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澳大利亚的全球化石燃料碳足迹
虽然澳大利亚几乎没有进口煤炭和化石天然气，但它既是石油的进口商又是出口商。大多数对精制石油产品的需求是通过进口来满足的，在2022，4，B中有73％，其余由国内炼油行业提供。原油在2022年占能源出口的4％，但澳大利亚也进口了其产生的原油的一半。绝大多数原油是在西澳大利亚州生产的，在2022年生产84％，但澳大利亚剩下的两个炼油厂分别在昆士兰州和维多利亚州的东海岸，分别在东海岸。
在埃塞俄比亚农村地区，使用集合机器学习算法预测新生儿死亡率
类失衡。不平衡的数据集可以使机器学习模型偏向多数级别，从而影响了他们准确预测少数类别的能力[24]。数据不平衡的问题通常与错误分类的问题有关，在这些问题中，与多数类相比，少数类别往往会被错误分类[25]。可以通过减小或过度采样来减少问题，从而产生类平衡的数据。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）是一种非常流行的过采样方法，旨在改善随机的过度采样[26]。根据Batista等人[25]，过度采样方法比未经少采样方法给出了更好的结果。当数据高度不平衡时，多数族裔和少数族裔之间的显着差异可以通过过度采样方法来处理。通过添加或删除数据集中的样本，可以解决不平衡的类分布问题[27]。
RIT-D草案项目评估报告
努力指出，拟议的传输变电站将是共享网络资产，将成为Endeavor监管资产基础的一部分。最初预计这些潜在客户将利用大部分资产，将建立具体的关税安排，以从受益人那里收回增强成本的大部分（即新客户）。这些客户将被收取成本反射网络价格，并由此网络扩展投资明确确定。这将确保现有客户的交叉补贴，但可以调整以使得由于大量客户从资产中受益，因此可以相应地分享费用。
平等影响评估（EIA）敏捷工作优惠
强烈的文化变化和移动IT技术的使用增加需要为大多数员工提供新的工作模型。该模型涉及在工作安排中创建灵活性，并使用移动IT技术为员工提供更多的工作方法，这意味着大多数员工的接受，他们将不再在办公室内拥有专用的办公桌。因此，该项目取决于对新工作方式的热情更新，必须在服务变更的开发阶段考虑这一点，以确保支持任何受影响的员工并感到有价值，以使他们能够接受变革。