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World File Search System估算
估算湿地碳库存的现场指南
作为ARCWBW应用的一部分以及2030年绿色经济计划（PGE）的实施，使用一种简单有效的方法，有必要严格和系统地估算各种湿地的碳库存。这种方法对于优先考虑湿地进行保护至关重要。这种方法也可以用于记录与这些生态系统破坏或改变相关的碳损失（例如，排水或住宅开发）。除了引起温室气（GHG）排放外，陆地碳库存的损失是无法恢复的，这破坏了抵抗气候变化的努力。尽管泥炭地已经被认为是重要的碳储层（Garneau and van Bellen，2016年），但目前魁北克省各种湿地的碳库存值只有碎片数据库。
使用...估算县级疫苗接种覆盖率
摘要 1 全国儿童免疫调查 (NIS-Child) 是一项针对美国 19 至 35 个月儿童的父母和监护人的随机拨号调查。NIS-Child 每年在国家和州一级以及选定的地方和地区提供儿童疫苗接种覆盖率估计值。我们描述了使用 NIS-Child 数据生成县级疫苗接种覆盖率的小区域估计方法。使用 2008-2018 年 NIS-Child 数据，结合队列以增加样本量，得出 2007 年至 2011 年和 2012 年至 2016 年出生儿童的两岁儿童估计值。这些模型使用来自区域卫生资源文件、人口普查规划数据库、出生记录和其他来源的县级预测因子。我们描述了应用横断面 Lindley 和 Smith 区域级模型（也称为 Fay-Herriot 模型）的方法，以及选择县级疫苗接种覆盖率预测因子的方法和与这些方法相关的局限性。县级估计值是使用 James-Stein 方法生成的，这是一种经验最佳线性无偏预测方法。此外，我们讨论了一个交互式地图工具，该工具显示了县级疫苗接种覆盖率估计值在各县之间的差异以及县级覆盖率可能与县级特征之间的关联。关键词：随机数字拨号；Fay-Herriot 模型；James-Stein 估计；数据可视化
利益相关方研讨会：- 排放量估算
EPRI 成立于 1972 年，是全球领先的独立非营利能源研究和开发组织，在世界各地设有办事处。EPRI 值得信赖的专家与 45 个国家的 450 多家公司合作，推动创新，确保全球公众能够获得清洁、安全、可靠、负担得起且公平的电力。我们共同塑造能源的未来。
电池电动汽车范围估算工具第3部分
•RMSE值用作指标来确定哪种模型提供了最准确的范围估计。•基于最大化效率，计算能力和准确性开发了多个模型。•ML将基于物理学的模型的RMSE减半，预测准确性大大提高。•混合模型为电动卡车提供了准确的范围估计，从而通过提高电动车队的可靠性和效率来使PACCAR受益匪浅。
蒸散量估算，重点关注地下水...
图 2.6。根据使用 Penman-Monteith 方程对德克萨斯州 58 个地点和邻近各州 7 个地点的计算得出的长期（30 年）年度草类参考作物 ET（ET o）................................................................................................................18
蒸散量估算，重点关注地下水...
