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World File Search System基准数据
1生效日期：2024年9月5日，当局
American Heart Association（AHA）与Guidelines®（GWTG）获得了基于医院的质量改进计划，旨在缩小治疗差距。GWTG参与的医院和EMS机构可以使用IQVIA注册表平台（IRP）运行报告，查看自己的数据和基准数据，以进行内部质量改进工作。AHA参与了诸如实施科学，医疗保健认证，专业认证和其他AHA计划等优质计划，并具有数据可用性，参与医院可以在其中制定研究问题以进行医院级别的研究项目。这些医院和EMS机构，超级用户帐户，协作，卫生部门等。可能需要在会议，期刊或网站上分析和发布高质量的程序数据。
附件9：成本标准基准
在最近的建筑部门成本上升期间，建筑类型之间成本的差异已得到强调。因此，威尔士政府将为小学提供两个基准费用，另一个通过大学和大学提供了另一个基准费用。2024年的基本建设成本已调整为小学的每2英镑3,559英镑，次级每M 2£3,239£3,239。这已经与每M 2分析，内部和外部成本数据的BCIS成本进行了核对，并被发现与基准数据保持一致。这些基准将用于未来几年使用BCIS投标价格指数。净零碳费用家具固定装置和设备，ICT也已根据BCIS招标价格指数进行调整。在实践中，如果一个项目超过此价值，威尔士政府赠款将被限制在指示的门槛上（与梯度，污染，洪水相关的异常费用等。将分别考虑）。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
西雅图建筑物排放性能标准 - GHGI ...
为了分析西雅图的能源基准数据并制定标准 GHGIT 以及减排轨迹，西雅图与 SBW Consulting 合作，该公司帮助该州制定了华盛顿清洁建筑性能标准 (WA CBPS) 能源使用强度目标 (EUIt)。为了制定轨迹，SBW 审查了西雅图的基线排放量和气候行动目标，并使用了劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的分析来了解其他要求（如建筑调整和 WA CBPS）将如何影响长期排放。作为分析的一部分，SBW 审查了 2019 年、2020 年和 2021 年的能源基准和报告数据。最终，2019 年被选为制定目标的年份，因为这是能源数据最一致且最新的一年，没有受到 Covid-19 大流行对建筑能源使用和占用率的影响。2
推荐引用 推荐引用 Chang, Tien-Yu 和 Tsaih, Rua-Huan，“使用数据包络分析评估人工智能应用的生态效率”（2024 年）。ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 13. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/13
摘要 本研究使用数据包络分析 (DEA) 开发了一个全面的框架，以评估各个部门 AI 应用的生态效率。通过以输出为导向的 DEA 模型，我们评估 AI 系统如何平衡性能效益与环境影响，并结合多项绩效指标和环境指标。该研究分析了医疗保健、金融和工业部门的数据，使用基准数据和环境评估来确定可持续 AI 实施的最佳实践。预期结果将表明该框架有效地识别了生态高效的 AI 实践，同时强调了数据可用性和不断发展的技术格局的局限性。该研究将有助于从理论上理解 AI 生态效率和实际决策，为组织提供在 ESG 参数内优化 AI 实施的见解，最终推进可持续的 AI 发展实践。关键词：生态效率、人工智能、数据包络分析、ESG。
振兴图像恢复的卷积网络
