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高管薪酬基准评估及建议
Mercer 提出了以下一组总薪酬方案 (TRP) 范围，这些范围基于每个 TRP 范围最大值的澳大利亚一般市场 15 百分位数据。这被认为是一种合理的方法，不会导致维多利亚州高管薪酬发生重大变化。与 2019 年早些时候的审查类似，该框架的设计没有 TRP 范围的重叠。这些范围是根据全面的薪酬基准和分析得出的，并以工作价值（Mercer CED 工作评估系统）为基础，以便于引用当前市场数据和更新范围。
英国校准和... 的国际基准测试
2.使用下面的矩阵（图 1）评估每个 NMI 在声明的不确定性方面的“性能”。这是为评估性能而开发的，考虑到任何给定实验室的单个服务声明可能包含多个 CM 数据输入行。矩阵的操作方式如下： .对于每个单独的服务，根据 CMC 数据建立最新技术 (SoA)； .对于每个国家和每个单独的服务： 0 最佳不确定性声明在差到 SoA 范围内评估； 0 其余不确定性声明（在该单个服务内）被视为一个组，并在差到 SoA 范围内评估； 0 使用矩阵（图 1）为相关单个服务分配适当的数字（1-5）。
量子计算基准测试回顾
量子计算 (QC) 的概念诞生于 20 世纪 80 年代初。这一概念包含了同一概念的几种可能的变体或实现，其中量子数字计算机 (QDC) 是最流行的。这些计算机基于一组量子比特，这些量子比特可以初始化为某个初始基态，并且可以通过一组众所周知的幺正算子（门）进行操作，这些算子通常涉及一个或两个量子比特。系统通过由这些门的特定组合组成的电路进行编程，旨在执行所需的操作。很快，QC 将在混合平台中与经典量子计算协同工作，其中 QC 将扮演一些高要求内核的加速器的角色。如今，真实量子平台的发展受到干扰其运行的高水平噪声的严重影响，当前的量子平台被称为噪声中间态量子 (NISQ)。
基准作为未来经济的基础
不幸的是，今天，竞争性问题通常仅从生产的角度考虑，而不会影响其他领域。现代思想假设确保无形资产和智力资本发挥竞争力的主要作用[1]。但是，该声明与市场上的俄罗斯现实并不完全一致：公司之间的信息链接仍然太弱，创新的引入薄弱，法律框架尚未充分准备[2]。另一方面，俄罗斯公司对各种因素，尤其是危机现象的越来越大的压力导致对他们之间的市场份额的竞争加剧。同时，大多数公司很少关注，也不在决策领域进行研究，以制定竞争性发展的战略。在经济各个部门管理生产方面和企业经济活动方面的有效机制之一是一项比较研究，是确定，理解和适应最近竞争性公司有效运作的现有示例的建模，以提高自己的绩效[3]。模型和决策方法，用于管理自己的竞争力
Mayo：概述 +更新
o样品是𝑎𝑥，𝑏𝑥=𝑎𝑥𝑠𝑥 +𝑒𝑥，用𝑎𝑥，𝑏𝑥∈𝑅=ℤ=ℤ[𝑋]/（𝑋𝑋 + 1）o定义系数嵌入EMB：𝑅𝑅→ℤ𝑞； Emb a X =𝑎0𝑎1…𝑎𝑎。o多项式乘法=乘以偏斜循环矩阵𝐀= skew-
由专家精心策划的大型基准文档数据库...
用于查找相关文献的文档推荐系统主要依赖于十年前开发的方法。这主要是由于缺乏涵盖各种研究领域的大量离线相关文档黄金标准基准，因此无法比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这一瓶颈，我们成立了 RE 相关文献文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 列出的文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释均由经验丰富的种子文章原作者提供。收集的数据涵盖了所有唯一 PubMed 医学主题词描述符的 76%。在不同经验水平、研究领域或注释时间上均未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对同一文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要混合方法来完全捕获所有相关文章。位于 https://relishdb.ict.griffith.edu.au 的已建立数据库服务器可免费下载注释数据和盲测新方法。我们期望该基准将有助于促进开发用于生物医学研究相关文章的标题和基于标题/摘要的搜索引擎的新型强大技术。
对大脑年龄模型的通用性进行基准测试
Amoroso , N.、la Rocca , M.、Bellantuono , L.、Deacono , D.、Fanizzi , A.、Lella , E.、Lombardi , A.、Maggipinto , T.、Monaco , A.、Tangaro , S. 和 Bellotti , R. (2019)。深度学习和多重网络用于精确模拟大脑年龄。衰老神经科学前沿，11，1 – 12。Bashyam，VM，Erus，J.，Doshi，M.，Nasrallah，M.，Truelove-Hill，M.，Srinivasan，D.，Mamourian，L.，Pomponio，R.，Fan，Y.，Launer，LJ，Masters，CL，Maruff，P.，Zhuo，C.，。Völzke，H.，Johnson，SC，Fripp，J.，Koutsouleris，N.，Satterthwaite，TD，...... Davatzikos，C.（2020 年）。基于深度脑网络和全球 14,468 名个体的生命周期脑年龄和疾病的 MRI 特征。 Brain，143，2312–2324。Brown，TT，Kuperman，JM，Chung，Y，Erhart，M，McCabe，C，Hagler，DJ，Jr，Venkatraman，VK，Akshoomoff，N，Amaral，DG，Bloss，CS，Casey，BJ，Chang，L，Ernst，TM，Frazier，JA，Gruen，JR，Kaufmann，WE，Kenet，T.，Kennedy，DN，Murray，SS，... Dale，AM（2012 年）。生物成熟度的神经解剖学评估。当代生物学, 22, 1693 – 1698。Butler, ER、Chen, A.、Ramadan, R.、le, TT、Ruparel, K.、Moore, TM、Satterthwaite, TD、Zhang, F.、Shou, H.、Gur, RC、Nichols, TE 和 Shinohara, RT (2021)。大脑年龄分析中的缺陷。人脑映射，42，4092 – 4101。http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.101.1.13 Casaletto, K. B., Umlauf, A., Beaumont, J., Gershon, R., Slotkin, J., Akshoomoff, N., & Heaton, R. (2015)。针对 NIH 工具箱认知电池英文版的人口统计学校正规范标准。国际神经心理学会杂志, 21, 378 – 391。Chen, C.-L.、Hsu, YC、Yang, LY、Tung, YH、Luo, WB、Liu, CM、Hwang, TJ、Hwu, HG 和 Isaac Tseng, WY (2020)。通过迁移学习对基于扩散磁共振成像的大脑年龄预测模型进行推广。神经影像，217，116831。
对量子计算软件的性能进行基准测试
我们介绍了 Benchpress，这是一个用于评估多个量子计算软件开发工具包的性能和功能范围的基准测试套件。该套件包含 1000 多个测试，用于测量由多达 930 个量子比特和 O（10 6）个两量子比特门组成的量子电路上各种操作的关键性能指标，以及一个执行框架，用于以统一的方式在多个量子软件包上运行测试。我们详细概述了基准测试套件及其方法，并在七个不同的量子软件包上生成了代表性结果。Benchpress 框架的灵活性使得基准测试不仅可以跟上量子硬件改进的步伐，还可以预先衡量未来设备架构的量子电路处理成本。作为开源软件，Benchpress 确保了性能声明的透明度和可验证性。