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World File Search System插值
标准 | acord 的值
组织可以通过实施数据标准来提高其流程、组织和技术的效率、有效性和灵活性。从保险行业领导者到技术专家和研究人员，一致认为标准对于改善系统之间和组织之间的沟通和数据共享至关重要。随着对数据的需求呈指数级增长，数据标准的好处将变得更加明显。为了在不断变化的商业环境中取得成功，保险行业的成员必须能够快速准确地收集、处理和共享信息。ACORD 数据标准的采用和实施使这成为可能。
Temenos值基准
“我从Temenos价值基准中获得的价值的一个很好的例子，以及为什么我鼓励我的银行同行参与该计划的原因是我在报告的第1页上收到的指标：它的成本为百分比。这个基准指标在向我揭示了我的真实成本，以及我如何在我成为加拿大第一个数字挑战者的客户群时继续优化和自动化时，我必须继续优化和自动化。”
不使用值示例
1。会议13：评估生物多样性 - 使用和非使用价值及其经济测量John A. Dixon，Johnkailua@aol.com，世界银行研究所Ashgabad，2005年11月2日2.CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF问题： - 与生物多样性保护相关的主要经济价值是什么？- 可以使用哪些经济评估技术来估计这些货币价值？- 在经济（货币）术语中无法估算哪些价值？3。CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF总经理价值方法： - 直接使用值（战略价值） - 间接使用值（函数值） - 期权值 - 期权值 - 遗产值 - 存在值4.CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF，总经理总价值（TEV）方法和生物多样性： - 包括直接使用和非使用价值。- 直接使用包括消费和非消费活动。- 不使用值包括遗赠和存在值。5。CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF识别生物多样性的用途和价值的类型： - 直接使用值：狩猎，直接消费（例如浆果，蘑菇，蘑菇），观察，摄影，摄影。- 间接使用值：授粉，栖息地，维持食物链等生态系统服务。6。CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF，识别生物多样性的不同类型的经济价值： - 不使用值：期权值，遗赠值，存在值。- 未知值：遗传材料值（例如，一种新的治愈方法）。7。8。CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF经济价值观是人们依赖的！- 经济价值与人类用途或欲望有关。- 市场价值可能不会反映生态系统或生物学独特性。CASPIAN EVE 2005/UNDP和WBI JOHN A. DIXON，VA GEF评估直接使用值： - 直接用途（例如，狩猎，远足，摄影）通常是最容易的价值。- 数据可以在财务层面上显示（例如，多大。可以通过计算消费者的盈余或经济租金来在特定部门层面或更广泛的社会福利水平上衡量生态旅游的经济利益。但是，后者更具挑战性。生态系统服务（例如湿地，湖泊和森林）提供了各种好处，例如海岸线保护，水过滤，授粉和气候调节。这些间接使用值通常很难量化。不使用值，包括选项，遗赠和存在值，通常使用偶然的估值方法来测量。文化价值在不使用的价值中可以发挥重要作用，如亚美尼亚塞文湖的例子所示。尽管单独的非使用值可能很小，但在汇总时可以增加大量数量。选择适当的估值技术至关重要，考虑到环境影响，市场价格和生产变化等因素。某些生物多样性价值是无法衡量的，例如未知的遗传物质，全球生命支持服务或文化和宗教价值观。对欧洲土壤侵蚀率的广泛引用的估计值为17 t/ha/yr，但其起源尚不清楚。为了解决这个问题，解决方案包括避免灭绝，使用安全的最低标准以及创造性的融资来保护生态系统和生物多样性。最终，确定生物多样性的总经济价值是复杂的，取决于各种因素，例如用户的数量和类型，相关价值，国家和全球价值以及资源稀缺。使用福利转移方法来评估生物多样性或难以成绩资源时要谨慎行事。土壤侵蚀率和百日事起重机的价值的例子强调了环境经济学中利益转移的问题。在这两种情况下，估计都基于数据有限或有缺陷的假设，导致结论不准确。同样的问题会影响美国在美国的百游的每人每年价值1- $ 2的使用，该起重机从一项小型研究中推断到整个人群。这种现象被称为“ pars pro toto”，其中关于一个零件（例如，个体物种）的错误假设会导致有关整体的结论（例如，所有濒临灭绝的物种）。当仅提供部分信息并且提出错误的问题时，就会出现此问题。为了克服这些挑战，提出了一种实用的方法：首先根据其最直接用途（包括消费性和非消费性活动）对生物多样性进行评估。考虑与销售商品和服务有关的生态系统服务，例如授粉，供水，土地保护和其他非使用价值。
用于计算区域表面纹理函数和特征参数的软件：用户手册
3 使用软件 7 3.1 概述 ....................................7 3.2 选择 X3P 文件 ....................................7 3.3 选择表面纹理参数 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.3.1 设置Smr曲线的高度值数量 .............9 3.3.2 设置Smr曲线的插值点数量 ..........9 3.3.3 设置截止波长 ......................9 3.3.4 设定计算等效直线的插值点数 ..............。。。。。。。。。。.......10 3.3.5 设置缩放比例 ..........................10 3.3.6 设置谷值指定 ..........................10 3.3.7 设置谷值阈值 .............................10 3.3.8 设置山丘标识 ............................11 3.3.9 设置山丘阈值 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.3.10 设置计算平均面积的插值点数 ..11 3.3.11 设置计算平均体积的插值点数 11 3.4 选择输出文件 ..............。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5 处理数据.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.6 退出 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.7 帮助.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.8 输出文件 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.9 输出图形。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.10 示例文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
GP-VAE：深概率的多元时间序列插补
具有缺失值的多变量时间序列在医疗保健和财务等领域很常见，并且多年来的数量和综合性已经增长。这提出了一个问题，是否可以在该领域中执行经典数据插补方法。然而，深度学习的幼稚应用在提供可靠的置信估计和缺乏可解释性方面缺乏。我们提出了一个新的深层连续变量模型，以减少维度和数据插补。我们的建模假设是简单且可解释的：高尺寸的时间序列具有较低的代数反应，该代态根据高斯过程在及时的及时演变而来。使用具有新型结构化变分近似的VAE方法实现了缺失数据的非线性维度降低。我们证明，我们的APS在计算机视觉和医疗保健领域的高维数据上胜过几种经典和深度学习的数据插补方法，同时增加了进化的平稳性，并提供了可解释的不良估计。