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World File Search System性能度量
儿童免疫完成率
执行摘要自1993年以来，AHCCC定期测量了两岁的儿童的免疫状况。AHCCCS基于国家基准建立了绩效标准，该标准用于评估AHCCCS合同的健康计划（承包商）绩效。承包商必须符合每种疫苗和疫苗系列的性能标准；如果承包商的执行速度低于相关的基准，则可能需要实施纠正措施计划（CAP），并可能采取法规行动[包括制裁，如果承包商未能提高其税率]。本报告根据州法律（ARS§36-2904）介绍，该报告要求AHCCC服务两岁的儿童的两年一次的两年一度的免疫完成率。本报告对承包商的绩效进行了单独和整体评估。基于用于计算这些措施的方法（包括管理计算，混合数据收集和相关性能度量验证活动），包括的价格反映了发布本报告时可用的最新数据。
RT-Q2-2024-Banco-Santander-Financial-Report-en.pdf
2。除了根据国际财务报告标准（IFRS）准备并从我们的合并财务报表中得出的财务信息外，本报告还包含某些构成替代性绩效指标（APMS）的财务措施，这些措施（APMS（APM）（APM）定义了在2015年10月5日和其他非欧洲证券授权（ESMA）和其他非IF的指南中的替代性绩效指标中，包括'包括在我们业务的普通过程之外的因素，或者已重新分类为基础损益表。本报告附录的“替代性能度量措施”部分提供了更多详细信息。以获取有关APM和非IFR措施的更多详细信息，包括其定义或任何适用的管理指标与根据IFRS准备的年度合并财务报表中提出的财务数据之间显示的财务数据，请参阅我们的2023年年度财务报告，在CNMV上发布的2024年2月19日在CNMV上发表的2024年12月20日在2024年2月3日的报告中，该报告及2023年2月31日，在2023年截止日期为2023年。本报告附录的“替代性能衡量”部分。
用于预测...
代表Länsförsäkringar，本研究重点是使用三种不同的机器学习算法构建的三个模型在接受与Länsförsäkringar当前模型相同的数据进行培训时执行的。使用的算法是随机森林，XGBoost和人工神经网络，所使用的数据集由持有2007年至2019年之间的私人客户组成。此外，该研究还涵盖了现场的当前文献，特征分析，可变选择以及对模型优化的超参数培训。根据选定的性能度量AUC，Brier分数和对数损失的模型是XGBoost模型，该模型与以前的几项研究的发现一致。发现该模型的透明度和解释性不如逻辑回归，但该模型并不完全缺乏透明度。研究表明，如何在PD建模领域实施这些模型以及如何解释和更改Finansinspektionen和EU的要求，以使风险管理中的实施机器学习。
GLMNETR中机器学习模型的校准
## ## 10倍（嵌套）交叉验证的性能度量与使用所有数据无需交叉验证计算的幼稚摘要## ## ## ave devrat ave slope ave concordance ave ave非零零## lasso min 0.2452 1.0702 0.8702 0.8730 48.0 ## lasso min 0.244.084.084 0.244.084 0.2452 minR.G0 0.2435 0.9451 0.8733 16.8 ## Ridge 0.2256 1.2887 0.8660 99.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## LASSO min 0.1696 0.8794 42 ## LASSO minR 0.1710 0.8791 20 ## LASSO minR.G0 0.1663 0.8759 13 ## Ridge 0.1718 0.8822 99 ## ## Ave DevRat Ave Slope Ave Concordance Ave Non Zero ## Stepwise df tuned 0.2541 0.9741 0.8776 14.7 ## Stepwise p tuned 0.2549 0.9775 0.8786 15.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## Stepwise df tuned 0.1711 0.8785 15 ##逐步调谐0.1711 0.8785 15
具有商业载荷的微电网的跳跃线性二次控制
摘要：由于衰老的电网基础设施和可再生能量的使用增加，微电网（µ网格）已成为有希望的范式。可以合理地期望它们将成为智能电网的基本构建基块之一，因为有效的能源传输和µ网格的协调可以帮助维持区域大规模动力机的稳定性和可靠性。从控制的角度来看，µ网格的关键目标之一是使用本地生成和存储进行负载管理以进行优化的性能。完成此任务可能具有挑战性，尤其是在本地一代在质量和可用性上都无法预测的情况下。本文建议通过制定新的最佳能源管理计划来解决该问题，该计划满足供求的要求。将在以下模型网格中描述的方法作为随机混合动力学系统。跳跃线性理论用于最大化存储和可再生能源的使用，马尔可夫链理论用于模拟基于真实数据的间歇性生成可再生能源的生成。尽管模型本身是相当笼统的，但我们将专注于太阳能，并将相应地定义性能度量。我们将证明在这种情况下，最佳解决方案是具有分段恒定增益的状态反馈定律。的仿真结果以说明这种方法的效果。
