卡内基分类法的基本分类法使用学生入学、学位课程和研究活动数据对学院和大学进行分类。虽然这些都是机构类型的重要指标,但它们未能捕捉到机构独特性的另外两个重要方面:地域性如何影响机构的使命和战略活动,以及机构如何促进学生和社区之间的社会和经济流动性 (SEM)。卡内基分类法必须保持其基本分类法中使用的指标的清晰设计和易读性,同时,该系统还必须避免将一套狭隘的标准强加给机构,因为这可能会无意中削弱其使命或使高等教育系统同质化 (Ruef and Nag 2012)。卡内基分类法致力于认可机构对学生和社区之间的 SEM 的贡献,这为思考地域性和地理位置如何影响机构使命创造了机会。
标准化分类法使资产密集型工业组织能够系统地衡量和跟踪资产层次结构中不同级别的资产效率和性能。拥有结构良好的分类法还允许公司利用新兴的数据驱动技术,例如预测和健康管理 (PHM),通过直接将资产映射到特定于设备共性的分析内容,例如故障模式。然而,维护管理系统中设备分类法和编码结构的复杂性和使用对于不同的组织来说差别很大。本文介绍了一种数据驱动的方法,用于从维护管理系统中的设备记录中识别设备分类法。该方法将基于机器学习和基于规则的方法结合到混合的人机回路工作流程中,从而能够快速一致地将设备映射到标准分类法中。通过一个案例研究来展示所提出的方法在设备分类分类方面的性能和挑战。
生态可持续的经济活动和阈值可用于清楚确定哪种经济活动符合可持续发展,环境目标和可持续经济活动的原则。这样的分类法可以帮助投资者,发行人和项目促进者专注于向低碳和资源效率高,风险较高的经济体的过渡,并促进与气候有关的信息相关信息披露系统。由于目前在阿尔巴尼亚没有生效的分类法,因此该银行将在内部开发这些定义,并根据需要将其应用于其提供的产品。出于这些目的,银行可以使用其他国际实践的定义(例如欧盟分类法1)。根据相称的原则,适用的分类法应该足以满足银行的性质,范围,规模和商业模式。
3 SFAC提议的框架包括分类委员会和保管人,以维持分类法及其技术标准的科学综合性。分类委员会将监督戈弗·南斯(Gover Nance),战略方向和分类法的绩效,并批准所有出版提案。另一方面,独立组织分类法保管员将处理技术任务,教育和提高活动,并回应反馈和技术查询。有关更多详细信息,请参见SFAC分类路线图。
摘要 人为因素在航空电子系统的开发和集成中发挥着重要作用,以确保它们值得信赖并能有效使用。随着无人驾驶飞行器 (UAV) 技术对航空领域变得越来越重要,这一点是正确的。本研究旨在通过利用流行的航空访谈方法(图式世界行动研究方法)结合从文献中确定的关于信任的关键问题,了解无人机操作员在驾驶无人机时的信任要求。采访了六名拥有不同经验的无人机操作员。这确定了过去的经验对信任的重要性以及操作员的期望。除了可以帮助开发值得信赖的系统的设备、程序和组织标准之外,还提出了针对培训以积累经验的建议。所开发的方法有望在人机交互中赢得信任。
生物多样性的抽象准确的系统分类对于生态和进化研究是基础,尤其是在一个越来越降低和威胁生物多样性的世界中。在本研究中,我们建议使用遗传标记物的探索性分析,以从物种之间作为分子特征(MTS)的序列序列来获取其他信息。这些分子特征又可以为综合分类法提供独立的信息,以帮助属级限制。因此,我们使用叶叶属抗肌emimyrmex Cristiano等,2020年,Atta Fabricius,1804年,1865年的Acromyrmex Mayr作为模型来评估定期在系统生理和进化研究中定期应用的线粒体基因组片段。生物信息学分析揭示了可以用作诊断特征的物种之间共有的结构证据,将其与其他物种区分开,并支持对叶片的三个属的分类。有丝分裂组段的分子特征,以及其他特征,例如染色体数,核型特征,分子系统发育和形态学数据,可用于综合框架中,以访问生物多样性和目的分类学假设。
我们提出了来自欧盟,美国和中国的八项政府政治派出的全面AI风险分类法,以及全球16个公司政策,迈向建立统一语言来建立统一的语言来生成AI安全评估。我们确定了314个独特的风险类别,该类别组织为四层分类法。在最高级别,该分类法包括系统和运营风险,内容安全风险,社会风险以及法律和权利风险。分类法建立了各种描述与风险方法之间的联系,突出了公共和私营部门风险概念之间的重叠和差异。通过提供这个统一的框架,我们旨在通过跨部门的信息共享以及促进生成AI模型和系统的风险减轻风险的最佳实践来提高AI安全性。
在制定框架护理时,还采取了反映联合国可持续发展目标(SDG),并且在最佳努力的基础上,由技术专家小组准备的欧洲可持续活动分类法(EU分类法)。与欧盟分类法有关的GBP或发展的潜在变化将反映在框架的未来版本中,该版本将保持或提高当前的透明度和报告水平,并提供在任何此类盛行的原则或标准下有资格或认可的实体的外部审查。