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CDP完整的公司评分方法 - 气候变化
虽然调查表已被整合，但单独的气候变化，水和森林分数将在2024年继续授予，并为每个环境问题领域提供单独的评分方法。模块1至6（和13）已集成，这意味着这些模块中的问题涵盖了一个以上的环境问题区域。相反，模块7-11与“环境性能”有关，每个模块都特定于环境问题区域。金融服务部门的组织将使用模块12呈现，该模块是一个集成的，特定于行业的“环境绩效”模块。
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用...
什么是人工智能 (AI) 评分？DRC 使用专门的专有软件来自动化开放式项目答案的评分过程（即“AI 评分”）。该技术用于对 ELA 测试中学生的简短写作任务答案进行评分。DRC 的 AI 评分引擎已用于对数十万名学生的答案进行评分，具有很高的可靠性和准确性。AI 评分有多准确？DRC 的 AI 评分引擎使用人工裁定的数据进行训练，有助于确保高水平的准确性。在最近的独立研究中，AI 分数达到或超过了人类的可靠性。DRC 的 AI 评分引擎结果与比较专家人类评分员之间的一致性研究相称。由于引擎被训练成像人类评分员一样“思考”，因此其准确性由训练中使用的高质量数据驱动。此外，AI 评分在评分者内部信度方面提供了完美的可靠性，因为它永远不会疲劳，并且每次都以相同的方式对给定的写作样本进行评分。简而言之，与传统的人工评分相比，DRC 的 AI 评分引擎非常准确。人工智能模型是如何构建的？DRC 的人工智能评分引擎利用自然语言处理来分析学生答案的语义内容、语法、句法、词汇和其他几十种详细描述。这些分析产生了量化的答案质量指标，这些指标由统计模型处理后产生预测分数。对试题评分标准、人工评分训练材料、测距数据和示例试题答案也进行了类似的分析。所有材料都结合了数千个学生答案示例，这些示例已由专家评分员独立评分两次。这些数据用于训练模型，以高精度区分不同级别的答案质量。进行了详细的测量以确保人工评分和人工智能评分分布之间的一致性，包括在每个可能的得分点分别计算召回率和准确率。人工智能还能识别“警告试卷”吗？DRC 的人工智能评分引擎内置了各种算法，用于评估学生答案的“可评分性”并分析其中可能包含的任何令人不安的内容（通常称为“警告试卷”）。 DRC 的 AI 评分引擎会标记那些缺乏适当开发、缺乏足够内容来评分或使用不受支持的语言编写的答案。还会识别包含不当语言或代表恶意完成测试的警报试卷。无法有效评分的答案将被标记为由专家评分员进一步审查，并发送到 DRC 的绩效评估手动评分系统。
使用Aruco标记对啮齿动物参与度的实时评估：一种可扩展且可访问的方法，用于鼻子戳/不做任务
在行为神经科学领域，动物行为的分类和评分在动物展示的复杂行为的量化和解释中起着关键作用。传统方法依靠调查人员的视频检查，这是劳动密集型并且容易受到偏见的影响。为了应对这些挑战，研究工作集中在计算方法和图像处理算法上，用于自动行为分类。出现了两种主要方法：基于标记和无标记的跟踪系统。在这项研究中，我们展示了“增强现实科尔多瓦大学”（Aruco）标记的实用性，是一种基于标记的跟踪方法，用于评估鼻子poking/no-go行为任务期间的大鼠参与度。此外，我们还基于Aruco标记跟踪数据引入了一个两国参与模型，可以通过矩形内核卷积分析，以识别参与状态和分心状态之间的关键过渡点。在这项研究中，我们假设可以利用Aruco标记来准确估计动物互动在鼻子的行为/无行为行为任务中，从而可以计算出行为测试的最佳任务持续时间。在这里，我们介绍了我们的Aruco跟踪程序的性能，证明了98％的分类精度，该准确性已通过视频数据的手动策划进行了验证。此外，我们的卷积分析表明，平均而言，我们的动物在约75分钟时与行为任务脱离，为限制实验性会话持续时间提供了定量基础。总的来说，我们的方法为行为数据收集过程中的啮齿动物互动提供了可扩展，高效且可访问的解决方案。
睡眠卫生指数 (SHI) 评分指南。...