从Cogstate简短电池到
Cogstate简介电池（CBB）是一种计算机认知测试电池，发现在临床研究和临床试验中，在临床研究和临床试验中对与广告相关的认知变化（下降和改善）敏感。在与AD相关的认知障碍的研究中，研究对CBB测试的敏感性和特异性的研究之间存在差异。这可能是因为对CBB进行认知检测的优化可能会限制对认知障碍的敏感性。这可能反映了a）小型或特质的规范样本b）对临床试验优化的结果指标的限制或c）验证规则以检测澳大利亚成像，生物标志物和生活方式（AIBL）样品等高度研究和丰富样本的损害。在这里，为老年人开发了新的规范性（认知未损害，CU）和AD痴呆数据集，该数据集是针对CBB的老年人，他们的CBB不受影响的认知状况或临床痴呆症评级，并独立确认了CBB的表现，并且对CBB的表现得到了监督和完整。从这些数据中，计算了对个体和复合CBB性能度量的灵敏度和特异性的估计。
FY24结果公告
Bunzl首席执行官弗兰克·范·赞顿（Frank van Zanten）在评论今天的结果时说：“ 2024年，邦兹（Bunzl）是一个重大战略进步的一年，我们的专门和企业家团队在我们的营业利润率进一步扩大。2024年是收购的创纪录年份，其承诺支出为8.83亿英镑，此外还完成了最初的2.5亿英镑回购，这反映了Bunzl财务状况的实力。我们有大量的净空，可以继续进行自基金的价值收购，并获得额外的资本回报到股东的回报，而我们的收购管道仍然活跃。bunzl在长期内已提供了巨大的股东价值，自2004年以来，调整后每股收益的复合年增长率。div>。在2024年，我们将年度股息增长的往绩扩展到了连续32年，反映了我们的弹性业务模型。我们的战略保持一致，我对Bunzl将继续为所有利益相关者创造韧性，可持续性，长期价值。” *替代性能度量（请参阅注释2）†在我们的Nisbets业务中不受控制的年度利润为60万英镑后，董事会建议每股53.8p的最终股息包括20.1p的2024年临时股息，每股总股息为73.9便士，比2023年的每股股息增加了8.2％。≠以恒定汇率
实验心理学杂志：一般
大脑训练的基本原则是，可以通过完成计算机游戏来增强一般认知功能，这一概念既直观又具有吸引力。此外，有很大的动力来提高我们的认知能力，以至于它驱动了十亿美元的行业。但是，脑训练是否能真正产生这些预期的结果。这部分是因为文献充斥着使用不确定的标准来确定认知的可转移改进的研究，通常是使用小样本的单一训练和结果指标。为了克服这些局限性，我们进行了一项大规模的在线研究，以检查有关脑训练的实践和信念是否与更好的认知有关。我们招募了1000多名参与者的不同样本，他们使用各种脑训练计划已有5年了。使用多项测试评估认知，以衡量注意力，推理，工作记忆和计划。我们发现，即使对于最坚定的脑培训师，任何认知功能的衡量标准与目前是否正在“大脑训练”之间没有关联。脑训练的持续时间也与任何认知性能度量没有任何关系。无论参与者年龄如何，他们使用的大脑训练计划，或者他们是否希望大脑训练工作。我们的结果对“大脑训练”计划构成了重大挑战，该计划旨在改善一般人群中的一般认知功能。
智能全向控制轮椅
摘要。轮椅是由发现挑战行走的个人使用的。在开发轮椅上采用了各种方法，以适应使用可用技术的物理残疾的需求。与已经存在的轮椅相关的问题很难在限制和约束的空间以及可以实现的运动程度上进行操作。该项目的目的是开发一个智能的全向控制轮椅。该系统不仅适用于家庭用途，还可以用于体育和医院。轮椅的移动是通过Web应用程序通过无线保真性通信控制的。所采用的方法包括使用超文本标记语言和JavaScript编程语言设计Web应用程序接口，硬件部分由Raspberry Pi 3模型B组成，该模型B，使用Python编程语言编程。然后，将软件和硬件部分集成在一起以形成一个完整的系统。系统的主要优点是，它允许轮椅的用户通过限制和约束的空间操纵，并远程控制轮椅。所考虑的性能度量是障碍物检测单元在检测砖墙，金属和木材方面的准确性，以及轮椅对Web应用程序移动命令的响应时间。砖墙，金属和木材的平均检测精度分别为87.37％，94.43％和83.57％。轮椅对移动命令的平均响应时间为1.04秒。
端到端对象检测的内在解释性
抽象的深度学习模型正在自动执行许多日常任务，表明将来，即使是高风险的任务也将是自动化的，例如医疗保健和自动化驱动区。但是，由于这种深度学习模型的复杂性，了解其推理是一项挑战。此外，设计的深度学习模型的黑匣子性质可能会破坏公众对关键领域的信心。当前对本质上可解释的模型的努力仅着眼于分类任务，而在对象检测中留下了差距。因此，本文提出了一个深度学习模型，该模型可用于对象检测任务。这种模型所选的设计是众所周知的快速RCNN模型与ProtopNet模型的组合。对于可解释的AI实验，所选的性能度量是Protopnet模型的相似性评分。我们的实验表明，这种组合导致了一个深度学习模型，该模型能够以相似性得分来解释其分类，并使用视觉上的“单词袋”（称为原型）在训练过程中学习。此外，采用这种可解释的方法似乎并没有阻碍提出的模型的性能，该模型在Kitti数据集中获得了69％的地图，而GrazpedWri-DX数据集则获得了66％的地图。此外，我们的解释对相似性得分的可靠性很高。