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自然与生物多样性通过新的自然数据工具分析风险和机会
，但在许多情况下，将自然纳入可持续投资策略的需求不断增加，超过了1）市场围绕报告框架结合的能力，2）组织开发方法来理解与生物多样性损失相关的财务和身体风险的方法，3）公司衡量和公开其对自然的影响，并向自然提供投资者的影响，4）为Solutions提供投资者的投资者，以提供投资者的投资者。我们介绍了GS维持自然工具，以衡量四个不同驱动因素影响生物多样性和自然成果的企业透明度和绩效。这代表着我们期望的起点将增加公司的重点和披露。我们的分析表明，尽管需要细微差别来了解自然的不同驱动因素之间的共生关系，并优化了积极影响的机会，但已使显着的进步已使对公司性质相关的计划和今天的绩效进行了定量分析。
分析国际社会在减少空间垃圾方面的努力
尽管不具有法律约束力，但国际标准化组织制定的标准得到了广泛认可，并为众多领域提供了共同框架。包括空间垃圾减缓。最值得注意的是，2023 年 5 月更新的顶级标准 ISO 24113 概述了涵盖定义、保护区、技术规范和规划需求的要求，全面概述了该问题以及合规所需的行动。此外，ISO 还推出了空间安全和可持续性标准，例如用于会合数据消息的 19389（2014 年）、用于空间系统的 23312（2022 年）和用于会合、近距操作和在轨服务的 24330（2022 年）。有关避免碰撞、空间交通协调和航天器星座设计的其他标准正在制定中。
分析印度尼西亚新可再生能源的发展涉及的法律动态，重点关注法规
通讯作者：hendradinatha11@gmail.com *摘要。能源是文明的重要要求，由于印度尼西亚人口的迅速扩大，能源消耗也经历了大幅上升。因此，使用和增强整个群岛中存在的可持续能源的能力至关重要，包括地热，水力发电，风能，生物能（包括生物乙醇，生物柴油和生物量），海洋电流能源，核能，核能，核能和太阳能。印度尼西亚的能源策略目前侧重于使用可再生能源来减少碳排放。这得到了立法的支持，该立法促进了国家能源战略下可再生能源计划的制定。本文评估了与新的可再生能源的发展相关的监管因素及其对印度尼西亚可持续能源基础设施建立的影响。这项研究对可再生能源的不断变化的法规进行了全面的法律分析。它研究了这些法规如何影响可持续能源基础设施的建立，并调查了当前的法律后果。该研究旨在了解监管框架如何支持或阻碍可再生能源发展的进步。这项研究提供了关于立法在促进印度尼西亚可持续能源转变方面作用的宝贵见解。它还阐明了这种过渡期间可能出现的潜在障碍和优势。关键词：印度尼西亚的能源潜力，能源法规，可再生能源，法律在能源过渡中的作用。
分析外国直接投资，材料足迹和ICT对撒哈拉以南非洲国家的负载能力因素的影响
本研究探讨了外国直接投资（FDI），材料足迹，经济增长以及信息与通信技术（ICT）如何影响37个撒哈拉以南非洲（SSA）国家的负载能力因子（LCF）。分析利用了1970年至2019年的数据，并采用了一系列强大的计量经济学技术（FM-ols，d-ols，dsur）。发现发现物质足迹与LCF之间存在令人惊讶但显着的正相关。相反，经济增长，外国直接投资和ICT都与LCF表现出负面关系。有趣的是，因果分析表明，这些变量（ICT，材料足迹和经济增长）对LCF具有双向影响，这意味着它们既影响又受其影响。这些见解突出了经济发展，物质足迹和技术进步之间在塑造SSA的LCF方面的复杂相互作用。这项研究结束了，为SSA国家提供明确的政策建议，以优化其LCF。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
分析Ramanujan系列和
指南兼导师系Rashtreeya Vidyalaya（RV）PU学院摘要： - 本文介绍了一项有关人工智能（AI）在数学中应用（AI）的全面案例研究，重点介绍了Ramanujan系列以及数学常数之间的复杂关系。该研究探讨了如何利用AI，尤其是机器学习和模式识别技术来发现新的数学系列和模式，从而扩展了传奇的数学家Srinivasa Ramanujan的开创性工作。本文以Ramanujan系列的概述开头，说明了它们在数学计算中的重要性和应用。然后，它深入研究了为𝑒和𝜋发掘新系列的AI方法的细节，突出了所使用的算法和模型。
标准立场——分析交易成本...
Ind AS 32 要求，只有“发行或收购”股权的成本才计入权益。因此，很明显，在证券交易所上市现有股票所产生的成本不是与发行权益工具有关的交易成本。这些成本只是为了使现有股票更具市场价值而产生的，与权益工具的发行无关。在某些情况下，现有股票可能包含在“二次发行”中（即现有股东出售股票，而不是公司本身出售股票）。由于出售二次股票产生的现金是给出售股东的，而不是给公司的，相关成本不是股权交易成本。因此，这些成本应计入损益，除非它们明确地回扣给出售股东。
在Mob Psycho 100（2016）
动作方案的哪些方面使其有效？这个问题一直在电影制片人，动画师，观众和粉丝的想法上，并且对此有尽可能多的回答。但是，可能会有一些一般特征，当以一种或另一种方式应用时，可以通过Sakuga Technique给出一个场景，并使观众变得令人愉悦。在本文中，研究人员将通过分析2016年发行的动画Mob Psycho 100中的Sakuga Technique来讨论Sakuga的主题。研究人员还将涵盖本研究中使用的Sakuga一词的背景研究。Sakuga是一种动画，主要用于日本动漫系列Mob Psycho 100。研究人员将讨论该动画技术的相关用途，以及它在使用此方法时如何影响或对其他动画亚文化产生影响，除了研究问题陈述和研究目标外，这两者都在本文中介绍。与研究调查及其约束有关的主题将与目标及其挑战一起决定。该研究的重要性，范围和限制都将与动漫手机作为理论框架中的动画理论一起解决。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。