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投资组合基准中的脱碳
使用链式排放，我们发现股票的平均长期（2016-22）年度绝对排放增长率为C.2％，而固定收益的平均绝对排放率为-1％（见图2）。这部分是由于FTSE WorldBig Corp资格标准，这导致发达市场发行人的集中度更高，在这种情况下，向零净的过渡通常更为先进。与股票类似，固定收益在2020年的同比绝对排放量下降（-8％），由于Covid19的影响，随后在2021年迅速反弹9％（见图6）。请注意，由于债券发行人和债务工具的各种类型，因此在投资组合水平上评估固定收益基准的绝对排放提出了其他挑战，因为未列出的公司不太可能披露其排放。15为了解决这个问题，我们将私人债券发行人映射到其“最近的公共父母发行人”（NPI）16，但以其他方式处理与股票类似的绝对排放计算。图2：固定收益的锁链排放的长期向下趋势，但FTSE Worldbig Corp和FTSE全球链接排放的股票变化迹象很少。
早期学习和发展基准
苏·安德森综合健康教育基金会 比尔·布莱尔 卡斯卡德小学，奇黑利斯学区 梅琳达·布伦南 瓦拉瓦拉社区学院 苏珊·布雷斯纳汉 特殊教育，斯波坎公立学校 布里奇特·钱德勒·塔拉里斯研究所 约翰·查廷-麦克尼科尔斯 西雅图大学 恩里克·J·加尔萨 幼儿教育，华盛顿州移民委员会 理查德·戈麦斯 移民和双语教育，OSPI 黛博拉·J·汉迪 华盛顿州立大学 马克辛·海耶斯 卫生部州卫生官员 洛里·霍普家庭儿童保育员 玛丽安·约翰斯顿 华盛顿州幼儿教育协会 黛博拉·考茨 尼斯夸利印第安部落 吉恩·凯利 华盛顿大学 加里森·库尔茨早期学习基金会 米奇·文·拉赫曼 课程与教学，OSPI
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
明尼苏达州 2024 年商业基准
印第安纳州是一个特殊的州。受过高等教育的劳动力和丰富的自然资源推动着多元化和强劲的经济。但重要的是要了解决定我们与其他州的经济竞争力的因素。全国排名受到很多关注，但可能会误导和过度简化我们的经济地位。当政策制定者和其他人依赖这些有缺陷的经济分析时，它掩盖了我们实际的经济地位。每年，我们的商业基准报告都会将数据点汇总到对企业有意义的类别中——税收、成本、基础设施、创新、就业和增长。每个类别中的测量值都更清楚地说明了它们对企业的影响以及企业领导者如何做出对整个州产生影响的决策。今年的报告强调并澄清了我们排名中的一些明显矛盾：• 明尼苏达州是美国第五大最适宜居住的州，但我们在净国内移民方面排名第 42 位，离开该州的人数多于迁入该州的人数。• 明尼苏达州是全美最具创新力的州之一，人均专利数量排名第六。但我们在净技术就业增长方面排名第 45 位，预计未来十年将成为增长最慢的技术行业之一。• 明尼苏达州的劳动力参与率在全国名列前茅。然而，我们今天的劳动力比十年前要少。• 明尼苏达州拥有高技能和受过良好教育的劳动力，但近年来三年级和八年级的阅读和数学测试成绩急剧下降。很难在细节上理解这些看似矛盾的观点。但退一步来看，主题就变得清晰了：明尼苏达州的经济拥有丰富的高质量优势，但这些优势并没有转化为有意义的经济增长。人口老龄化意味着更多的工人离开
市场价格基准的计算 20220930
市场价格基准 PCIA 计算是在 D.11-12-018 中建立的，最近在 D.22-01-023 中进行了改进。2 PCIA 或 IOU 的差异金额等于 IOU 的总 PCIA 合格投资组合成本减去给定年份的投资组合市场价值。市场价值在 D.19-10-001 中定义为“以美元衡量的估计财务价值，该价值归因于 IOU 能源资源投资组合，目的是计算给定年份的电费差异调整。”3 D.19-10-001 将 MPB 定义为“与 IOU 投资组合（能源、资源充足性和可再生能源）的三个主要价值来源相关的每单位价值（而非投资组合总价值）的估计值。”4 MPB 乘以相关投资组合数量，作为整体市场价值计算的一部分。预测加法器旨在减少无差异量的不确定性，而实际上行加法器旨在使实际市场收入与预测值保持一致。能源指数能源指数是反映 IOU 符合 PCIA 资格的投资组合中每单位能源的估计市场价值的 MPB，以美元/兆瓦时 ($/MWh) 为单位。能源指数以前被称为“棕色电力指数”。5
EEG 迁移学习竞赛基准
构建用于 EEG 解码的独立于受试者的深度学习模型面临着跨不同数据集、受试者和记录会话的强协变量转移的挑战。我们解决这一困难的方法是使用简单的统计技术以及具有更多表示能力的可训练方法明确对齐深度学习模型各个层的特征分布。这与基于协方差的对齐方法 [1] 类似，后者通常用于黎曼流形上下文 [2]。本文提出的方法在 NeurIPS 会议 2 举办的 2021 年 EEG 迁移学习基准 (BEETL) 竞赛 1 中荣获第一名。竞赛的第一项任务是睡眠阶段分类，这需要将在年轻受试者身上训练的模型转移到对多名年龄较大的受试者进行推理，而无需个性化的校准数据，因此需要独立于受试者的模型。第二项任务需要将在一个或多个源运动想象数据集的受试者上训练的模型转移到两个目标数据集上进行推理，为多个测试对象提供一小组个性化校准数据。
ACODE 技术增强学习基准
ACODE 基准旨在帮助机构为学生和教职员工提供优质的技术增强学习 (TEL) 体验（认识到一些机构使用诸如电子学习、在线或灵活学习、混合等术语来指代他们的实践）。有九个基准，每个基准都可以用作独立指标，也可以集体使用以提供整个机构的视角。然而，这些基准在与其他机构联合使用时会变得更加强大，作为 ACODE 每两年促进的合作机构间基准测试活动的一部分。在这种情况下，一个或多个机构愿意根据其内部基准测试活动的结果与其他机构分享他们在 TEL 方面的实践和历程。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。