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World File Search System基准
MSCI气候巴黎对齐基准选择索引方法
1索引由一组方法和政策文档（“方法集”）约束，包括当前的索引方法文档。有关更多详细信息，请参考附录IX。2在2020年12月3日，欧盟委员会在官方杂志（https：//ur- eur- lex.europa.eu/legal-content/en/txt/pdf/？以防欧盟授权的行为发生变化，并且需要对索引方法进行更新，MSCI将在实施该方法的更改之前发布公告。MSCI不会为此更新进行正式咨询。3欧洲议会的2019/2088法规（EU）和2019年11月27日在金融服务领域的可持续性相关披露的理事会，网址为：https：//eur-lex.europa.eu/legal-legal-legal-legal-legal-legle/legal- content/en/en/en/en/en/en/txt/pdf/pdf/pdf/pdf/？
通过患者语音进行人工智能检测喉癌的分类基准
预计未来几年喉癌病例将大幅增加。目前的诊断途径导致许多患者被错误地转诊到紧急疑似癌症途径，给患者和医疗系统带来了过度压力。人工智能提供了一种有希望的解决方案，它能够从患者的言语中非侵入性地检测喉癌，这有助于更有效地确定转诊的优先次序，并减少对非癌症患者的不当转诊。要实现这一潜力，开放科学至关重要。该领域的一个主要障碍是缺乏开源数据集和可重复的基准，迫使研究人员从头开始。我们的工作通过引入一个基准套件来解决这一挑战，该套件包含 36 个在开源数据集上训练和评估的模型。这些模型可以在公共存储库中访问，为未来的研究奠定了基础。他们评估了三种不同的算法和三个音频特征集，提供了一个全面的基准框架。我们提出了标准化的指标和评估方法，以确保未来研究的结果一致且可比。所提出的模型包括纯音频输入和包含人口统计学和症状数据的多模式输入，使其能够应用于具有各种患者信息的数据集。通过提供这些基准，未来的研究人员可以评估他们的数据集，改进模型，并将其用作更高级方法的基础。这项工作
综合基准基于纳米孔的DNA甲基化检测的基准测试onkar kulkarni 1,2，*，Reuben Jacob Mathew 1，*，Lamuk Zaveri 1，*
总结多巴胺神经元（DAN）的渐进性变性定义了帕金森氏病（PD）。然而，前驱PD中最脆弱的DAN种群的身份和功能仍然不确定。在这里，我们确定具有膜联蛋白A1（Anxa1）表达的质体nigra dans在多个前驱PD模型中有选择性地易受伤害，并且在患者衍生的DAN中显着降低了。我们发现Anxa1+ Dans具有独特的功能概况，因为它们没有信号奖励或增强动作，并且对于动机行为而言并不是必需的。相反，Anxa1+ Dan轴突的活性与自定进度探索过程中的剧烈运动相关，但是它们的沉默只会破坏反映PD Bradykinesia曲线的动作序列。重要的是，Anxa1+ Dans对于迷宫任务和灵活动作的运动学习至关重要。这些发现确定了PD中Anxa1+ DAN的早期脆弱性，其功能可以解释程序性运动学习中的前驱动物脑力和障碍。
形式的Energy的突破性铁空气技术为能源存储系统的安全性设定了新的基准
UL9540A是储能行业的关键安全基准，旨在评估电池的热失控的潜力及其防止热量或火灾传播的能力。作为测试的一部分，表格能量的铁 - 空气电池细胞受到已知的故障和滥用条件的模拟，这些故障和滥用条件会触发其他电池技术，例如锂离子。在所有情况下，结果都是一致的：没有不受控制的加热，没有热失控，没有树突形成，也没有火。这一成就强调了能源对提供安全，可靠和创新的能源存储解决方案的承诺。
市场价格基准的计算2024-2025
解决方案ESRB-12 - 在第E-4184号决议中修改/替换电动事件报告要求的决议和一般订单的调查要求（GO）95和GO128。结果：修改投资者拥有的电力公用事业（公用事业）的事件报告要求，以阐明当前的报告要求，消除令人困惑的语言，并使所有公用事业之间的解释和应用程序保持一致。安全考虑因素：改善委员会员工如何监控和调查电动事件，并分配正确调查此类事件所需的资源。估计的成本：无需大量费用。裁决（D.）06-04-055的摘要和背景，加利福尼亚公共事业委员会（委员会）要求投资者拥有的公用事业（称为“公用事业”）通过电话或Facsimile事件向委员会工作人员报告符合特定标准的委员会。决议E-4184，于2008年8月21日批准，修改了D.06-04-055，并为公用事业提出了其他要求向委员会报告事故的要求。一般订单（GOS）95和128要求公用事业为符合某些标准的安全性电动事件建立调查程序。决议E-4184修订了D.06-04-055，通过增加必须发生的损坏阈值，以便将电动事件从20,000美元报告到50,000美元，并要求在两个小时内进行事件而不是60天。决议E-4184还建立了一个新的基于Web的报告系统，该系统允许公用事业使用指定的事件报告的佣金网页报告事件。此决议更新并修改了决议E-4184中建立的电气事件报告要求以及一般的事件调查要求