摘要 - 图像恢复旨在重建其损坏版本中的高质量图像，在许多情况下扮演重要角色。最近几年见证了图像恢复从卷积神经网络（CNN）转变为基于变压器模型的范式，因为它们可以建模远程像素相互作用的强大能力。在本文中，我们探讨了CNN在图像恢复中的潜力，并表明所提出的称为Convir的简单卷积网络体系结构可以与变压器对应物相比或更好。通过重新审查高级图像恢复算法的特征，我们发现了几个关键因素，导致恢复模型的性能提高。这激发了我们基于廉价的卷积操作员开发一个新颖的网络来修复图像。全面的实验表明，在五个代表性的图像恢复任务上，我们的convir在20个基准数据集中提供了最先进的性能，包括图像去悬式，图像运动/defocus deblurring，图像驱动和图像删除。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
sens：可持续供应链分析和基准测试的语义综合综合模型
摘要。供应链（SC）集成建模是对整个SC网络的成员和流程的可见性和主动监控所必需的。最近的工作已经建立了结合核心关系和结构的SC模型。但是，此类模型仍然相当孤立，从而阻止了SC的整体视图。我们确定缺乏端到端（E2E）SC数据，该数据能够对SC进行集成分析。一家公司的现有日志或数据不足以验证E2E SC模型。我们提出Sens，这是一种标准化的集成语义模型，可提供SCOR E2E SC结构和流的整体视图。此词汇用于生成合成的SC数据，以补偿通过Sens-Gen的总体基准数据的稀缺性。评估表明，通过SENS实现的显着改善的模拟和分析功能，促进了抓地力，控制并最终增强SC行为，并在破坏性场景中提高了弹性。
气候经济学中的气候
为了分析气候变化策略，经济学家依靠简化的气候模型（所谓的气候模拟器），这些模型在低计算成本下提供了二氧化碳排放与全球变暖之间的现实定量联系。在本文中，我们为这些气候模拟器提出了一种通用和透明的校准和评估策略，该策略基于来自气候科学的自由易于访问的最新基准数据。我们证明，自由模型参数的适当选择与预测的碳的社会成本可能具有关键相关性。我们提出的关键思想是将简化的气候模型校准从全面的全球气候模型中进行基准数据，该模型参与了耦合模型比较项目，第5阶段（CMIP5）。，我们建议使用四种不同的测试用例，这些测试用例在气候科学文献中被认为是关键的：两项高度理想化的测试，以分别校准和评估碳循环和温度响应，一种理想化的测试，以量化瞬态气候响应，并进行最终测试，以评估来自经济模型的情况，并包括经济模型，并包括Exogenotic构成。作为一个具体的例子，我们重新校准了广泛使用的骰子-2016的气候部分，使CMIP5不确定度响应的不确定性范围：多模型平均值以及极端，但仍然允许的气候敏感性和碳循环响应仍然允许。我们研究了在利率是外源性的部分平衡环境中校准对碳的社会成本的重要性，以及来自2016年DICE-2016的简单一般均衡设置。我们证明，骰子-2016模型的气候模拟器的功能形式仍然适合目的，尽管它很简单，但是其碳循环和温度方程式却被校准了，得出的结论是，人们可能希望对从DICE-2016得出的预测持怀疑态度。我们发现，如果人们假设具有二次损害功能，则来自气候系统不同一致校准的模型不确定性可能会改变碳的社会成本四倍。校准为多模型平均值时，我们的模型可以预测碳的社会成本与原始骰子-2016的相似值，但对折现率的敏感性降低了，长期变暖的敏感性降低了。骰子中碳的社会成本对折现率过敏，从而导致对偏好变化的极端比较静态响应。
2024社区福利报告和计划
2023年社区健康需求评估（CHNA）通过分析影响健康成果的广泛社会，经济，环境，行为，行为和临床因素来确定社区中的优先健康需求。为了更好地了解该社区的整体需求，我们回顾了来自各种已发表来源的定量数据，并在可用的情况下将其与水疗中心（服务计划区），县和州一级的基准数据进行了比较。此外，还通过访谈，书面调查，社区召集和焦点小组收集了当地利益相关者的现有资源和创新思想以满足这些优先需求的想法。根据发现，MLKCH制定了其2024 - 2026年实施策略，该战略重点介绍了社区健康需求评估中确定的最重要的健康需求。与社区合作伙伴合作，MLKCH建立了六个财政年度的优先事项（FY）2024（2023年7月1日至2024年6月30日）：