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2023 年综合循环经济报告。荷兰评估
致谢 PBL 感谢大家对 ICER 草案版本的评论和贡献。这包括参与循环经济监测评估工作计划的知识机构的所有工作人员。此外，我们非常感激地使用了各个团体的见解和评论：1）PBL ICER 指导小组的成员，由 Jeannette Beck、Bram Bregman、André van Lammeren、Hans Mommaas、Femke Verwest、Marc Hanou、Jaco Stremler 和 Rob Weterings 组成； 2) SER循环经济反思小组成员，由Ed Nijpels、Alexander van der Vooren和Ton van der Wijst (SER)、Hans Stegeman (Triodos)、Ellen van Bueren (TU Delft)、Jacqueline Cramer (UU)、Marko Hekkert (UU)、Henri de Groot (VU)和Katrien Termeer (WUR)组成； 3) 循环经济监测与评估董事会议成员，包括 Gerard Eding (CBS)、Arnold Tukker (CML)、Ton Manders (CPB)、Esther de Kleuver、Lani Kok、Carly Relou 和 Marieke Spijkerboer (IenW)、Erik Tielemans 和 René van der Ent (RIVM)、Bart Tonnaer (RVO)、Ruud Splitthoff (RWS)、Erlend Decker (TNO) 和 Marko Hekkert (UU)； 4) 来自科学、政策、公司和非政府组织的知识日的所有参与者（见附件 3）。
封面页 - 凯拉尼亚大学
本研究调查了信用风险评估在识别信用违约行为方面的有效性。因此，本研究旨在研究信用风险评估中使用的信用风险评估变量、信用风险评估的有效性，并制定一个模型来评估信用违约概率。尽管研究结果强调信用风险评估是银行和金融领域的一项重要职能，但信用风险评估仍面临一些挑战，并且在确定信用风险评估如何有效地识别信用违约行为方面存在研究空白。在政府部门银行不良贷款余额增加、不良贷款拨备压力增加、斯里兰卡不良贷款集中在少数银行实体的情况下，是时候提高信用风险评估的有效性以克服信用决策问题了。研究人员使用 Pearson 卡方、Cramer 的 V 和独立样本 T 检验检查了 106 个信用事件，其中包括 53 次信用违约和 53 次非违约设施，以检查各个独立变量与信用违约行为之间的双变量统计关系，并观察违约和非违约银行借款人之间是否存在统计上的显着差异。研究人员采用二元逻辑回归方法来确定信用风险评估的有效性，并发现财务和贷款变量在统计上是稳定的
数码相机校准 - EuroSDR
2008 – 2010 年欧洲空间数据研究主席：Antonio Arozarena，西班牙 2009 – 2011 年副主席：Dieter Fritsch，德国 秘书长：Kevin Mooney，爱尔兰 代表 BUNY 国家： Michael：奥地利Franzen 比利时：Ingrid Vanden Berghe；克罗地亚吉恩剧院：Željko He�imovi�； Ivan Landek 塞浦路斯：Christos Zenonos； Michael Savvides 丹麦：Thorben Hansen； Lars Bodum 芬兰：Risto Kuittinen； Juha Vilhomaa 法国：让·菲利普·拉格朗日； Xavier Briottet 德国：Dietmar Grünreich；克莱门特·阿林格； Dieter Fritsch 冰岛：Magnus Guðmundsson； Eydís Líndal Finnbogadóttir 爱尔兰：Colin Bray、Ned Dwyer 意大利：Carlo Cannafoglia 荷兰：Jantien Stoter； Art-jan Klijnjan 挪威：Jon Arne Trollvik； Ivar Maalen-Johansen 西班牙：Antonio Arozarena、Francisco Papi Montanel 瑞典：Anders Olsson；安德斯·奥斯特曼 (Anders Ostman) 瑞士：弗朗索瓦·戈莱 (Francois Golay)； André Streilein-Hurni 英国：Malcolm Havercroft； Jeremy Morley 委员会主席： 传感器、主要数据采集和地理配准：Michael Cramer，德国 图像分析和信息提取：Juha Hyyppä，芬兰 生产系统和流程：André Streilein-Hurni，瑞士 数据规范：Ulf Mike Jackson Networks，瑞典： , United王国
检测未注册的建筑物以更新 2D ...
