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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。
食品安全课程基准：大学是否...
署名。作品必须署名，但不得以任何方式暗示国际畜牧研究所 (ILRI) 或作者的认可。注意：任何重复使用或分发作品时，必须向他人明确说明本作品的许可条款。如经版权所有者许可，上述任何条件均可豁免。本许可中的任何内容均不损害或限制作者的精神权利。公平使用权和其他权利不受上述条款的任何影响。所用部分不得歪曲出版物的含义。如有任何资料使用了文字、照片等内容，ILRI 将不胜感激。作者单位 Erastus K. Kang'ethe：独立顾问 Emily K. Kiugu：明尼苏达大学和肯尼亚农业与畜牧业发展部 Florence K. Mutua：国际畜牧研究所 Delia Grace：格林威治大学自然资源研究所和国际畜牧业研究所 引用：Kang'ethe, EK, Kiugu, EK, Mutua, FK 和 Grace, D. 2024。食品安全课程基准：东非的大学是否有能力实施？肯尼亚内罗毕：ILRI。
一个部门特定脱碳基准的存储库，告知1.5°C的企业气候行动
1.5°C一致的公司基准的存储库旨在巩固在现有文献，倡议和法院为每个部门的裁决中确定的广泛的脱碳基准和里程碑。这种做法承认建立1.5°C一致的基准的多种方法，以告知公司气候行动，而不是主张一种单数方法。确定基准和里程碑的方法范围在潜在的排放场景及其对二氧化碳去除碳和温度范围的假设方面可能有所不同，涵盖了公司沿着价值链的排放范围，或者沿着价值链的排放范围，或其对绝对或强度发射的指标降低或非GHG相关的副标题。
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。
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
合并学习：一种特定领域的无模型优化策略，并在元基准上进行验证
摘要对于许多机器学习模型，超参数的选择是实现高性能的关键一步。普遍的元学习方法集中于根据从先前任务中获得的结果获得有限的计算预算，以有限的计算预算获得良好的高参数配置。本文提出了调整问题的新形式，称为合并学习，更适合于模型开发人员面临的实用挑战，其中在类似的数据集中对大量的预测模型进行了处理。在这种设置中，我们对总优化时间感兴趣，而不是为单个任务调整。我们表明，精心选择的静态参数配置的静态组合可为任何时间优化带来良好的结果，同时既可以易于使用和实现。此外，我们指出了如何为特定域构建这样的投资组合。由于相似任务之间的超参数配置更有效地传递了优化的改进。我们通过对Xgboost Algo-Rithm的经验研究以及从MIMIC-IV医学数据库中提取的预测任务的新创建的基准基准来揭示这种方法的有效性。在论文中，我们表明，由于与许多机器学习应用方案的兼容性，合并学习的潜力要大得多。
规则变更建议 - 电力消耗基准
司法部长； c）家庭规模需要AER来管理和更新最初基准测试之日起每3年一次进行电力消耗基准。目前要求AER在2023年12月9日之前更新基准。规则171指定分销商必须以电力消耗基准为目的，以AER可能要求的方式和形式为AER提供信息。我们还建议删除零售规则第13条下的注1。2.1为什么此规则更改是无争议的？根据《国家能源零售法》的定义，一项非争辩规则意味着一项规则不太可能对能源市场或客户连接服务的监管产生重大影响。根据零售规则开发电力消耗基准的目的是，零售商可以遵守其法律义务，以在住宅客户的账单上呈现这些消费基准。由于这不再是零售规则下的法律要求，因此此规则更改将不会对能源市场或客户连接服务的监管产生重大影响。2.2对能源市场或监管
热门 AI 基准测试背后的研究社区动态
实验基准是近年来人工智能 (AI) 惊人进步的核心。在机器学习等领域，科学贡献的相关性通常与流行数据集或竞赛所取得的性能水平相关。与此相关，人工智能的技术贡献不仅限于同行评议期刊或会议上的单篇科学论文，而是一个更复杂的团队和社区项目生态系统，这些团队和社区项目开发架构或系统，并不断更新报告（通常在 arXiv.org 和其他开放存储库上）、源代码、预训练模型和结果（通常在 github.com 上）。这项活动通常由基准驱动。传统的科学计量研究很少捕捉到基准对影响人工智能研究的重要性，因为它们主要关注已发表的论文及其之间的引用。在本文中，我们分析了基准如何影响人工智能的研究动态以及从学术界到科技巨头等不同参与者的行为方式。我们对 25 个流行的 AI 基准进行了分析，总共有 1,943 个结果条目。我们从书目存储库中提取了合著者社区，并绘制了它们随时间变化的性能结果。对于每个基准，“成功”与它们对 SOTA 前沿的贡献有关，SOTA 前沿是一条由二维图上的性能跳跃定义的最先进曲线，以时间和性能为维度。我们探索了一系列假设，这些假设涉及在基准上进行重复尝试的社区与进行更多孤立尝试的社区的行为、成功社区的组成（单一机构与多个机构）、它们的多样性（行业、学术界或混合）以及每个社区活跃成员数量的时间动态。最近的研究 1、2 表明“小团队会破坏，而大团队会发展”，但这一发现在
2020估计的市场价格基准。 ...
PCIA的计算是在D.11-12-018中建立的，最近在D.19-10-001中进行了完善。3 PCIA或公用事业的冷漠量相当于公用事业公司在给定年内的市场价值降低其市场价值。市场价值在d.19-10-001中定义为“以美元计量的估计财务价值，这归因于能源资源的公用事业投资组合，目的是计算给定年份的电费无差调整。” D.19-10-001将市场价格基准（MPB）定义为“与公用事业投资组合中三个主要价值相关的每单位价值（不是总投资组合价值）的估计（能源，资源充足性和可再生能源）”。作为市场价值总体计算的一部分，将4个MPB乘以相关投资组合量。预测的加法器是旨在减少冷漠量的不确定性的机制，而真正的UP加成器是旨在将实际实现的市场收入与预测值相结合的机制。ra加法器是MPB，它反映了公用事业投资组合中每个容量单位的估计值，可用于满足资源充足义务，为每千瓦年度的美元价值（$/kW年）。RA加法器具有三个子组件，反映了遵守RA计划所需的每种RA产品：系统，本地和灵活。5
澳大利亚实现净零排放的解决方案、行动和基准
在农业领域，已经有成熟的技术可以减少能源和水的使用，80% 的谷物农场已经在使用信息通信技术来提高生产效率。减少非能源排放带来了特殊的技术挑战。牛（牛肉和奶制品）是该行业最大的排放源，虽然已经存在成熟的解决方案可以逐步改善牛的排放，但零排放的选择仍处于新兴阶段（例如，新西兰正在测试用于减轻甲烷排放的疫苗）。与此同时，技术改进使实验室和植物肉变得更加可行——两者都引起了投资者的兴趣。值得注意的是，Beyond Meat 的股价在 2019 年在纳斯达克上市后的三个月内上涨了 700% 以上。