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过渡经济中的绩效测量
目的 - 本文的目的旨在为“实践中的绩效衡量”进行辩论，重点关注组织参与者如何应对关键绩效指标（KPIS）的“新制度”（KPI）以及KPIS是否按照过渡经济的意图实现。设计/方法论/方法 - 受Schatzki实践理论的认识论教学的启发，本文借鉴了通过面对面访谈，观察和单个组织的文献分析收集的定性数据。发现-KPI是在PK（捷克共和国的制造业问题）中引入的，但被广泛认为是矛盾，无关紧要，自上而下和不现实的。这些导致组织参与者采用务实的方法来拥抱KPI的主观评估和操纵，常识或做出的工作以及肤浅的合规性（象征意义）。研究局限性/含义 - 本文对研究人员很有趣，因为它在独特的经验环境中对绩效测量实践的解释，用于应用于Schatzki启发的实践理论的应用，并激发过渡经济中的新研究议程。
衡量经济绩效|课程计划
○获胜/损失（记录）：球队赢得比赛的胜利多于输掉比赛吗？○球员统计：个别球员是否在提高，得分点或贡献助攻？○粉丝的热情：粉丝是出现，购买商品还是大声欢呼？○团队绩效随着时间的推移：团队是否从一个赛季提高到下一个赛季？4。指导学生在体育类比与经济表现之间建立联系。解释说，一个团队的绩效指标（例如得分，冠军或球迷支持）与我们评估经济的方式相似。指出，经济学家还跟踪特定的指标，但他们没有专注于胜利或球员统计数据，而是衡量经济的产量，价格和就业。解释说，本课程涵盖了一些跟踪表现的方法，但并非全部。这些只是最常见的。5。教师指导：在董事会上创建以下图表，并指导学生将其复制到笔记中。浏览图表时，请详细说明每个部分及其术语。花点时间澄清每个概念，将额外的关注放在定义和公式上。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
碳排放对公司财务绩效的影响：BIST可持续性指数的应用
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据，并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中，使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准，而碳排放量则被视为独立变量，以及控制变量，例如公司规模，杠杆率，公司的增长率，公司增长和公司价值。研究结果表明，碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。
2023-2027业务计划 - 绩效报告
初审法院于2024年4月3日发布了最终判决和授权令，该案件的合并案件2014年，2016年和2018年。法院裁定水权管理局对2015年至2020年MWD税率的行动原因裁定，2014年和2016年案件违反了合同，提议26和政府法规第54999.7（a）条对MWD的费率和费用和费用和费用以及MWD的宣言宣言索赔。法院裁定MWD在2018年案件中违反合同和抵消福利。水管理局对最终判决提出了上诉，MWD交叉上诉。盛行的一方将决定在计划于2024年7月18日举行的听证会上考虑当事方还是不有任何律师的费用和费用。5参与盆地国家，州际和种族政策讨论，包括与2007年临时准则的重新谈判有关，并解决科罗拉多河上正在进行的干旱，同时促进合作和创新伙伴关系。
分析绩效 NHA 的行动计划模板示例
责任方：[指定负责完成此行动步骤的个人或团队。] 时间表：[指定完成此行动步骤的开始和结束日期。] 绩效衡量标准：[确定衡量进度和成功的关键指标或标准。] 资源分配：[指定完成行动步骤所需的必要资源，例如预算、人员、设备或培训。]
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从