XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScoring
使用强化学习的信用评分模型-IJRPR
这项研究强调了增强学习（RL）技术，特别是Q学习的应用，以自动化和改善贷款批准中的决策过程。通过利用各种客户属性，例如年龄，收入，信用评分，婚姻状况，教育和就业 - Q学习模型经过培训，可以准确有效地评估贷款资格。这些不同因素的整合不仅提高了贷款批准流程的公平性和透明度，而且还为金融机构的更有利可图的贷款策略做出了贡献。模型从以前的交互中学习并根据奖励与银行的运营目标相吻合的决策的能力，使其成为现代贷款环境中的宝贵资产。
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。
CRISPRSCORE：CRISPR grnas
getAziMuthScores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 getCasrxrfScores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 GetCfdsCores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 GetCrispraiscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 getCrispraterscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 GetCrisprScanscors。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 GetDeepCPF1Scores。 。 。 。 。 。 。 。8 GetDeepCPF1Scores。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 GetDeepShoscores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 GetDeepCas9Scores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 GetThpamgScores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 GetLindelsCores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GetMitscores。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 getRuleset1scores。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15个DatulseT3Scores。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16得分Mehodingfo。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 sgraxamplcrispra。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。18 sgrnaexamplecrispri。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 tssexamplecrispra。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 tssexamplecrispri。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
2024评分指南-AP物理学C：机械：设置1
•增加的图意味着在块上正在完成积极的工作。•外力施加在块A上，导致块的速度增加，并且块的动能增加。•机械能是保守的和/或没有为块弹簧系统进行的工作，并且势能减少。
8年级的科学项目和得分采样器
此项目和评分采样器包括在科学评估中出现的测试方向和评分指南。每个m c项都遵循一个表，其中包括对齐方式，答案键，知识深度（D O K）级别以及简短的答案分析或理由。每个项目之后都有一张表，其中包括项目对齐，d o k级别和平均学生得分。此外，每个包含项目的特定评分指南都与代表每个得分点的样本响应结合使用，以形成一个实用的项目特定评分指南。，如果创建任何其他特定于项目的评分准则，则应使用用于制定项目特定评分指南的科学开放式项目的评分准则的一般描述。此项目中的响应和评分采样器是示例响应。
AP® 宏观经济学学生回答示例和评分评定集 1
概述 该问题通过计算价格指数考察学生对进口变化对总需求和失业的影响以及通货膨胀对实际收入的影响的理解。 学生被告知 Flowerland 是一个开放的经济体，实行灵活的汇率制度。它的自然失业率为 5%，摩擦性失业率为 4%，实际失业率为 7%。在 (a) 部分，学生被要求计算 Flowerland 的周期性失业率。在 (b) 部分，学生被要求假设 Flowerland 生产的薰衣草油的需求增加，并指出 (i) 总需求会发生什么并解释，以及 (ii) 周期性失业会发生什么。 接下来，向学生提供了 Flowerland 生产的两种商品（薰衣草油和玫瑰）在 2019 年和 2020 年的价格和数量数据。在 (c) 部分，学生被告知假设基准年是 2019 年，并要求计算 2020 年的价格指数并展示他们的工作。在 (d) 部分，学生被告知 Flowerland 的名义收入从 2019 年到 2020 年增长了 20%，并指出 Flowerland 的生活水平是会增加、减少还是保持不变并解释。样本：3A 分数：5
CDP中小型气候变化评分类别权重2024
本文档概述了2024 SME权重，该权重将用于响应CDP的2024 SME问卷的组织评分类别。请参阅下面的权重摘要表，以获取特定分解。建议在阅读加权“摘要表”之前阅读2024 SME评分简介文档。有关哪些问题的分解属于哪个评分类别，请参阅SME 2024评分类别映射文档。评分类别是主题的问题分组。它们是2024个问卷模块的子组，并且在所有部门之间都是一致的。权重仅适用于中小企业管理和中小企业领导水平的评分类别。由于这是中小企业的第一年，因此中小企业领导水平未在2024年进行评分，因为这种权重在2024年不会在此级别进行。权重反映了在CDP中小型企业问卷边界内每个类别的相对重要性和可用的评分标准。
信用评分系统中的“智能”自动化
该主题的特殊性是通过使用异质机制的不同外包技能的运作来给出的，因为它们与“人工”相关，尽管它们与人类的贡献相关，但越来越少。个人数据的算法处理有时会为信用机构提供酌处权，甚至是“纠正”干预的空间，而在其他情况下，由自动决定定义，以机械方式进行的操作被认为是确定的和不可逆的。在法律层面上的后果并不是少数是为了指出不同受试者的责任，这些主题以各种原因在这些系统中运作，就像在与该人有关的主观法律情况的伤害方面。
2016 年英语语言艺术试题及评分样本 6 年级
关于英语语言艺术的信息简介.................... ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 1 宾夕法尼亚州核心标准 (PCS) . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 1 包含的内容 . ... . ... . ... . ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . 1 项目格式和评分指南 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 英语语言艺术 6 年级 . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 3 英语语言艺术测试阅读文章和问题说明 ................................................................................................................................................................................................................................................................. 4 文章 1 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 4 文章 1 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ..........................................................................................................................................................................................................................
应用于睡眠阶段评分的新型拒绝选项 - Lirias
摘要 睡眠阶段评分是诊断睡眠障碍的重要组成部分。不幸的是，这是一项耗时的任务，需要临床专家为每位患者注释一整晚的记录。因此，机器学习模型通过自动化此任务提供了减轻这一负担的潜力。虽然学习模型在整理数据上实现了可接受的准确度，但这些模型在部署到医疗中心时仍然会对某些患者产生高度不准确的评分。这是因为特定的人群子集可能无法在用于训练模型的数据中得到充分体现。例如，数据不易获取（例如，特定年龄组，如儿童）或难以或无法收集（例如，患有罕见疾病或以前未知病理的患者）。这会产生信任问题，因为错误的评分可能会造成严重后果，例如未检测到的疾病。为了解决这个问题，我们建议在现有模型中添加一个拒绝选项，如果模型犯错的风险很高，则可以放弃进行预测。我们表明，传统的拒绝框架在某些情况下可能会系统性地过于谨慎，即使模型可以做出良好的预测，也会放弃。我们提出了一个解决方案，通过考虑数据分布和模型预测。我们在现实世界的睡眠评分用例上证明了我们的方法的有效性。此外，我们发现我们的方法可以提高几个公开可用的基准测试的性能。