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2026 年企业人权基准方法论
采掘业的特点是项目规模庞大，通常与当地公司和政府合作，由于这些项目对当地社区的健康和环境影响，采掘业面临着重大的人权挑战。采掘项目建立和运营的主要人权风险包括侵犯土地和土著人民权利、环境退化和与体面劳动有关的挑战。这些风险包括安全、强迫劳动和结社自由受限。此外，虽然采掘项目有望带来资本流入，但也可能加剧权力不平衡、剥削和腐败。然而，该行业也带来了机遇。通过采取负责任的做法，采掘公司可以支持当地经济发展，提高劳工标准，并为可持续发展做出贡献，特别是在绿色能源转型的背景下。
Benchmark YYC 条款和条件 1 最后更新
性能直方图或构成计划一部分的其他公共数据可视化。建筑信息可能包含在用于生成各种数据可视化的数据中，以说明特定规模或年龄的建筑的能源使用情况或计划所需的任何其他数据可视化。这些数据可视化中显示的信息不会识别个人、单个建筑或链接到任何业务联系信息。汇总建筑信息还可用于创建其他数据和分析产品（“附加产品”）。这些附加产品将不包含业务联系信息或任何其他可识别个人或单个建筑的信息。市政府和 OPEN Technologies 可能会向第三方披露、转让或出售这些附加产品，或将其用于任何其他目的。
CCC基准报告2024 Wine Grapes
免责声明：本报告中显示的结果代表了CCC葡萄酒样品组的批准数据点，该数据点代表了2011 - 2023年十二年季节的合并数据。与PAS 2050-1：2012年国际领先的国际碳足迹方案一致，需要三年的时间来反映季节性和生产差异。数据范围涵盖了所需的三年期，因此说明了季节性和生产差异。但是，样本的数据范围尚不代表整个行业。由于此考虑，结果不应代表或代表南非葡萄酒葡萄行业分发。它的目的是为那些希望将其碳足迹结果与CCC区域样本组平均值进行比较的南非生产商和出口商的内部评估练习。该报告已由Blue North Sustainability（PTY）Ltd.
碳会计管理平台基准2024-2025
我们的专家在解决方案选择过程中考虑了几个关键功能，包括碳足迹计算，碳管理和目标设置，基准测试以及风险管理，报告实践和沟通功能。SIA合作伙伴的专家使用来自调查表的信息进行了深入分析，这些信息已在2024年5月填写并回答。评估过程涉及各个阶段，例如解决方案演示和文档分析。在演示期间，专家评估了每个软件的实际性能，专注于数据输入，方案建模，报告生成和集成功能。在2024年，评估进行了扩展，包括更多的碳解决方案以及对工具功能，性能和用户友好性的更深入研究。重要的是要提及该基准并不详尽，只有对我们的问题征询义务的公司才能参与评估。该基准在给定时刻提供了解决方案的快照，并承认这些创新的公司及其软件正在不断发展。
mlregtest：普通语言的机器学习基准
由形式语言构建的合成数据集允许对序列分类的机器学习系统的学习和泛化功能进行细粒度检查。本文在序列分类中为机器学习系统提供了一个新的基准，称为MLREGTEST，其中包含来自1,800种普通语言的培训，开发和测试集。不同种类的形式语言代表了不同种类的长距离依赖，并且正确识别序列中的长距离依赖性是ML系统成功概括的已知挑战。mlregtest根据其逻辑复杂性（Monadic的二阶，第一顺序，命题或受限命题）及其逻辑文字（字符串，层，弦，弦，子序列或组合）的种类组织语言。逻辑上的复杂性和文字选择提供了一种系统的方式来理解普通语言中不同种类的长距离依赖性，因此可以理解不同的ML系统的能力，以学习这种长距离依赖的依赖。最后，检查了不同神经网络（简单的RNN，LSTM，Gru，Trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans-trans）的性能。主要的结论是，性能在很大程度上取决于测试集，语言类别和神经网络体系结构。
2024-2025基准选择补偿报告-WTW
ALG Legal 124 AMJ Sales, Marketing and Business Development 130 AMK Marketing 134 AMS Customer Support/Operations 149 AMT Technical Customer Support 169 AOM Manufacturing/Operations 175 APM Project/Program Management 187 AQY Quality Assurance Methods 192 ARE Real Estate and Facilities 199 ARP Product Development 200 ASC Supply Chain and Logistics 203 AZE Engineering 228 AZT Technical Specialty/Skilled Trade 233 AZU Manual/Unskilled Labor 238 CAM帐户/关系管理240 CSA销售245 CSC渠道销售251 CSD直接销售255 CTS遥控260 CUS销售支持和管理262削减技术销售支持269
成本增长基准计划2021-2022 ... -CT.GOV