评分指南：• 大于 39.5 = 睡眠卫生状况不佳。请考虑您的结果，写下 1 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 26 至 39.5 = 睡眠卫生状况一般。请考虑您的结果，写下 2 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 12.5 至 26 = 睡眠卫生状况中等。请考虑您的结果，写下 3 个优点和 1 个目标，以在 7 天内关注。• 小于 12.5 = 睡眠卫生状况极佳。请考虑您的结果，写下 4 个优点，并确定哪些情况可能导致您损害您的睡眠习惯。
评分简介2023
引言评分与CDP的使命非常一致 - CDP与市场力量合作，激励公司披露其对环境和自然资源的影响，并采取行动减少负面影响。CDP使用评分方法来激励公司通过参与CDP的气候变化，水安全和森林计划来衡量和管理环境影响。CDP的2023调查表采用以部门为中心的方法；在这种方法下，CDP的每个问卷（气候变化，森林和水安全）都与针对高影响部门的部门特定问题一起提出了一般问题。这些问卷中的每一个都有一个单独的评分方法。CDP问卷的评分是由CDP培训的认可得分合作伙伴进行的。CDP的内部评分团队协调并整理所有分数并运行数据质量检查和质量保证过程，以确保样本和得分合作伙伴之间的评分标准保持一致。
理解信用评分：技术和与人工智能的区别 在 2023 年 12 月就人工智能达成政治协议之后
了解信用评分：技术和与人工智能的区别 在 2023 年 12 月就人工智能法规达成政治协议之后，金融业代表强调，需要保护正在进行的信用评分业务，以免因围绕“人工智能系统”的商定定义的待定技术细节而造成的潜在中断。信用评分是金融部门的重要组成部分，它提供了一种根据个人的财务历史和行为评估其信用度的方法。这种评估有助于贷方做出明智的信贷或贷款发放决定。重要的是要了解，信用评估依赖于信用评分，信用评分主要使用传统和简单的统计技术制作，包括逻辑回归和决策树等。这些统计技术在信用评分中使用和有效监督了数十年，是基于规则的，使用预定义的算法。它们缺乏与真正的人工智能相关的动态学习能力，旨在透明和可解释。传统的信用评分技术与人工智能有明显的区别：
机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
生物学项目和评分抽样器2023–2024
对齐。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2知识深度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2考试格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2项和评分采样器格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3生物学考试方向。 。 。 。 。 。3生物学考试方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4生物学评分指南的一般描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5生物学模块1
健康教育经常提出问题，2023年8月4日
•组织是有效的结构，包括有效的介绍和结论很明显。组织结构是适当的，并有效地支持控制思想/论文的发展。句子，段落或思想在逻辑上以有目的且高效的方式连接。•证据是特定的，选择了，并且相关的响应包括相关的基于文本的证据，这些证据被清楚地解释并始终如一地支持并发展控制的思想/论文。对于成对的6年级至EII，从这两个文本中得出了证据。响应反映了对写作目的的彻底理解。•思想的表达清晰有效，作者的单词选择是特定的，有目的的，并且可以增强反应。几乎所有的句子和短语都是有效地制定的，以传达作者的想法，并有助于响应的整体质量和信息的清晰度。
医疗 VR 训练模拟器中的评分和评估...
摘要 本研究提出并评估了虚拟现实 (VR) 训练模拟器的评分和评估方法。VR 模拟器可捕获详细的 n 维人体运动数据，这些数据可用于性能分析。开发了定制的医疗触觉 VR 训练模拟器，并用于记录来自 271 名具有多种临床经验水平的受训者的数据。提出了 DTW 多元原型 (DTW-MP)。VR 数据被分为新手、中级或专家。用于时间序列分类的算法的准确率为：动态时间规整 1-最近邻 (DTW-1NN) 60%，最近质心 SoftDTW 分类 77.5%，深度学习：ResNet 85%，FCN 75%，CNN 72.5% 和 MCDCNN 28.5%。专家 VR 数据记录可用于指导新手。评估反馈可以帮助受训者提高技能和一致性。动作分析可以识别个人使用的不同技术。可以实时动态检测错误，发出警报以防止受伤。