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引用li y，xiong y，fan w，wang k，yu Q，si l，van der smagt P，Tang J和Chen N（2024），顺序预测Sub
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。
评估可再生能源的可持续性：来源、解决方案和指标
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。
Ardent Partners 的 2024 年重要 AP 指标（...
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。
房地产投资的脱碳指标
在2022年S＆P全球可持续性评估（CSA）中，大约25％的公司设定了净零目标。1，建筑物的运营和新建筑部门负责全球排放量的39％。2虽然某些行业可以采用明确的最佳实践来实现其脱碳目标，但考虑到房地产对全球排放的影响，其策略需要额外考虑。资产经理会定期收购和出售资产，这意味着在基准年份的投资组合的构成可能与脱碳目标或目标的最后一年的投资组合混合可能大不相同。确定如何跟踪减少排放目标的进度并报告会影响该房地产投资组合的总体脱碳策略。
最佳经济指标
董事会和管理埃文·克兰斯顿（Evan Cranston） - 克兰斯顿（Cranston）主席是一位经验丰富的采矿主管，具有公司和采矿法的背景。彼得·艾伦（Peter Allen） - 董事总经理艾伦（Allen）是一位采矿高管，在营销锰产品，锂和一系列其他商品方面拥有超过20年的经验。wei li - 财务总监李先生是一位在矿产资源行业拥有丰富经验的特许会计师。李先生在北领地管理了一家私人基金金属勘探公司，并协助成功开发了在中国湖南的1.5亿美元电解型二氧化碳工厂。李先生的母语是普通话。Ashley Pattison - 非执行董事Pattison先生从公司财务和运营的角度拥有20多年的矿产资源领域经验。Brett Grosvenor - 非执行董事Grosvenor Mt是一位经验丰富的采矿主管，在采矿和能源行业拥有超过25年的经验。高度证书的团队进步FRB策略
灰质和白质指标表明儿童认知表现差异的独特和互补预测：ABCD的发现（n = 11,876）
儿童认知表现的个体差异是重要的生活成果（例如教育成就和心理健康）的关键预测指标。认知能力的差异部分由大脑结构的变化控制。然而，研究通常集中于人类中的灰色或白质指标，就灰色或白质微观结构是否扮演不同或互补的角色的关键问题，支持认知表现。为了比较灰色和白质在支持认知性能中的作用，我们使用正则化结构方程模型来通过灰质和白质测量来预测认知性能。特别是，我们比较了灰质（体积，皮质厚度和表面积）和白质测量方法（体积，分数各向异性和平均扩散率）如何预测了认知性能的个体差异。在10岁时，对11,876名儿童（ABCD研究； 5,680名女性，6,196名男性）进行了测试。我们发现灰质和白质指标带来了部分不重叠的信息来预测认知表现。只有灰质或白质的模型分别解释了认知性能方差的15.4％和12.4％，而组合模型则解释了19.0％。放大，我们还发现，灰质和白质中的不同指标具有不同的预测能力，并且最可预测认知性能的区域/区域在各个指标之间有所不同。这些结果表明，侧重于灰色或白质中的单个度量的研究研究大脑结构与认知性能之间的联系缺失方程的关键部分。
vendi分数的表兄弟：一个基于相似性的科学和机器学习的多样性指标
准确地测量多样性对于许多科学领域，包括机器学习（ML），生态学和化学。vendi评分是作为基于一般相似性的多样性度量的引入的，该度量通过利用Quantum统计力学的思想来扩展Q = 1的山丘数量。与生态学中的许多二维化指标相反，vendi得分的相似性得分，并且不需要对集合中该类别的普遍性的了解来评估多样性。但是，Vendi分数在给定的集合中以与项目的患病率成正比的敏感性对待每个项目。这是在项目患病率存在重大失衡的设置中是不可取的。在本文中，我们使用相似性扩展了其他山丘，以在分配对稀有物品或常见项目的敏感性方面具有灵活性。这导致了一个多样性指标的家族 - Q的vendi得分与Q顺序不同的敏感性，可用于多种应用。我们在合成控制的环境中研究得分的特性，在该环境中，地面真实多样性是已知的。然后，我们通过vendi采样来测试VENDI评分在改善分子模拟中的效用。最后，我们使用分数来更好地了解记忆，重复，多样性和样本质量的生成模型的行为。
生物多样性保护和无价值理想的指标
摘要本文探讨了保护科学中无价值理想的遗产的一个方面：保护的观点是，环保中的测量和指标是与意识形态，道德，社会，通常是非认识的考虑因素分离的无价值认知工具。根据这种观点，我将认为，在保护中根深蒂固的传统测量实践实际上渗透到非pep弱的价值观中。我通过揭示传统指标的三个非症状假设来挑战收到的观点：1）一种人类环境分界，2）无人景观的可取性，以及3）将文化多样性排除在生物多样性之外。我还通过堡垒保护模型举例说明了将传统指标保留到“科学殖民主义”的论点之间的联系。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。关键字：无价值理想，生物多样性保护，关键的都市，科学殖民主义。
2024-ESG-数据和指标.pdf
根据 Halozyme 可持续运营副总裁和 EHS 总监的指示，Halozyme EHS 系统方法包含以下关键要素：▪ 年度工厂合规性审计、政策和程序、员工培训、记录保留和持续改进。▪ 年度合规性审计由区域签约的 EHS 咨询公司执行。结果与内部利益相关者共享。▪ EHS 政策和程序是根据区域监管要求和潜在工厂危害制定的。▪ 政策和程序每年审查一次，并在工厂文件控制系统中维护。▪ 员工培训通过工厂学习管理系统 (LMS) 进行管理和跟踪，包括与工作职能相关的主题，例如：伤害和疾病预防计划、化学卫生和危险废物管理、生物安全和血源性病原体以及急救 - AED 使用。▪ 每个工厂都成立了一个 EHS 委员会，以确保计划持续改进和利益相关者的参与。▪ EHS 文档和记录保留受工厂政策和相关监管要求的约束。 ▪ 每年向董事会和执行管理层提供EHS更新报告。