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陆地生物多样性的全球指标
生物多样性指标越来越多地向政府，企业和民间社会的决定提供信息。但是，最终用户这些指标的不同或最适合它们的目的并不总是清楚的。我们试图使用573个与生物多样性相关的指标，指标，指标和层的数据库回答这些问题，这些指标，指标，指标和层介绍了遗传性二元，物种和生态系统的各个方面。我们提供了指标及其在状态 - 压力 - 反应 - 结局框架中的用途，该框架被广泛用于保护科学。在此框架中确定互补性，我们建议少数被认为最相关的指标用于政府和企业的决策。我们通过强调未来的五个方向来确定：提高民族指标的重要性，确保更广泛的商业指标的吸收，同意政府和商业使用的最低指标，从而通过使用技术来自动计算，并为指标生产生成可持续资金。
MSCI+化石+燃料+和+功率+生成+指标。 ...
•如果公司是一家运营公司（例如，在工业企业集团，贸易公司，公用事业5行业中，将激活适当的储量证据标志）•为储备提供的适当证据旗将被激活，如果公司是一家控股公司（即，在多个部门的持有公司中或在金融部门中与企业中的公司IN IS IS IN IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS INS IS INS IS INS IS INS IS INS IS INS INS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS INS IS IS IS IS INS IS IS IS IS IS INS INS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IS IN IS IS IN IS IS INITITY组成）。如果这些持股构成10％或更多的控股公司资产组合，或者控股公司拥有20％或更多的已确定的化石燃料相关的实体，则在相关化石燃料相关的实体中持有持有的证据标志。
基于概念的可解释人工智能：指标和基准
基于概念的解释方法，例如Conept瓶颈模型（CBMS），旨在通过将这些概念准确地归因于Net-Net Work的特征空间的关键假设，旨在通过将其决策与人为理解的概念联系起来，以提高机器学习模型的可解释性。但是，这种基本假设尚未得到严格验证，主要是因为该领域缺乏标准化的群众和基准来评估此类概念的存在和空间对齐。为了解决这个问题，我们提出了三个指标：概念全球重要性指标，概念存在和概念位置指标，包括一种可视化概念激活的技术，即概念激活映射。我们基准了事后CBM，以说明其能力和挑战。通过定性和定量实验，我们证明，在许多情况下，即使是由事后CBMS确定的最重要的概念也不存在于输入图像中。此外，当它们存在时，其显着性图无法通过在整个对象上激活或误导相关概念特异性区域来与预期区域保持一致。我们分析了这些局限性的根本原因，例如概念的自然相关性。我们的发现不需要更仔细地应用基于概念的解释技术，尤其是在空间解释性至关重要的环境中。
2024年12月的废物指标仪表板
IAEA与NWS接触，以协助执行斯洛伐克的专家任务，旨在证明英国的放射性污染危险废物和石棉的管理实践。在任务中，还提出了捷克共和国和立陶宛的当前做法，包括管理废弃的密封来源。在Mochovce设施进行了现场访问，该设施处理斯洛伐克低级废物（LLW）和非常低级的废物（VLLW），在该地点的不同地区。关于未来合作的讨论已经开始，目的是增强斯洛伐克对与废弃密封的放射性资源管理和危险放射性废物有关的关键问题的理解。该任务为斯洛伐克废物主，政府和国际原子能机构提供了宝贵的见解和具体建议，从而指导其相关计划的未来方向。
infraMetrics® 指数 (LCU)
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通过基于机器学习的信息理论指标
摘要 - 基于给定的一组输入和输出，机器学习（ML）和隐窝分析具有创建功能的有趣共同目标。但是，这样做的方法和方法之间的方法和方法在两个字段之间差异很大。在本文中，我们探讨了整合来自ML领域的知识，以提供对Crypsystems的经验评估。特别是我们利用信息理论指标来执行基于ML的分布估计。我们提出了ML算法的两种新颖应用，可以在已知的明文设置中应用，以对任何密码系统进行隐式分析。我们使用共同信息神经估计来计算密码系统的相互信息泄漏以及二进制跨熵分类，以模拟在选定的明文攻击（CPA）下无法区分的性。这些算法可以很容易地在审核设置中应用，以评估Crypsystem的鲁棒性，结果可以提供有用的经验结合。我们通过经验分析几种加密方案来评估方法的功效。此外，我们将分析扩展到基于网络编码的新型密码系统，并为我们的算法提供其他用例。我们表明，我们的分类模型正确地识别了非IND-CPA安全的加密方案，例如DES，RSA和AES ECB，具有很高的精度。它还标识了具有故障参数的CPA-SECURE密码系统中的故障，因此AES-CTR的相反版本减少了。我们还得出结论，使用算法，在大多数情况下，使用较小的计算能力的较小尺寸的神经网络可以识别加密系统中的脆弱性，从而快速检查加密系统的理智，并帮助决定是否要花费更多资源来部署能够破坏密码系统的较大网络。
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
机构和商业发展指南第 2 层和第 3 层自愿指标
气密性测试要求旨在测量气密性并确定与空气泄漏相关的问题，这些问题会影响整体建筑性能、能源效率和室内空气质量。这是通过在 75 帕斯卡 (Pa) 的压力下对建筑物外壳进行整栋建筑空气泄漏测试来实现的，该测试模拟了建筑物因温度和风的变化而经历的典型情况。该实践包括密封所有可操作的开口并对建筑物加压以测量通过外壳的空气泄漏阻力。表 4 提供了机构和商业建筑的性能和提交要求摘要。
驾驶的自然状态指标草案
自然状态（儿子）指标对于监视我们的努力是否有助于自然的恢复，这是任何全面的自然战略的基本方面。测量自然的各个方面是不可行的或实用的。因此，我们试图确定一小部分指标，这些指标可以表明自然的整体健康状况。
通过人类偏好研究基准音乐生成模型和指标
摘要 - 截止性的进步使产生的音乐更接近人类创造的作品，但是评估这些模型仍然具有挑战性。虽然人类的偏好是评估质量，将这些主观判断转化为客观指标的黄金规模，尤其是对于文本审计和音乐质量，但事实证明很困难。在这项工作中，我们使用12种最先进的模型生成了6K歌曲，并对15K成对音频比较与2.5k人类参与者进行了调查，以评估人类偏好与广泛使用的指标之间的相关性。据我们所知，这项工作是第一个基于人类偏好对当前最新音乐生成模型和指标进行排名的工作。为了进一步的主观度量评估领域，我们提供了对生成的音乐和人类评估数据集的开放访问。索引术语 - 音乐生成，评估指标，音频数据集，人类评估调查