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超出范围的基准描述符 - Taskroom
基准描述符的目的是提供代表因素内水平决定因素的工作示例。它们不是为了代表不同类型的工作。它们的作用是检查职责的典型性质或工作本质与因素中特定的等效性陈述或指标之间的关系。因此，基准描述符是对工作的主要特征及其与特定因素的关系的简明总结。它们不是为了捕捉不影响评级水平的属性。基准描述符的数量应保持在最低限度，因为太多会增加工作评估系统的复杂性，使计划的维护变得困难，并增加应用中出现变化的可能性。如果评估者不理解基准描述符的评级与更高或更低基准的评级有何不同，评估者将更难理解所有基准，并且系统完整性运行的能力将受到削弱。基准描述符是必要的，部分原因是员工倾向于希望计划是“黑白分明的”，不需要判断或解释。由于工作评估因素/等效性陈述必须基于通用的、非特定职业的标准，因此不可能写出足够的变量来捕捉大量政府工作中存在的所有独特职责和责任，这样就不需要判断和解释。此外，职位描述的目的是概述与组织的任务/目标相关的责任，而不是在工作评估标准的背景下描述工作。基准描述符与等效性陈述或指标相结合，可以考虑任何工作的全部内容。
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）。
GlyConmr：碳水化合物特异性的数据集和基准...
分子表示学习（MRL）是机器学习对化学的有力贡献，因为它将分子转换为数值表示，这对于多样化的下游应用（例如财产预测和药物设计）至关重要。MRL在蛋白质和一般生物分子方面取得了巨大的成功，但尚未探索它在糖离和糖材料的生长领域（碳水化合物的研究和设计）中的碳水化合物。这种不足的探索主要归因于全面且策划良好的碳水化合物特异性数据集的可用性有限，并且缺乏机器学习（ML）技术，以解决碳水化合物数据带来的独特问题。解释和注释碳水化合物数据通常比蛋白质数据更复杂，需要大量的领域知识。此外，现有的MRL方法主要针对蛋白质和小生物分子进行了优化，并且对于没有特殊修饰的碳水化合物应用可能不有效。为了应对这一挑战，加速了糖基础和糖原的进展，并丰富了ML社区的数据资源，我们介绍了GlyConmr。GlyConMR包含两个富有费用的数据集，这些数据集具有2,609个碳水化合物结构和211,543个注释的核磁共振（NMR）原子级化学移位，可用于训练ML模型以进行精确原子级预测。我们量身定制了一组碳水化合物特异性的功能，并适应了现有的基于3D的图形神经网络，以解决有效预测NMR变化的问题。为了进行插图，我们在甘康MR上基准了这些经过修改的MRL模型。NMR数据是开发ML技术以促进糖性和糖材料研究的最具吸引力的起点之一，因为NMR是碳水化合物结构研究中的杰出技术，而生物分子结构是功能和特性的预测因素。
学科基准声明：建筑
建议和指导，分为 12 个主题，以及许多其他支持质量守则强制性部分的资源。学科基准声明与这些资源一起帮助提供者开发课程和改进课程，但不属于英国高等教育提供者的监管要求。如果您属于以下情况，本声明旨在为您提供支持：• 参与建筑或相关学科课程的设计、交付和审查 • 考虑学习此学科的未来学生或该学科的在校学生，以了解可能涉及的内容 • 雇主，以了解该学科毕业生通常应具备的知识和技能。学科基准声明为阐明与课程相关的学习成果提供了一般指导，但并非旨在代表学科的国家课程或规定教学、学习或评估的既定方法。相反，它们允许在学科社区商定的框架内灵活创新课程设计。使用本声明时，参考相关的建议和指导可能会有所帮助。本主题基准声明中使用的不熟悉术语的解释可在 QAA 的词汇表中找到。
气候变化对孕产妇，胎儿和新生儿健康的影响：面部识别管道的基准和...
摘要 - 近年来，来自领先技术公司，全球著名大学和开源社区的研究人员在面部识别研究领域取得了长足的进步。实验表明，面部识别方法不仅实现了，而且超过了人类水平的准确性。当代面部识别过程包括四个关键阶段：检测，对齐，表示和验证。目前，面部识别研究的重点主要集中在管道内的表示阶段。这项研究进行了实验，探讨了九种最先进的面部识别模型，六个尖端的面部探测器，三个距离指标和两种比对模式的替代组合。评估了实施和调整这些模块的可协调性能，以精确衡量每个模块对管道的影响。研究的理论和实际发现旨在为面部识别管道提供最佳的配置集。
用于检测 AI 生成图像的百万级基准
生成模型生成摄影图像的非凡能力加剧了人们对虚假信息传播的担忧，从而导致对能够区分人工智能生成的假图像和真实图像的检测器的需求。然而，缺乏包含来自最先进图像生成器的图像的大型数据集，这对此类检测器的开发构成了障碍。在本文中，我们介绍了 GenImage 数据集，它具有以下优点：1）图像丰富，包括超过一百万对人工智能生成的假图像和收集的真实图像。2）图像内容丰富，涵盖广泛的图像类别。3）最先进的生成器，使用先进的扩散模型和 GAN 合成图像。上述优势使在 GenImage 上训练的检测器经过彻底的评估，并表现出对各种图像的强大适用性。我们对数据集进行了全面分析，并提出了两个任务来评估检测方法在模拟真实场景中的表现。跨生成器图像分类任务衡量了在一个生成器上训练的检测器在其他生成器上测试时的性能。降级图像分类任务评估了检测器处理降级图像（例如低分辨率、模糊和压缩图像）的能力。借助 GenImage 数据集，与现行方法相比，研究人员可以有效地加快开发和评估更优秀的 AI 生成图像检测器。
英国现代奴隶制基准 - 2024 年
金融与经济的其他部分密不可分，金融部门的行动有助于改变整个全球经济的运作方式。作为企业的管理者，投资者可以与企业领导人合作，确保更好的做法得到规范和激励。作为投资者，我们可以分析公司的方法，将其与最佳实践进行比较，并在必要时与公司合作以加强他们的方法。我们从与投资者和公司的交谈中得知，“发现、修复、预防”联盟的投资者在与基准中列出的公司合作时一直使用去年的基准。