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CDP 全面企业评分介绍 2024
虽然之前单独的问卷现已整合，但 CDP 将在 2024 年继续对气候变化、森林和水安全进行单独的评分。每个环境问题领域都有自己独立的评分方法。完整的企业问卷共有 13 个模块。模块 1 至 6、12 和 13 是整合的，这意味着这些模块中的问题涵盖了多个环境问题领域。因此，这些模块中的问题将针对多个环境问题领域进行评分，气候变化、森林和水安全采用单独的评分方法。相反，模块 7-9 特定于一个环境问题领域，因此只会针对一个环境问题进行评分。模块 10 和 11 特定于塑料和生物多样性问题领域，2024 年不会对这两个领域进行评分。
epcoritamab（Tepkinly®）作为单一治疗复发或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）
•在过去的几年中，针对年轻患者（≤60岁）患有复发性疾病的标准疗法和没有治疗限制性合并症的老年患者是常规的救助疗法，然后进行ASCT高剂量治疗。但是，只有在对常规剂量诱导疗法有反应时，才能预期令人满意的结果，如果主要诊断和复发之间的少于12个月，这是很少见的。•对于诱导疗法，3个循环R-DHAP或R-ECE被认为是相等的。•或者，R-GDP被认为是等于（但可以更好地容忍）R-DHAP的R-GDP提供了一种选项。•对于高剂量治疗，通常使用梁方案。•未指示用利妥昔单抗进行维护治疗。•对于年轻的高剂量符合原发性难治性疾病或早期复发的患者（在完成一线治疗后的12个月内），3个随机高剂量治疗的随机3阶段3试验，然后将ASCT与随机抗CD19 CAR T细胞治疗直接进行比较。Zuma-7试验显示，芳二烯 - 曲甲基臂中患者的无事件生存率显着提高。同样，在转变试验患者的Lisocabtagene-Maraleucel组中，无事件生存率显着提高。相反，在贝琳达试验患者中，使用Tisagenlecleucel与标准疗法的CAR T细胞治疗之间没有显着差异。患有化学难治性疾病的患者，高剂量治疗后主要诊断与复发或复发之间的短时间是同种异体移植的候选者。尽管贝琳达试验的负面结果，但在批准和报销后，可以将Axabtagene-cololeucel或Lisocabtagene-Maraleucel进行苯甲酸苯甲酸酯或Lisocabtagene-Maraleucel进行治疗，为原发性难治性疾病或早期复发的患者的新标准。•目前，Axabtagene-ciloleucel和Tisagenlecleucel均由EMA批准至少2种先前疗法的患者（根据批准研究），分别复发/难治性DLBCL患者，原发性纵隔B-cell淋巴瘤和转化的Follicullicular淋巴瘤。目前，尚不清楚CAR-T细胞疗法是否优于同种异体移植。针对不符合高剂量治疗的患者的治疗建议：
药品短缺：评估和优先考虑加拿大药品临床重要性的评分系统
药品短缺是一个持续存在的全球健康问题，对政策制定者和医疗保健提供者构成重大挑战。1-6 药品短缺可能由各种因素造成，包括供应链中断、需求意外增加和全球化，并可能对患者结果产生负面影响。1-7 药品短缺还可能产生重大的直接和间接财务影响，主要是由于与确定和获取治疗替代品相关的药物采购和人员支出增加。4-6,8 虽然某些类型的药物更容易出现短缺，但各种不同的药物都出现短缺，任何一种药物都有可能面临风险。4,5,7,9,6,7 2022 年至 2023 年间，加拿大卫生部 (HC) 收到 2,700 多起药品短缺报告，平均持续时间为 98 天。7 因此，HC 成立了健康产品短缺理事会，以确定如何更好地解决健康产品短缺问题。6
SEM Sailor 评分标准
3. 细节人员将选择加权得分最高的水手，任何偏差都必须得到 PERS-4 的批准。如果一名水手在多个职位中得分最高，细节人员将选择符合该水手最高申请排名的职位。