图 2.6. 基于使用 Penman-Monteith 方程计算的德克萨斯州 58 个地点和邻近各州 7 个地点的长期（30 年）年度草类参考作物 ET（ET o）................................................................................................................................................18
国防部财政年度（FY）2023预算估算
UNCLASSIFIED Department of Defense FY 2023 President's Budget Exhibit R-1 FY 2023 President's Budget Total Obligational Authority 25 Mar 2022 (Dollars in Thousands) FY 2022 FY 2022 Division B FY 2022 FY 2022 FY 2022 Less Division C Division B Division A Division N FY 2021 Supplementals P.L.117-43 P.L.117-70 P.L.117-86 P.L. 117-103 (Base + OCO) Enactment Enactment* Enactment** Enactment*** Enactment**** ------------- ------------- ------------- ------------- ------------- ------------- Summary Recap of FYDP Programs ------------------------------ Strategic Forces 897,413 1,157,141 General Purpose Forces 3,542,013 4,578,366 Intelligence and Communications 1,143,506 1,142,450 47,500 Mobility Forces 886,208 825,887 Research and Development 14,431,656 16,605,652 Central Supply and Maintenance 122,916 155,648 Training Medical and Other 7,012 17,944 Administration and Associated Activities 68,180 89,612对其他国家的支持3,592 2,420空间6,979,949 7,040,836分类计划18,446,562 21,574,362总研究，开发，测试和评估的总体研究，开发，测试和评估46,529,007 53,190,190,318 47,318 47,500 R-123 PP：fy nows） 2022年3月25日，15:49:52 *包括根据扩展政府资助和交付紧急援助法的颁布资金（公共法第117-43号）。 **包括根据进一步扩展政府资助法（公法117-70）制定的资金。 ***包括根据进一步的额外扩展政府资助法（公法117-86）制定的资金。 ****包括根据《乌克兰补充拨款法》（公法117-103）制定的资金。 第四页未分类卷2 -VII117-86 P.L.117-103 (Base + OCO) Enactment Enactment* Enactment** Enactment*** Enactment**** ------------- ------------- ------------- ------------- ------------- ------------- Summary Recap of FYDP Programs ------------------------------ Strategic Forces 897,413 1,157,141 General Purpose Forces 3,542,013 4,578,366 Intelligence and Communications 1,143,506 1,142,450 47,500 Mobility Forces 886,208 825,887 Research and Development 14,431,656 16,605,652 Central Supply and Maintenance 122,916 155,648 Training Medical and Other 7,012 17,944 Administration and Associated Activities 68,180 89,612对其他国家的支持3,592 2,420空间6,979,949 7,040,836分类计划18,446,562 21,574,362总研究，开发，测试和评估的总体研究，开发，测试和评估46,529,007 53,190,190,318 47,318 47,500 R-123 PP：fy nows） 2022年3月25日，15:49:52 *包括根据扩展政府资助和交付紧急援助法的颁布资金（公共法第117-43号）。**包括根据进一步扩展政府资助法（公法117-70）制定的资金。***包括根据进一步的额外扩展政府资助法（公法117-86）制定的资金。****包括根据《乌克兰补充拨款法》（公法117-103）制定的资金。第四页未分类卷2 -VII
LSEG ESG碳数据和估算模型
1. 获取最新的可用总能耗数据。该数据可能是今年、去年、两年前等等。2. 对于公用事业经济部门的公司，应使用总能耗数据。3. 用该能耗数据除以同一年的员工人数。4. 计算相同的比率，但现在针对同一行业中的所有其他公司，即 8 位 TRBC 位数。如果可用比率的数量小于 10，则应将公司集扩展到行业组（6 位 TRBC 位数）。如果比率的数量仍然小于 10，则应将公司集扩展到商业部门（4 位 TRBC 位数）。如果可用比率的数量仍然小于 10，则应将公司集扩展到经济部门（2 位 TRBC 位数）。5. 计算主要公司（来自第 2 点的数字）在第 3 点的比率内的百分位排名
博茨瓦纳估算COVID-19的疫苗输送成本
这项研究使用了基于成分的基于成分和自上而下的方法的混合，在2021年3月1日至2022年3月1日期间，回顾性收集了博茨瓦纳疫苗输送成本的数据，这代表了该国疫苗的前13个月。数据收集是在六个DHMT的样本中在国家和次国级别进行的，并推断为未采样的DHMT。包括所有政府部门，捐助者/合作伙伴和非政府组织（NGO）所产生的费用。估计有19种不同的资源项目的总成本和每剂量的成本。该研究估计财务支出（财政成本）以及参与Covid-19-19疫苗及其主管（经济COTS）的现有员工的成本。该研究还估计了疫苗采购的成本，包括购买和捐赠的剂量。
使用人工智能改善项目管理的时间估算
总共发现 12 个已完成的项目既有足够的时间报告数据，也有一些项目信息。以前的项目平均比项目开始时估计的时间多 55.1%。每个项目都有以下一项或多项：项目描述、工作分解结构和/或甘特图。但是，几乎所有项目的细节程度都很低，很难提取有用的特征。一个恒定时间模型（预测每个项目花费相同的时间）的均方根误差 (RMSE) 为 5058 小时，平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 282%。另一个模型考虑了项目是纯软件、纯硬件还是两者兼有，其 RMSE 为 4269 小时，MAPE 为 320%。由于数据稀缺，没有进行进一步的改进。确定为了开发出能够与人类估计相匹配的预测模型，以下条件至少之一必须为真：数据的细节程度更高、以前项目的样本量更大，或者项目更相似以便它们更频繁地共享共同特征。