XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用指标
白羊座和ADMS测试床概述和更新
1。现实，实时的（硬件在循环）模拟实验室中的真实或代表性分配功率系统，其中包括幕后和公用事业规模的ders 2。能够通过行业标准的通信协议与商业或商业前网格管理软件接口实验室系统3。能够使用指标和可视化评估网格控制的性能。
能源设计评级情况说明书 2019 - 灯光
什么是 EDR？ 加州 2019 年建筑能效标准（能源法规或第 24 章第 6 部分）采用了能源设计评级 (EDR)。EDR 既是能源使用指数，也是使用性能方法确定新建低层住宅建筑是否符合能源法规的指标。新的 EDR 合规指标取代了 2016 年新建建筑能源法规中包含的时间相关估值 (TDV) 能源使用指标。但是，增建和改建将继续使用性能方法的 TDV 能源使用指标。EDR 指数：0-100 EDR 的取值范围为 0-100，其中 0 表示根据 TDV 能源使用量净能耗为零的建筑，100 表示符合 2006 年国际节能规范 (IECC) 的建筑。EDR 指数旨在帮助消费者了解他们的住宅相对于零 TDV 住宅的效率。 EDR 指数越低，住宅的能源效率越高。为什么？EDR 指数与汽车的 MPG 标签非常相似，它可以轻松比较各个家庭的能源效率和可再生能源的影响。EDR 还允许我们将光伏 (PV) 存储组件纳入合规方程，同时要求建筑物在考虑现场产生的可再生能源之前优于基线。
青少年药物预防计划的荟萃分析
为简洁起见，将两个不同的荟萃分析称为 1986 年和 1993 年。应注意一些差异。首先，1986 年，预防计划的第 3 类是在一个维度上确定的：计划的内容或主题。1993 年，这扩展到包括两个维度：内容或主题以及计划内容的传递方式。4 其次，1993 年的药物预防计划样本仅限于学校预防计划，而 1986 年的样本包括学校和社区计划。第三，由于青少年吸毒在 1978 年达到顶峰，1993 年的荟萃分析仅研究了 1978 年至 1990 年的数据（而 1986 年的荟萃分析研究了 1972 年至 1984 年的数据）。做出这一选择是为了反映药物使用下降的社会趋势（Johnston 等人，1986 年，1989 年）。第四，1993 年最终样本中的 120 个项目都使用了药物使用指标，而 1986 年元分析中只有 91 个项目使用了药物使用指标。1993 年最终样本中的项目包括 1986 年元分析后确定的 81 个项目和 1986 年之前元分析中确定的 39 个项目。
在预测心力衰竭患者中的机器学习预测脆弱综合症中的应用
住院，骨折的发生，残疾和死亡率是脆弱的代理[35]。在另一项工作中，与EFI诊断相比，使用指标变量的不同组合预测结果[36]。他们的结果暗示，SVM的表现优于k-neartheard邻居和决策树算法。这些研究的结果是有希望的，但是最有效的SVM模型中使用的解释变量的数量为70。该模型的准确性为93.5％，有希望的Cohen Kappa指数为87％。同时，包含10和11个解释变量的模型比模型的许多解释变量中的一些更好，这表明使用各种变量组合。但是，此工作仅
2023 年绩效问责报告 马里兰州公立学院和大学
年度绩效问责报告 (PAR) 是马里兰州公立学院和大学承担责任的重要机制。通过绩效问责计划，机构必须建立和维护绩效标准，并使用指标来评估其在实现机构和全州高等教育目标方面的有效性。每年，每所公立高等教育机构的理事会都必须向马里兰州高等教育委员会 (MHEC) 提交一份书面报告，说明该机构在实现绩效问责计划中的目标方面取得的进展。这份总结性的全州报告包括马里兰州公立机构在 2022-2023 学年报告周期提交的内容中的重点内容。
生成AI模型的值得信赖的评估
生成的AI（Genai）模型最近在各种应用中取得了出色的经验性能，但是它们的评估缺乏不确定性定量。在本文中，我们提出了一种基于其相对性能差距的无偏估计器比较两个生成模型的方法。从统计学上讲，我们的估计器达到了参数收敛率和渐近正态性，从而实现有效的推理。在计算上，我们的方法是有效的，可以通过并行计算和利用预存储的中间结果来加速。在具有已知地面真相的模拟数据集上，我们显示了我们的方法有效地控制I型错误，并实现与综合使用指标相当的功率。此外，我们还以统计置信度证明了方法在评估真实图像数据集上的扩散模型时的性能。
测量生态系统服务 - 尼古拉斯研究所
衡量和传达政策目标的进展情况主要通过使用指标来实现。因此，指标可以在决策和适应性管理中发挥核心作用，并提供科学与政策之间的重要接口。随着全球社会越来越意识到他们对自然系统的依赖，以及许多系统正在以惊人的速度退化的迹象，生态系统服务指标对政府和政府间进程变得越来越重要。其中包括《生物多样性公约》及其 2011-2020 年战略计划中所载的爱知目标；生物多样性和生态系统服务政府间平台工作方案；以及用于监测可持续发展目标进展的工具。在国家层面，生态系统服务指标可以支持生态系统核算过程、自然资本报告以及将生态系统纳入发展政策和计划的主流。
测量生态系统服务 - 尼古拉斯研究所
衡量和传达政策目标的进展情况主要通过使用指标来实现。因此，指标可以在决策和适应性管理中发挥核心作用，并为科学和政策提供重要的接口。随着全球社会越来越意识到对自然系统的依赖，以及许多系统正在以惊人的速度退化的迹象，生态系统服务指标对政府和政府间进程变得越来越重要。其中包括《生物多样性公约》及其 2011-2020 年战略计划中所载的爱知目标；生物多样性和生态系统服务政府间平台工作方案；以及用于监测可持续发展目标进展的工具。在国家层面，生态系统服务指标可以支持生态系统核算过程、自然资本报告以及将生态系统纳入发展政策和计划的主流。
重视公共交通的便利性
最重要的是便利性，在确定对交通服务的需求时至关重要，至少在有其他出行方式可供选择时是如此。便利性是私家车用于客运的最强大吸引力之一。对于公共交通的用户来说，便利性显然也很重要，但在设计交通系统或监测其运营绩效时，便利性并不总是明确定义，而且通常不会进行衡量。在许多情况下，公共交通便利性的提高会降低出行的单位成本（每小时欧元/美元或每分钟几美分），从而提供相当于提高出行速度的收益。本报告重点关注便利性及其对用户体验的重要性。它回顾了便利性的操作定义、用户愿意为便利性付费的证据以及使用指标来评估和改善公共交通的便利性，以期使其更有效、更具竞争力。
通过机器学习来推进生物地理祖先预测
摘要：像狙击手或混合模型之类的工具是生物地理血统的法医科学中最先进的方法。但是，它们尚未系统地与其他学科中广泛使用的分类器进行比较。注意到遗传数据具有表格形式，本研究通过对TABPFN进行基准分类分类器来解决这一差距，TABPFN是一种用于表格数据的尖端，通用机器学习分类器。比较使用指标（例如准确性（正确分类的比例）和ROC AUC）评估性能。我们根据已发表的培训和测试数据集研究了在全核和大陆级别的个人的分类任务。我们的结果揭示了方法之间的性能差异很大，而TABPFN始终达到了整个数据集的最高精度和ROC AUC。根据这些发现，我们建议在法医学中采用TABPFN进行人群分类。