摘要本文研究了《保守科学》中无价值理想的遗产的一个方面:测量和指标是与意识形态,道德,社会,通常是非普遍考虑的意识形态上的无价认识的工具的观点。Contrary to this view, I will argue that traditional measurement practices entrenchedinconservationareinfactpermeatedwithnon-epistemicvalues.Ichallenge the received view by revealing three non-epistemic assumptions underlying traditional metrics: (1) a human-environment demarcation, (2) the desirability of a people-free landscape, and (3) the exclusion of cultural diversity from生物多样性。i还与要堡垒保护模型的典范将传统指标保留到“科学的共同主义”之间的论据之间建立了联系。我提倡放弃测量实践的内在价值 - 自由的神话,并拥抱与社会和科学目标一致的指标。
爱因斯坦技术与管理学院(由udainath教育与慈善信托基金会管理,布巴内斯瓦尔),由艾克特(Acte)批准。印度,新德里,隶属于政府。Odisha AN ISO:2015认证工程学院Odisha AN ISO:2015认证工程学院
Odisha联合入学考试(OJEE)奥里萨邦联合入学考试(0JEE)奥里萨邦ODISHA联合入学考试(OJEE)奥里萨邦Odisha联合入学考试(0JEE)ODISHA ODISHA联合入学考试(OJEE)ODISHA ODISHA联合入口审查(OJEE)联合入口检查(OJEE)_ ODISHA联合入口检查(ODISHA联合)联合入口(0JEE)OFISHA ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE)ODISH(0JEE) Entrance Examination (OJEE) Odisha Joint Entrance Examination (OJEE) 2106325008 RAJKISHOR PANDA 2020-21 2020-21 2106310002 PRASANJIT BEHERA 2020-21 2107288007 SUBRAT PATTANAIK 2021-22 2207288010 NAGESWAR DALEI 2021-22 2206331007 AJIT BEHERA 2021-22 2206326008 Amir Swain
a. 总资产清单(TOAI)................................................................................................. 15 b. 在役总数量(TISP)............................................................................................... 15 c. TAI......................................................................................................................................... 15 d. TII.......................................................................................................................................... 16 e. EPSLI.......................................................................................................................................... 18 f. 总采购数量....................................................................................................................... 18 5.3. 计算不可用时间和维护成本....................................................................................... 18
