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Anatolia可持续性报告2024
委员会的责任和责任•建立公司的可持续性策略，目标和政策，•遵循可持续性的国家和国际发展，以确保识别，测量，监测，监测，记录，记录，审核和报告环境，社会和经济风险，并影响所有与公共活动有关的活动，并确保涉及的所有活动，并确保涉及的所有活动，并确保涉及的活动，并涉及该公司的实现，并确保涉及该公司的实现，并涉及该公司的实现，并涉及该公司的实现。根据公司的可持续性策略和目标，为员工内在的内在化而努力，并组织必要的培训，并在相关问题上进行必要的培训，•与公司利益方面的利益相关者进行可持续性和协调利益相关者的参与度，以支持向范围内的范围纳入范围，以确保在范围内携带碳质量，以确保范围范围内的业务范围，以确保范围内的业务范围，以确保范围内的业务范围，以确保业务范围内的业务范围，•核心范围内的欧洲销售•在可持续性原则中责任和责任•建立公司的可持续性策略，目标和政策，•遵循可持续性的国家和国际发展，以确保识别，测量，监测，监测，记录，记录，审核和报告环境，社会和经济风险，并影响所有与公共活动有关的活动，并确保涉及的所有活动，并确保涉及的所有活动，并确保涉及的活动，并涉及该公司的实现，并确保涉及该公司的实现，并涉及该公司的实现，并涉及该公司的实现。根据公司的可持续性策略和目标，为员工内在的内在化而努力，并组织必要的培训，并在相关问题上进行必要的培训，•与公司利益方面的利益相关者进行可持续性和协调利益相关者的参与度，以支持向范围内的范围纳入范围，以确保在范围内携带碳质量，以确保范围范围内的业务范围，以确保范围内的业务范围，以确保范围内的业务范围，以确保业务范围内的业务范围，•核心范围内的欧洲销售•在可持续性原则中
年度和可持续性报告2024 -Ratos ab
通过开发技术和基础设施解决方案领域的领先运营，并提供有助于长期可持续盈利能力的数字服务和产品，Ratos既为其股东和社会创造价值。Ratos独特的治理模型的实力Ratos Business System（RBS）自2018年推出以来就导致了EBITA的良好表现，随着我们的公司之间创造协同效应。他们通过网络和商业合作伙伴关系以及通过与工业协同作用的合并来这样做。
Intertek可持续性政策2024
•基于科学的目标倡议（SBTI）：Intertek已承诺将基于科学的温室气体（GHG）减少降低目标设定与SBTI一致，旨在将全球变暖限制在前工业级别以上的1.5°C。•联合国竞赛零竞选活动：该公司加入了联合国的零竞选活动，并承诺在2050年之前实现净零碳排放。•MSCI ESG评级：Intertek获得了MSCI的最高“ AAA” ESG评级，反映了其在人力资本，碳排放，隐私和数据安全以及治理等领域的强劲表现。•可持续性评级：公司的评级为15.9，将其作为“低风险”。该评级反映了相对于其行业同行的有效管理ESG风险。•ISS ESG：公认为“主要”，该公司满足或超过其行业行业的可持续性绩效要求。•FTSE4GOOD指数包含：Intertek已包含在FTSE4Good指数中，该指数衡量了证明ESG实践强大的公司的绩效。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
1,2技术科学学院 - Sebha 3高级技术工程研究所 - Sebha摘要：随着人工智能（AI）继续推动各个领域的进步，AI模型中对解释性的需求变得越来越重要。许多最先进的机器学习模型，尤其是深度学习体系结构，都是“黑匣子”，使他们的决策过程难以解释。可解释的AI（XAI）旨在提高模型透明度，确保AI驱动的决策是可以理解的，可信赖的，并且与道德和监管标准保持一致。本文探讨了AI解释性的不同方法，包括本质上可解释的模型，例如决策树和逻辑回归，以及诸如Shap（Shapley添加说明）和Lime（局部可解释的模型 - 敏捷的解释）之类的事后方法。此外，我们讨论了解释性的挑战，包括准确性和可解释性之间的权衡，可伸缩性问题以及特定领域的要求。本文还重点介绍了XAI在医疗保健，金融和自治系统中的现实应用。最后，我们研究了未来的研究方向，强调了混合模型，因果解释性和人类协作。通过培养更容易解释的AI系统，我们可以增强数据科学应用程序中的信任，公平性和问责制。关键字：可解释的AI（XAI），可解释性，机器学习，黑盒模型，模型透明度，摇摆，石灰，道德AI，可信赖的AI，事后解释性，偏置缓解性，调节性，监管合规性，人类 - ai相互作用。
