XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcomparability
SOK：5年的神经差异隐性分析
摘要。在2019年加密货币上，A。Gohr通过将深度学习应用于现代块密码密码分析，引入了神经差异加密分析。令人惊讶的是，由此产生的神经差分区分使11发斑点的新最新键恢复复杂性。根据Google Scholar的说法，截至2024年5月，GOHR的文章被引用了178次。出现在这些后续作品中的各种目标，技术，设置和评估方法学授予了我们在本文中提供的知识系统化。更具体地说，我们提出了这178个出版物的分类法，并专注于涉及差异神经区分器的50个，以系统地审查和比较它们。然后，我们讨论该领域的两个挑战，即神经区分和缩放的可比性。
人工智能分类器能与人类审阅者匹敌吗？
简介 > 随着医学文献的出版量不断增加，人工智能 (AI) 逐渐被视为提高文献综述筛选效率的工具。1 > 美国国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 最近的指导承认了人工智能在协助文献综述过程中的优势，强调了人工智能辅助流程在支持报销提交方面的进展。> AI 分类器通过对一组问题进行出版物二元分类，为 AI 筛选提供了一种替代方案。> AI 分类器不限于单一用途设置，可以应用于多个评审，并有可能迭代提高准确性。> 虽然有大量关于 AI 筛选的文献，但评估 AI 分类器及其与人类审阅者的可比性的证据有限。
有关气候相关指标、目标和……的拟议指导意见
– 清晰度和可比性。在工作组于 2019 年进行的调查中，75% 的受访组织表示，指标和目标建议实施起来有些困难或非常困难。编制者发现，指标和目标建议实施中最大的问题是缺乏标准化的行业指标；用户要求的最重要的披露改进之一是披露标准的、行业特定的、与气候相关的指标。在 2021 年 2 月的董事会会议上，国际证券委员会组织 (IOSCO) 重申“迫切需要提高可持续发展报告的一致性、可比性和可靠性，最初重点关注与气候变化相关的风险和机遇，随后将扩展到其他可持续发展问题。”在该新闻稿中，IOSCO 特别指出，需要将可比指标和叙述作为优先改进领域。6
SSRO - GOV.UK
可比性原则：基准利润率的目的是为确定合同利润率提供起点。它是根据经济活动全部或部分包含在有助于交付 QDC 和 QSC 的活动类型的公司的回报来设定的。基准利润率：计算属于单一来源法规的合同的合同利润率的 6 步流程中的第 1 步。基准利润率是过去三年基础利率的平均值。基础利率：基于比较组中公司在一个财政年度的表现的中位利润率（生产成本回报率）。SSRO 在应用资本服务调整之前和之后报告此情况。生产成本回报率：作为基础费率和基准利润率基础的利润衡量标准：
2020-2021孕产妇和婴儿健康评估调查
数据来源：MIHA是对加利福尼亚州居民妇女的年度基础调查，其现场出生，全州样本量在2020年为6,363，在2021年为6,039。MIHA参与者是从CDPH每月出生文件中抽样的。患病率（％），95％的置信区间（95％CI）和人口估计（四舍五入至最接近的一百个），以代表所有现场出生的女性。数据由CDPH孕产妇，儿童和青少年卫生部门的卫生资产中心编写。miha是孕产妇，儿童和青少年卫生部门以及加利福尼亚公共卫生系的妇女，婴儿和儿童部和旧金山分校的卫生公平中心。有关加权，与前几年的可比性和技术定义的信息有关的信息。访问MIHA网站www.cdph.ca.gov/miha。
呼吁全球发挥气候适应领导力
注意：此图旨在说明投资一系列适应方法的广泛经济案例。净收益显示了到 2030 年从五个领域的 1.8 万亿美元投资中获得的全球净收益的近似值（由于四舍五入，总数不等于各行之和）。实际回报取决于许多因素，例如经济增长和需求、政策背景、机构能力和资产状况。此外，这些投资既没有解决各部门可能需要的所有问题（例如，农业部门的适应将远远超过旱地作物生产），也没有涵盖所有部门（因为不包括卫生、教育和工业部门）。由于数据和方法的限制，此图并不意味着各部门或各国投资的完全可比性。来源：世界资源研究所。
气候动作和ISO标准
有效地应对气候危机并实现全球净零排放目标，加速能源密集型行业的脱碳至关重要。通过提供实施可持续实践和技术的统一框架，国际标准为减少碳排放，提高能源效率并过渡到清洁技术的明确指南。这些标准促进了温室气体（GHG）排放的测量，报告和验证，使行业能够跟踪脱碳目标的进度。使用公认的温室气体会计标准进一步确保排放数据的一致性和可比性，从而为未来的跟踪和报告创建了可靠的基准。此外，它们促进了跨境的低碳创新和最佳实践的采用，帮助行业满足国际气候目标，同时保持全球市场的竞争力。