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音调混合任务的基准和排行榜
音乐将不同的曲目与给定的单音频信号分开为组件，例如鼓，贝斯和人声等任务。分离来源对于包括娱乐和助听器在内的一系列领域很有用。在本文中，我们介绍了两个新的基准，用于声音源分离任务，并在这些基准测试中比较了声音解散的流行模型及其合奏。对于模型的评估，我们在https://mvsep.com/quality_checker/上提供了排行榜，为一系列模型提供了比较。新的基准数据集可供下载。我们还基于最适合特定茎的不同模型的结合，开发了一种新颖的音频分离方法。在2023年音乐混合挑战挑战的背景下评估了所提出的解决方案，并在挑战的不同轨道中获得了最佳结果。代码和方法是在GitHub上开源的。
面向应用的量子计算性能基准
在本研究中，我们引入了一套面向量子应用的开源性能基准测试套件，旨在衡量量子计算硬件在执行量子应用时的有效性。这些基准测试通过使用体积基准测试框架，将结果的保真度映射为电路宽度和深度的函数，探测量子计算机在各种算法和小型应用上的性能，因为问题规模是变化的。除了估计量子执行生成的结果的保真度之外，该套件还旨在对执行管道的某些方面进行基准测试，以便为最终用户提供解决问题的质量和时间的实际衡量标准。我们的方法旨在预测未来五年可能出现的量子计算硬件的进步。该基准测试套件旨在让广大用户随时可用，并提供与许多著名量子计算算法相对应的基准测试。
2022限制公用事业成本和费率增加1
PCIA计算是在D.11-12-018中建立的，最近在D.23-06-006中进行了完善。PCIA是IOU与捆绑服务后的能源成本无动于衷的数量，相当于IOU的PCIA-PCIA-合格投资组合的成本降低了投资组合在给定年内的市场价值。市场价值在d.19-10-001中定义为“以美元计量的估计财务价值，这归因于能源资源的投资组合，目的是计算给定年份的电费无差调整。” 2 D.19-10-001将MPB定义为“与IOU投资组合中三个主要价值来源相关的每单位值（不是总投资组合值）的估计（能源，资源充足和可再生能源）。”作为市场价值总体计算的一部分，将3个MPB乘以相关投资组合量。预测的加法器是旨在减少冷漠量的不确定性的机制，而真正的UP加成器是旨在将实现市场收入与预测价值相结合的机制。
符合巴黎协定的行业基准
SIAMESE（带能源系统模拟器的简化综合评估模型）是一种复杂度较低的 IAM，它考虑到经济增长和能源消耗之间的复杂相互作用，在国家或州一级提供成本最优的排放路径（Sferra 等人，2018b）。在缩小给定模型（例如 IEA/ETP 2017）的能源部门结果的同时，SIAMESE 考虑了一套符合“中间路线”社会经济故事情节的连贯假设，例如（Dellink、Chateau、Lanzi 和 Magné，2017；Fricko、Havlik、Rogelj、Klimont 和 Gusti，2017）。该故事情节依赖于国家（或州）一级技术发展和 GDP 增长的历史趋势的延续。同时，在分配一个国家或地区需要为《巴黎协定》的长期目标做出多少全球减排贡献时，SIAMESE 具有成本优化的视角。在国家层面使用 IAM 基准面临着将区域结果（在 IPCC 1.5 数据库中报告为 R5ASIA、R5OECD+EU、R5MAF、R5LAM 和 R5REF）分配到国家层面的挑战。SIAMESE 整合了各种国家数据来源来完成这项任务。它使用报告的各个情景的国家预测，包括预测时间范围内的人口和 GDP 发展情况以及分析基准年的当前能源使用情况。当前可用的 IAM 路径使用 2010 年作为基准年，SIAMESE 使用来自 2015 年的最新数据，因此整合了原始 IAM 模型路径中未包含的国家的国家发展情况。 SIAMESE 方法可应用于整体经济（例如缩减总体一次能源消耗和排放），或适用于单个行业（例如运输、电力等）。SIAMESE 将原始 IAM 路径（例如，在此情景下从 2010 年开始的 OECD 地区路径）和特定国家观察到的能源消耗和排放数据作为输入。基于 SIAMESE 模拟，我们计算出特定国家符合《巴黎协定》的能源预测。降尺度的局限性体现在驱动情景中，在这种情况下，该情景在多个领域表现薄弱，包括工业脱碳、交通电气化以及可再生氢作为能源载体的成本。因此，我们将 SIAMESE 模拟用于多种情景和 IAM 模型，以纳入所有可能的兼容路径。可以使用排放因子处理每种情景中产生的燃料组合，以得出符合《巴黎协定》的预算、排放强度和其他相关指标。不确定性评估
光学湍流建模的有效基准
早期在线发布：此初步版本已被《地球系统人工智能》接受发表，可完整引用，并已指定 DOI 10.1175/AIES-D-24-0003.1。最终排版编辑文章将在出版时取代上述 DOI 的 EOR。
J.P. Morgan Paris和气候转变基准
，GIRG（管理员）管理的索引追求环境，社会或治理（ESG）目标，管理员完全或部分地依赖于公共信息来源和其他第三方来源。这包括企业的温室气体排放数据以及排除筛查数据。此外，管理员验证此类目标的能力可能受到相关时间点的基础成分的完整性，质量和细节的限制，以及有关全球法律，指南，法规和市场实践的状态和演变，相对于准备，跟踪和提供此类数据的全球法律，准则，法规和市场实践。因此，此类披露是在商业上合理的努力基础上进行的，并且可能会改变。特别是，可以针对用于提供公司ESG评级的方法引入新法律，准则或法规，这可能会影响管理员的巴黎一致或气候过渡指数排放以及相关的筛查和排除措施，并导致它们变化。公司排放数据和排除筛查数据可能不一致。由巴黎一致或气候转变指数排放，相关的筛查和相关披露以及相关披露也可能会发生变化，这是管理员对ESG数据来源进行的定期审查的结果。
投资过渡基准（ITB）报告
免责声明本文件不是欧洲委员会的官方文件，也不反映欧洲委员会的官方立场。本文档中没有任何提交欧盟委员会的承诺，也不排除任何政策成果。本报告代表了可持续金融平台成员的整体观点。1然而，尽管它代表了这种共识，但在所有细节上，它不一定代表成员机构或专家的个人观点。本报告所反映的观点仅是专家的观点。本报告没有反映欧洲委员会或其服务的观点。以下考虑因素是根据可持续金融平台的宙斯盾汇编的，不能被欧洲监督当局（ESA）解释为官方指导。因此，观点和建议并不表示代表或预期ESA发出的任何未来的官方指导和可能与本报告内容不同的官方指南。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
Dell Precision 数据科学工作站：基准测试和
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 于 2018 年底开发的一种强大工具，可让计算机处理、分析和“理解”人类语言。它已成为各种 NLP 应用的标准，例如问答、命名实体识别、自然语言推理和文本分类。以前，所有语言模型（即 Skip-gram 和连续词袋）都是单向的。它们只能从左到右或从右到左遍历单词的上下文窗口。BERT 使用双向语言建模来理解单词的上下文；即，该模型根据单词的所有周围环境来学习单词的上下文。