欧洲空间研究总裁2008年 - 2010年：西班牙副总裁Antonio Arozarena成员国：奥地利：迈克尔·弗朗岑比利时：Ingrid Vanden Berghe；让剧院克罗地亚：伊万·兰德克·塞浦路斯：Zenono的克里斯托斯；迈克尔·萨维斯（Michael Savides）丹麦：索本·汉森（Thorben Hansen）； Lars Bodum Finland：Risto Kuittinen； Juha Vilhomaa法国：Jean-Philippe Lagrange；德国Xavier Briottet：DietmarGrünreich；克莱门特·阿林格； Dieter Fritsch冰岛：在Magnús中。爱尔兰：科林·布雷（Colin Bray），意大利内德·德威尔（Ned Dwyer）：荷兰卡洛·坎纳菲利亚（Carlo Carlo Cannafoglia）：詹蒂安·斯托特（Jantien Stoter）； AART-JAN客户挪威：Jon Arne Trollvik；伊瓦尔·马伦·约汉森（Ivar Maalen-Johansen）西班牙：安东尼奥·阿罗萨雷纳（Antonio Arozarena），弗朗西斯科·帕皮（FranciscoPapíMontanel）瑞典：安德斯·奥尔森（Anders Olsson）；安德斯·Östman瑞士：弗朗索瓦·戈莱（Francois Golay）； AndréStrelein-Hurni英国：Malcolm Havercroft；杰里米·莫利（Jeremy Morley Comission）主席：传感器，主要数据获取和地理发作： Switcherland数据规格：瑞典网络服务ULF SANDGREN：迈克·杰克逊，英国
波多黎各电网弹性和向 100% 过渡...
• 美国国家可再生能源实验室 (NREL)：Amber Mohammad、Beth Clark、Brooke Van Zandt、Caitie Couch、Connor O'Neil、Daniella Frank、David Greene、Elena Baca、Emily Horvath、Emily Laidlaw、Fred Zietz、Gabriel Zuckerman、Greg Bolla、Heather Lammers、Heidi McKenna、Jeremy Stefek、Jianli Gu、Joe DelNero、Jordan Orsak、Julia Laser、Julia Medeiros Coad、Justin Daugherty、Karen Petersen、Katie Wensuc、Katrina Woodhams、Laura Carter、Lisa Cramer、Marcos Netto、Matt Shields、Michael Sherman、Mike Meshek、Moriah Petty、Nick Gilroy、Patrick Duffy、Paul Edwards、Paul Susmarski、Rachel Barton、Sara Fall、Sarah Hauck 和 Sherry Stout。• 桑迪亚国家实验室：Brooke Marshall Garcia、Charles Hanley、Cynthia Bresloff、James Ellison、Kelli Howie、Marisa Montes、Rachid Darbali、Ray Byrne、Robert Broderick、Sarah Johnson、Stephanie Blackwell 和 Summer Ferreira • 太平洋西北国家实验室 (PNNL)：Andrea Copping 和 Karma Sawyer • 劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL)：Sydney Forrester • 阿贡国家实验室 (ANL)：Carlos Lopez-Salgado、Frederic Petit、Leslie- Anne “LA” Levy、Mark Petri、Todd Levin 和 Zhi Zhou • 橡树岭国家实验室 (ORNL)：Bandana Kar、Ben Ollis、Carly Hansen、Melanie Bennett、Samuel Okhuegbe、Scott DeNeale、Shih-Chieh Kao、Tom King 和 Yilu Liu。
