同的。为此，该研究重新加权了新兴市场物流指数的标准，并调查了权重对排名的影响。在这方面，该研究旨在使指数更加客观。 方法：在研究中，采用了多标准决策方法。在此背景下，使用 MEREC（基于标准消除效应的方法）来确定标准权重，而 MABAC（多属性边界近似区域比较）和 MAIRCA（多属性理想真实比较分析）方法对替代方案进行排名。结果：在研究中，得出结论，标准的加权值与文献更加一致。此外，获得的新权重会影响国家的排名值。原创性：新兴市场提供了发展基础设施以提高物流生产力的机会，并为在物流运营中实施新技术提供了平台，这一点很重要。此外，这些市场通过不断扩大的消费者需求实现了物流服务的多样化和发展。本研究与文献中的其他研究不同，因为它更喜欢敏捷新兴市场物流指数 (AEMLI) 而不是物流绩效指数 (LPI)，并使用基于 MEREC 的 MABAC-MAIRCA 方法。关键词：物流生产力、AEMLI、MEREC、MABAC、MAIRCA。JEL 代码：C40、F14、L90。
研究论文：阿姆哈拉地区南贡德尔太阳能光伏发电场地适宜性分析
埃塞俄比亚政府希望利用可再生能源来发电，满足该国目前的需求。该国 85% 的总人口生活在农村地区，并使用化石燃料满足家庭需求。使用化石燃料对用户和环境构成危险。埃塞俄比亚政府计划利用社区周围丰富的可再生资源为 85% 的农村社区通电。因此，使用 GIS 确定太阳能光伏的潜在位置是向政府推荐合适地点的决策支持工具。太阳能光伏适用性分析为太阳能光伏电站的安装提供了最佳位置。为了找到适合太阳能光伏的位置，使用层次分析法确定了影响适用性的因素并加权。然后，将加权值和重新分类的值相乘，得到太阳能光伏的最终适用性地图。由于场地不合适，太阳能光伏发电效率会下降，甚至可能发生故障。通过确定最合适的位置，太阳能光伏电站的位置最佳。因此，本研究的目的是在南贡德尔区找到最适合太阳能光伏发电的地点。研究区域适合建设太阳能光伏电站的比率为 86.5%。研究区域考虑的 86 个标准（86%）被发现适合太阳能光伏电站的最佳位置。大多数合适区域位于该地区的西部。地形的性质是产生太阳能的关键因素；它影响到达太阳能光伏板表面的太阳辐照度。