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预测重新就业：失业工人及其案例工作者的机器学习与评估
4这来自对2012年和2013年进行的案例工作者的调查，该调查与我们的观察窗口重叠，以期失业；参见Van Den Berg，Hofmann，Stephan和Uhlendorff（2014）。当时，还没有举行虚拟会议。在2012年和2013年没有关于每个案例工作者的数据源，但在2016年期间，面向求职者的案例工作者平均负责约160个客户（Bundesregierung，2019年）。5可以分类各种方法，以分类新的失业者；值得注意的是：基于规则的分析，基于案例工作者的分析和统计分析（Desiere等，2019）。一些国家依靠这些不同方法的组合。基于规则的分析使用行政资格标准，例如年龄或教育，将新失业的个人分为类别。基于案例工作者的分析（软谱）依赖案例工作者对求职者的再就业机会的评估。统计分析使用统计模型来预测个人的预期失业时间或其长期失业的可能性。
对 GSI、RMi 和 RMR 评估的影响
摘要 基于概率的经验方法被用作预测与岩体性质相关的不确定性的替代方法。重点是开发概率电子表格来预测岩体分类指标。构建直方图来描述预测岩体性质的最佳分布。开发的模型还有助于预测岩体内部不连续性对岩石强度和岩体分类系统的影响。统计分析确定体积节理数、节理间距、节理频率和岩石强度是最具影响的参数。此外，统计分析显示不同岩体性质之间存在不同程度的相关性。虽然一些属性显示出适合建模的显着相关性，但其他属性与任何相关模型都不太吻合。结果强调需要一种全面的岩体表征方法，考虑体积节理数以外的多种因素。地质复杂性，包括构造活动和风化过程，可能会掩盖直接相关性。这些结果强调了经验建模和详细现场调查对于准确评估喜马拉雅岩体质量和稳定性的重要性。
全身碳评估全球范围：案例研究
由于Arup提供了专业服务，从而导致建筑物的重要建筑材料和能源使用，这是由于我们为客户提供的建议和业务规模，我们对未来全球排放的影响远远超出了业务实体的碳足迹。我们想知道与工作结果相关的影响的规模，然后竭尽所能减少它。客户询问我们如何减少其资产组合和新项目的碳排放。我们的目标是能够对未来的客户产生最大的影响，以使其资产中的碳排放量越来越多，因为监管和政策的需求越来越多。我们还知道，我们应该能够更好地理解碳被埋在我们的设计中的位置，并且我们很快就面对了古老的格言的真实性：“您无法管理自己无法衡量的东西。”
全寿命评估的全球协调
出于这个原因，RICS在2017年进行了大量工作，以制作WLCA标准的第一版，这解决了缺乏在英国背景下为建筑物开展WLCAS的一致方法。它在英国行业中很快被用作国家方法论，并在世界其他地区作为指导。基于市场反应，2023年RICS开发了第二版WLCA标准，以扩大其细节范围和详细信息，并将其使用扩展到全球受众。现在包括所有类型的建筑物和基础设施资产，涵盖了新的建筑，改造，主计划和装修。
整个生命碳评估客户指南
Introduction.......................................................................................................... 1 Why do I need a WLCA?....................................................................................... 2 Who else will use the WLCA?.............................................................................. 4 The process ..................................................................................................................................................................................我的责任是什么？ WLCA？