APCD全付款人索赔数据库CMS Medicare和Medicaid服务中心CT康涅狄格州校正部DSS社会服务部社会服务部FFS费用服务FQHC FQHC联邦政府合格的健康中心MCO管理医疗机构NCPHI NCPHI NCPHI NCPHI私人健康保险
EMASS实现突破会导致基准测试
●ECS点芯片组通过嵌入式AI。系统PTE。ltd（EMASS）的能源消耗低20倍，为边缘AI应用中的超低功率性能树立了新的基准。●结果验证了处理计算密集型任务的SOC潜力，例如实时2D到3D图像转换，但以节能的方式，这对于Eyefly3D TM应用很重要。●ECS点实现了行业领先的推理潜伏期，人物检测为5.2 ms（毫秒），图像分类为6.3 ms。●EMASS的解决方案每次推理的能源消耗低至3.7 microjoules，因此非常适合对功能敏感的应用，例如IoT设备，可穿戴设备，可穿戴设备和智能技术，而效率至关重要。●从设置到评估的全面基准测试过程以每个基准2小时的时间完成，展示了该系统在性能和测试方法中的效率，并允许额外的时间进行进一步的测试和结果验证，并持续到2024年10月18日星期五。
TCAS 基准，第 31 卷，第 2 期，2017 年 - MavMatrix
春天与塔斯马尼亚州立大学学院如影随形。我知道现在才二月，春天还未正式到来，但这 7 天 5 度的高温让我和大部分树木和灌木都感到困惑！第一届学院 Lower Pecos Canyonlands 已经落下帷幕，从各方面来看，它都取得了巨大的成功。这是一次难得的机会，可以在挖掘区域回填之前参观篝火庇护所和老鹰洞穴。幸运的是，您还有机会报名参加即将举行的两项活动，其中第一项就在我们自己的后院。陶瓷学院（2 月 25 日至 26 日）将在杰克斯伯勒的理查森堡州立公园举行。与家人和朋友一起沿着杰克斯伯勒高速公路漫步；他们可以徒步、骑自行车、钓鱼和游览堡垒，同时您可以了解在考古遗址发现的陶瓷。考古技术学院将于 4 月 29 日至 30 日在弗雷德里克斯堡举行。
BETA：计算药物靶标预测的综合基准
Nansu Zong 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的助理教授。他致力于基于知识库和深度学习算法的计算药物开发。Ning Li 是美国国立卫生研究院国家癌症研究所结构生物学中心 (CSB) 的研究员。他从事蛋白激酶 A 的结构和功能研究，涉及 X 射线晶体学和低温电子显微镜的方法。Andrew Wen 是梅奥诊所的生物信息学家。他有兴趣利用信息学工具在医疗保健领域构建各种应用程序。他是自然语言处理 (NLP) 专家。Victoria Ngo 是 VA Palo Alto 医疗系统和斯坦福健康政策的博士后研究员。Ngo 是一名健康信息学家，她的研究重点是健康公平和信息技术的优化，以改善社区护理的提供和协调。Yue Yu 是梅奥诊所的生物信息学家，主要从事医疗数据标准化领域的工作。Yu 还对使用人工智能方法解决生物医学问题感兴趣。 Ming Huang 是梅奥诊所人工智能与信息学系的助理教授。他是主题建模和深度学习方面的专家。Shaika Chowdhury 是梅奥诊所人工智能与信息学系的研究员，研究基于深度学习的精准医疗。Chowdhury 对利用知识图谱来提高深度学习模型的性能很感兴趣。Chao Jiang 是奥本大学的博士生。他研究各种深度学习模型，尤其专注于图神经网络。Sunyang Fu 是梅奥诊所的高级数据科学分析师和生物医学信息学研究员。他的研究重点是 (i) 设计和验证用于临床信息提取的 NLP 技术，(ii) 开发信息学框架和流程以加速电子健康记录 (EHR) 在临床研究中的二次使用，以及 (iii) 通过定量和定性方法发现 EHR 异质性和信息质量。Richard Weinshilboum 是梅奥诊所分子药理学和实验治疗学系的教授。他研究药物基因组学——遗传和个体差异在 DNA 序列或结构中对药物反应的作用。Guoqian Jiang 是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。他研究生物医学术语和本体、数据标准、通用数据元素和临床研究的通用数据模型。Lawrence Hunter 是科罗拉多大学的药理学和计算机科学教授。他专注于知识驱动的从原始生物医学文献中提取信息、分子生物学中知识资源的语义集成以及知识在高通量数据分析中的应用。刘红芳是梅奥诊所人工智能和信息学研究系的教授。刘红芳的主要研究重点是利用数据科学、人工智能和信息学方法促进临床数据的二次利用，以用于临床和转化科学研究以及医疗服务改进。梅奥诊所是一家慈善、非营利的学术医疗中心，提供全面的患者护理和临床医学和医学科学教育以及广泛的研究项目。梅奥诊所包括梅奥医学院、梅奥研究生院、梅奥研究生医学教育学院、梅奥持续专业发展学院和梅奥健康科学学院。收稿日期：2022 年 1 月 14 日。修订日期：2022 年 4 月 10 日。接受日期：2022 年 4 月 29 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇根据 Creative Commons 署名-非商业许可条款发布的开放获取文章 ( http://creativecommons.org/licenses/ by-nc/4.0/ )，允许在任何媒体上进行非商业性再利用、发布和复制，但必须正确引用原作。如需进行商业性再利用，请联系 journals.permissions@oup.com