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Aldana, Barbara 155444 2024 年 7 月 22 日 Bader, Rachael 145143 2024 年 7 月 30 日 Carel, Case 144955 2024 年 11 月 7 日 Castor, Guadalupe 116765 2023 年 8 月 1 日 Cramer, Melanie G 4069 1991 年 6 月 4 日 Frisch, Jaclyn Adelma 127874 2024 年 11 月 8 日 Gonzalez, Maria M 51192 2011 年 8 月 18 日 Grove, Kelsey Lynn 112440 2023 年 9 月 19 日 Grove, Kelsey Lynn 2331 2023 年 9 月 19 日 Hartl, Jace M 119021 2024 年 10 月 1 日 Hoak, Jerica Janene 156946 2023 年 3 月 14 日 Jenkins，Brent Ryan 3594 2024 年 1 月 31 日 Jenkins，Brent Ryan 135699 2024 年 1 月 31 日 Jensen，Jade Noel 113751 2024 年 11 月 21 日 Jensen，Kristin Paige 121137 2024 年 8 月 27 日 Kibler，Emmie Quinn 166210 2024 年 12 月 19 日 Little，Colette R 1010 1984 年 5 月 7 日 Maguire，Erin Renee 45579 2012 年 7 月 5 日 McAllister，Renee Dawn 2049 2024 年 5 月 30 日 Otto，Kathryn T 1941 1984 年 11 月 27 日 Rhine，Jordan Elizabeth 161309 2024 年 2 月 19 日Riepenkroger，Lacie J 152359 2023 年 2 月 6 日 Ruyle，Grace Taylor 144046 2023 年 6 月 29 日 Shirley，Stacy Marie 51890 2012 年 5 月 30 日 Spencer，Amy Jo 9566 2024 年 3 月 29 日 Sterup，Bailee Morgan 162116 2024 年 3 月 14 日 Stewart，Nicole Renee 93309 2024 年 1 月 22 日 Voight，Mercadeze Jaide 126718 2024 年 9 月 26 日 Walker，Keri Renee 106859 2024 年 8 月 29 日 Weichel，Bodee Robert 163040 2024 年 8 月 6 日 Young，Kayla Ann 159851 2023 年 8 月 14 日
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Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。
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表三：萨宾灭活脊髓灰质炎病毒疫苗（sIPV）
1 Resik 等人 (2014) 在成年男性中研究了 sIPV、铝佐剂剂量 sIPV 和 wIPV。6 个月后，未报告与试验干预相关的严重不良事件。接种疫苗一个月后，所有接种组对 1-3 型脊髓灰质炎病毒的免疫反应均增强了 90% 至 100%。Verdijk 等人 (2013) 也在成年男性中研究了 sIPV、铝佐剂剂量 sIPV 和 wIPV 的安全性和免疫原性。Sabin-IPV 和以氢氧化铝为佐剂作为加强剂量的 Sabin-IPV 具有与传统 IPV 相同的免疫原性和安全性。Cramer 等人 (2020) 进行了一项 2/3 期研究，该研究证明了低剂量 sIPV 方案和生产批次一致性下的最佳疗效。sIPV 与 wIPV 一样安全和具有免疫原性。 Capeding 等（2021）的研究表明，3 剂基础接种后，3 种血清型的萨宾株和野生株的血清转化率在批号合并 sIPV 组为 95.8% 至 99.2%，在 wIPV 组为 94.8% 至 100%，证明了 sIPV 不劣于 wIPV。Liao 等（2016）对 60-90 天大的婴儿施用 sIPV 或 wIPV（1:1 随机化）。sIPV 接种者的血清转化率分别为 100%、94.9% 和 99.0%（分别为 I 型、II 型和 III 型），wIPV 的血清转化率分别为 94.7%、91.3% 和 97.9%。这表明 sIPV 不劣于 wIPV。 Sun 等（2017）证明，sIPV 疫苗可诱导针对目前流行的和参考的野生脊髓灰质炎病毒株以及大多数疫苗衍生脊髓灰质炎病毒株的保护性抗体，除少数例外。Hu 等（2019）进行的 3 期临床试验表明，sIPV 的免疫原性特征不劣于传统 IPV，且在健康婴儿中具有良好的安全性。Jiang 等（2019）进行了 4 期研究，得出结论，sIPV 在大规模人群中表现出良好的批间一致性和安全性；因此，它有资格在不久的将来作为消灭全球所有野生和疫苗衍生脊髓灰质炎病毒的疫苗之一。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）