环境与可持续性咨询委员会
环境和可持续性很重要，例如，丛林和水道的循环经济，保护和管理，减轻和适应我们不断变化的气候，生物多样性，减少碳，可再生能源，综合水管理，可持续发展，可持续发展和可持续运输
在线手写的基于CNN的阿尔茨海默氏病检测的解释性
全球有超过5500万人受痴呆症影响，每年有近1000万例新病例，阿尔茨海默氏病是一种普遍且具有挑战性的神经退行性疾病。尽管对阿尔茨海默氏病检测的机器学习技术取得了重大进步，但深度学习模型的广泛采用引起了人们对其解释性的关注。在在线手写分析的深度学习模型中缺乏解释性，这在阿尔茨海默氏病检测的背景下是文献中的一个关键差距。本文通过解释应用于多变量时间序列数据的卷积神经网络的预测来解决这一挑战，该预测是由在图形平板电脑上手写的连续循环系列相关的在线手写数据生成的。我们的解释性方法揭示了健康个体和被诊断为阿尔茨海默氏症的人的不同运动行为特征。健康受试者表现出一致，平稳的运动，而阿尔茨海默氏症患者的表现出了不稳定的模式，其标记为突然停止和方向变化。这强调了解释性在将复杂模型转化为临床相关见解中的关键作用。我们的研究有助于提高早期诊断，为参与患者护理和干预策略的利益相关者提供了重要的可靠见解。我们的工作弥合了机器学习预测与临床见解之间的差距，从而促进了对阿尔茨海默氏病评估的高级模型的更有效和可理解的应用。
EN_2024可持续性报告
星座的合并非财务绩效声明（“déclarationconsolidéederperformance forshial-financière”或本报告中包含的“ dpef”）（如第85页，第85页），由独立的第三方PriceWaterHouseCoopers审核验证。PriceWaterHouseCoopers审计验证了我们的DPEF符合法国商业法规的规定（R. 225-105条），以及我们DPEF中提供的信息选择的公平性，例如关键绩效指标和解决风险的一些措施（R. 225-105 I，R。225-105 I，3和II法国商业法典）。PriceWaterhouseCoopers的工作审计是根据文章的规定进行的。225-1 et seq。确定独立第三方进行参与的条件；在法国法定审计师研究所（“ CNCC”）的专业指导下；以及ISAE 3000保证参与外，除了审核或对历史财务信息的审查之外。PriceWaterhouseCoopers审核的验证报告（本报告的第89-93页中包括）详细描述了执行的验证工作。
B2B网络，可再生能源和可持续性
摘要：尽管使用可再生能源的利益和优势是显着的，而且其价格急剧下降，预计将进一步下降，但可再生能源的扩散和采用仍然落后于化石能量。本文提高了我们对企业之间相互关系的作用的理解（作为父母和子公司企业中B2B网络的一个例子）。此外，它证明了这种相互关系可以有助于可持续和能量良好技术的扩散和采用。本研究描述了相互关联的公司中的四个扩散通道，这些通道可以帮助促进和使用可再生和可持续的能量。本文还报告了每个扩散渠道的实际份额，这有助于实践实施可持续的能源技术。发现，父母组织在B2B环境中实施了大多数（超过50％）的可持续和能源技术。相比之下，育间关系负责组织中实施的可持续性和能源技术的30％。这些发现与强制观点理论一致。在某种程度上，他们可以解释实践中可持续和能源技术的实施水平的差异。这些发现可以帮助实践者在想促进组织中实施新技术时优先考虑扩散渠道。某些组织可能期望子公司发起的创新更为成功，而不是由母公司执行的创新，但在本研究中未研究采用可持续和能量能力技术的成功水平。建议进一步的研究以研究不同扩散渠道之间的关联程度和在采用创新方面的成功水平。我们没有找到类似的研究来比较结果，这可能是本研究的局限性之一。