智能消防员ppe：相变材料的影响
本文提出了一个自动的低成本和高级射击系统。使用图像处理技术来分析实际时间目标。在体育射击中，传统评分系统需要大量的时间和资源，因此，为了效率和准确性而需要自动化。所提出的系统使用位置的腔室，以免干扰射击者的射击线，从而捕获每个框架。接下来，使用图像处理算法（例如图像形态处理，透视转换和环检测）对影响的影响。与现有昂贵的系统不同，该系统旨在在官方内部环境中进行实际使用，在该官方内部环境中，可以将框架和黑色磁带用作更实惠的解决方案的目标。适用于寻求专业水平准确性的业余狙击手而无需其他设备。该算法分为两个阶段：标准前图用于测试方法，然后将角度应用于鲁棒性。它是使用计算视觉库在Python中开发的，并考虑到实现该项目目的所需的所有补偿。实验结果表明，该自动系统在射击检测和评分呈现之间需要第二秒，效率为98.3％。
2024评分指南-AP物理学C：机械：设置1
•增加的图意味着在块上正在完成积极的工作。•外力施加在块A上，导致块的速度增加，并且块的动能增加。•机械能是保守的和/或没有为块弹簧系统进行的工作，并且势能减少。
临床挖掘（皮肤采摘）障碍的评估工具
抽象挖掘（皮肤拾取）障碍（SPD）是一种精神病疾病，其特征是重复皮肤采摘，通常会影响诸如面部，手臂和手的ING区域。它在ICD-10，DSM-5-TR和PDM-2中具有自己的诊断分类。患有SPD的人可能会使用各种工具来挑选皮肤，并经常难以阻止行为。这种疾病通常在青春期出现，在女性中更为常见，成人终生患病率为1.4％。SPD与生活质量降低以及焦虑症，抑郁症和药物滥用率的增加有关。经过验证的评估工具对于诊断和监测SPD症状至关重要。皮肤拾取量表（SP），皮肤采摘量表修订（SPS-R），皮肤拾取效果量表（SPI）和皮肤拾取症状评估量表（SP-SAS）是评估SPD症状严重程度的常用工具。尽管这些工具显示出可靠性和有效性，但存在局限性，包括自我报告的潜在偏见以及在不同人群和语言中需要进一步验证的偏见。需要未来的研究来增强临床环境中SPD的筛查和评估工具的有效性。
CDP中小型气候变化评分类别权重2024
本文档概述了2024 SME权重，该权重将用于响应CDP的2024 SME问卷的组织评分类别。请参阅下面的权重摘要表，以获取特定分解。建议在阅读加权“摘要表”之前阅读2024 SME评分简介文档。有关哪些问题的分解属于哪个评分类别，请参阅SME 2024评分类别映射文档。评分类别是主题的问题分组。它们是2024个问卷模块的子组，并且在所有部门之间都是一致的。权重仅适用于中小企业管理和中小企业领导水平的评分类别。由于这是中小企业的第一年，因此中小企业领导水平未在2024年进行评分，因为这种权重在2024年不会在此级别进行。权重反映了在CDP中小型企业问卷边界内每个类别的相对重要性和可用的评分标准。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
NLU-STR在Semeval-2024任务1：基于生成的增强和基于编码器的语义文本相关性评分
语义文本相关性是语义相似性的更广泛的影响。它衡量了两个文本传达相似含义或主题或共享相关概念或上下文的范围。这种相关性概念可以在各种应用中（例如文档聚类和汇总）中提出。SEMREL-2024是Semeval-2024中的共享任务，旨在通过为包括阿拉伯语在内的14种语言和方言提供数据集来减少语义相关性任务中的差距。本文介绍了我们参与轨道A（阿尔及利亚和摩洛哥方言）和轨道B（现代标准阿拉伯语）的参与。在监督轨道（a）中对基于BERT的模型进行了精心调整，而基于BERT的CONINE相似性则用于无监督的轨道（B）。我们的系统在Semrel-2024中对MSA排名第1，Spearman相关得分为0.49。，我们为摩洛哥排名第5位，而阿尔及利亚的排名分别为0.83和0.53。