在2024年的大学风竞赛(CWC)中,来自弗吉尼亚理工大学(VT)的40名学生和詹姆斯·麦迪逊大学(JMU)的10名学生很高兴能成为一个竞选的团队,成为一支蓝岭风能合作(BRWC)。截至2023年秋季,大约38,000名VT学生为57%的男性和43%的女性。最新的特定人口统计数据来自2021年,其中58.5%的学生人体高加索人,10.6%的亚洲人,8.0%的西班牙裔或拉丁裔,5.4%的黑人或非裔美国人,4.7%的两次或更多种族,其他0.2%。截至2022年秋季,约有20,000名JMU学生是男性42%,女性为58%。最新的特定人口统计数据来自2021年,有75%的学生是高加索人,7.0%的西班牙裔或拉丁美洲人,4.9%的黑人或非裔美国人,4.8%的亚洲人,4.8%的两个或更多种族,其他0.2%。BRWC团队的整体妆容是60.0%的高加索人,24.0%的亚洲人,8.0%的西班牙裔6.0%的非裔美国人和2%或两次以上的比赛,使一支比VT和JMU的普通学生人数更多样化的球队。团队将继续致力于使团队在种族和种族上多样化,以实现未来的比赛。此外,有24%的成员是女性,有76%是男性,这是预期的,这是由于2023年秋季在VT的21.9%的工程专业的女性。招聘工作使该团队在过去一年中的增长率从36增长到50。扩大仅仅是工程专业的努力导致了以下专业的参与:生物学,计算机科学,地球科学,工程,地理,综合科学和技术,公共管理和社会学。今年,我们的团队能够从各种各样的专业人士中招募成员,并欢迎17名新生加入该团队。
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查,并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试,以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离,并且可以在数据空间中barycenters(“广义均值”)计算的情况下快速,精确地计算出来,只有通过近似值甚至不可行)很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序,我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语:方差分析,图像,莱文测试,度量空间,空间点模式。
自动疟疾诊断是机器学习(ML)的困难但高价值的目标,有效的算法可以挽救数千个儿童的生命。但是,当前的ML努力在很大程度上忽略了关键的用例限制,因此在临床上没有用。尤其是两个因素对于开发可翻译为临床领域设置的算法至关重要:(i)对ML溶液必须适应的临床需求的清晰了解; (ii)指导和评估ML模型的与任务相关的指标。对这些因素的忽视严重阻碍了过去在疟疾上的ML工作,因为所产生的算法与临床需求不符。在本文中,我们通过显微镜诊断为GIEMSA染色的血液纤维来解决这两个问题。预期的受众是ML研究人员以及评估疟疾ML模型性能的任何人。首先,我们描述了为什么领域专业知识对于有效地将ML应用于疟疾,并列出提供此领域知识的技术文档和其他资源至关重要。第二,我们详细介绍了针对疟疾诊断的临床要求量身定制的性能指标,以指导ML模型的开发并通过临床需求的镜头(与通用ML镜头)评估模型性能。我们强调了患者级别的观点,室内变异性,假阳性率,检测限制和不同类型的错误的重要性。我们还讨论了ML工作中常用的ROC曲线,AUC和F1的原因很不适合这种情况。这些发现也适用于涉及寄生虫负荷的其他疾病,包括被忽视的热带疾病(NTD),例如血吸虫病。
摘要 – 可再生能源是自然获得的,其容量超过目前使用的正常能源量。这些能源包括太阳能、水力发电、风能和生物质能。发电成本因所采用的技术而异;风能成本最低,而光伏发电成本最高。不同的可再生能源技术面临着特殊的挑战,例如储存能源过程中的障碍以及能源生产的间歇性。评估可再生能源的可持续性需要考虑用水、土地使用和社会影响等因素。风能通常被认为是最可持续的能源,地热能和水力发电位居第二。本文回顾了可再生能源的能力及其在实现可持续发展中的重要性。它回顾了技术进步在使可再生能源具有成本效益和经济可行性方面的相关性。本文讨论的能源包括生物质能、太阳能、风能和水力发电;讨论了它们在竞争力和取得的进展的不同方面。此外,本文还有助于了解用于评估可持续性的参数,包括与不同能源相关的环境和财务影响。本文表明,最可持续的能源是风能,其次是地热能和水力发电。然而,它指出,地理差异可能会影响排名。
摘要。在机器学习研究的不断发展的景观中,可信赖性的概念受到关注的数据和模型的关键考虑。但是,缺乏普遍同意对可信赖性概念的定义提出了一个巨大的挑战。缺乏这种定义会阻碍有意义的交换和评估信任的比较。使事情变得更糟,目前几乎不可能提出可量化的度量。因此,机器学习社区无法将术语运行,而不是其当前状态,这是一个几乎不可抓的概念。这一贡献是第一个提出评估机器学习模型和数据集的信任度的度量标准。我们的薯条信任得分基于五个关键方面,我们理解是机器学习信任的基础构建基础 - 公平,稳健性,完整性,可解释性和安全性。我们通过三个数据集和三个模型评估了我们的指标,从而探讨了该指标的可靠性,通过吸引了10位机器学习研究人员的专业知识。结果强调了我们方法的有用性和可靠性,看到参与者评级之间的分离重叠。
AP 的创新之路很长,而且它远离了纸质。在今年的年度调查中,电子发票和付款在总量上再次超过了纸质发票和付款。这对 AP 员工和利益相关者来说是个好消息,因为 Ardent Partners 的研究表明,降低处理成本和提高 AP 绩效的主要障碍是需要手动处理的纸质发票和付款。这些包括通过邮件、传真、PDF 和电子邮件附件收到的发票以及手动/纸质支票。总体而言,纸质发票占普通企业收到的所有发票的 49.7%。值得注意的是,去年 79% 的 AP 组织的电子发票水平有所提高。