Pharo 中的 AI 有多快？线性回归基准测试
摘要 与许多其他现代编程语言一样，Pharo 将其应用扩展到计算要求高的领域，例如机器学习、大数据、加密货币等。这就需要快速的数值计算库。在这项工作中，我们建议通过外部函数接口 (FFI) 调用高度优化的外部库（例如 LAPACK 或 BLAS）中的例程来加速低级计算。作为概念验证，我们基于 LAPACK 的 DGELSD 例程构建了线性回归的原型实现。使用三个不同大小的基准数据集，我们将我们的算法的执行时间与纯 Pharo 实现和 scikit-learn（一种流行的机器学习 Python 库）进行比较。我们表明 LAPACK&Pharo 比纯 Pharo 快 2103 倍。我们还表明，scikit-learn 比我们的原型快 8-5 倍，具体取决于数据的大小。最后，我们证明纯 Pharo 比纯 Python 中的等效实现快 15 倍。这些发现可以为未来为 Pharo 构建快速数值库并进一步在更高级的库（如 pharo-ai）中使用它们奠定基础。
投资过渡基准（ITB）报告
免责声明本文件不是欧洲委员会的官方文件，也不反映欧洲委员会的官方立场。本文档中没有任何提交欧盟委员会的承诺，也不排除任何政策成果。本报告代表了可持续金融平台成员的整体观点。1然而，尽管它代表了这种共识，但在所有细节上，它不一定代表成员机构或专家的个人观点。本报告所反映的观点仅是专家的观点。本报告没有反映欧洲委员会或其服务的观点。以下考虑因素是根据可持续金融平台的宙斯盾汇编的，不能被欧洲监督当局（ESA）解释为官方指导。因此，观点和建议并不表示代表或预期ESA发出的任何未来的官方指导和可能与本报告内容不同的官方指南。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
我们站立：基准测试乌尔都语ASR模型
本文介绍了乌尔都语自动语音识别（ASR）模型的全面评估。我们使用单词错误率（WER）分析了三个ASR模型家族的性能：耳语，MMS和无缝M4T，以及对最常见的错误单词和错误类型（包括插入，删除和下限）的详细检查。我们的分析是使用两种类型的数据集进行的，请阅读语音和文章。值得注意的是，我们提供了第一个用于基准乌尔都语ASR模型的对话性语音数据集。我们发现，无缝的大型在读取的语音数据集上的表现优于其他ASR模型，而在对话的语音数据集中，Whisper-Large的表现最佳。此外，这种评估强调了仅使用定量指标来评估乌尔都语（例如乌尔都语）的ASR模型的复杂性，并提出了对强大的乌尔都语文本正常ization系统的需求。我们的发现为乌尔都语等低资源语言开发强大的ASR系统提供了有价值的见解。
信标：全面RNA任务和语言模型的基准
RNA在将遗传指令转化为功能外的功能中起着关键作用，强调了其在生物过程和疾病机构中的重要性。尽管出现了许多深度学习方法，尤其是通用RNA语言模型，但仍缺乏标准化的基准来评估这些方法的有效性。在这项研究中，我们介绍了第一个全面的RNA基准标签（Be NCHM A RK用于任务和语言模型）。首先，Beacon构成了13项不同的任务，这些任务涵盖了结构分析，功能研究和工程应用的广泛工作，从而可以对各种RNA理解任务的方法进行全面评估。第二，我们检查了一系列模型，包括CNN等传统方法以及基于语言模型的高级RNA基础模型，为这些模型的特定任务性能提供了宝贵的见解。第三，我们研究了从令牌和位置编码方面的重要RNA语言模型组件。值得注意的是，我们的发现强调了单个核苷酸令牌化的优势以及与传统位置编码方法相比，用线性偏见（Alibi）抚养的有效性。基于这些见解，提出了一个简单而强大的基线，称为Beacon-B，可以通过有限的数据和计算资源来实现出色的性能。我们的基准标准的数据集和源代码可在https://github.com/terry-r123/rnabchhench上获得。