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预测中的人机协作
摘要 本研究调查了人为干预在人工智能/机器学习 (AIML) 驱动的预测中的作用。通过这样做，我们区分了三种不同类型的人机-AIML 协作：自动化、可调自动化和增强。我们推测预测不确定性和时间范围是预测准确性的两个关键决定因素。基于涉及零售行业约 1,888 个库存单位的 AIML 驱动需求预测的现场实验，我们依靠多值处理效果方法来衡量人机-AIML 协作对预测准确性的影响。我们的研究结果表明，在具有长期范围和低不确定性的预测中，人为干预最有效地补充了 AIML 驱动的预测（增强）。然而，在时间范围短、不确定性高的环境中，人工干预最不可能提高 AIML 预测（自动化）的有效性。我们讨论了对现有理论的影响，并提出了一个框架，概述了人工干预最有可能为人类-AIML 协作增加预测价值的条件。
萨里养老基金资金策略说明2023年4月
此外，如果提供了增加的安全性，则管理局可能会允许雇主的贡献更大的灵活性。灵活性可以包括诸如降低的贡献率，延长的时间范围，雇主风险类别的变化或加入池的许可。添加的安全性可以包括合适的债券，适当的第三方具有法律约束力的保证或对资产的保证。
Lambeth Lane 租赁计划 - 评估计划
可以接受的是，数据的可用性可能存在限制，尤其是历史交通速度数据。这可能会限制或阻止对特定时间范围的评估以满足上述时间表，即，运营年度的交通数据可能无法在该年度结束后的六个月内获得，因此将在下一个运营年度之后发布。
RIIO-3 行业特定方法决策 – 财务附件
基本贝塔系数计算 ................................................................................ 80 时间范围和测量频率 .............................................................................. 83 比较对象选择 .............................................................................................. 86 债务贝塔系数 .............................................................................................. 93 股权贝塔系数 .............................................................................................. 94 RIIO-3 早期观点的 CAPM 股权成本 ............................................................. 99 第 2 步：检查我们的第 1 步估计既不过多也不过少 ............................................................................. 100
COVID-19 疫苗接种政策
如果对附表 1 或 2 进行更改（例如，由于政府公共卫生环境发生变化、新的公共卫生任务和/或风险重新评估），则添加到任一附表中的工作场所或职位的员工应有一段规定的时间（取决于两剂之间所需的官方时间范围）来出示 COVID-19 疫苗接种证明。在此之后，将适用附表 3 中的程序。
埃塞俄比亚的国家核计划和SMR的考虑
•埃塞俄比亚政府还在Omo河上建造Koysha Hydo Power大坝，这将是埃塞俄比亚第二大埃塞俄比亚旁边的GERD旁边。该项目的总投资成本为25亿欧元。•预期完成该项目的预期时间范围是三年的功率为2,170兆瓦。目前已完成该项目的60％。
医疗保健专业人员对糖尿病管理时间范围内使用时间的了解和态度：七个国家/地区的在线调查
专业人士（AP；糖尿病护士专家，糖尿病教育者，一般护士，护士训练者或医师助理）。总体而言，该研究包括1719名参与者。大多数医疗保健专业人员（约90％）同意，范围内的时间可能/有可能成为糖尿病管理的标准。参与者在范围内报告了以下时间的好处：帮助优化药物方案，为医疗保健专业提供知识和见解，以做出明智的临床决策，并赋予患有糖尿病患者的信息，以成功地管理糖尿病。最常见的范围采用时间障碍是对连续葡萄糖监测的机会有限（SP，65％； GP，74％； AP，69％），这是由于缺乏医疗保健专业人员的培训/教育（SP，45％，GP，59％，59％； AP，51％）。大多数参与者都认为将时间范围整合到临床指南中，调节器将时间范围作为临床终点，以及付款人在范围内的识别作为评估糖尿病治疗的参数，以作为增加时间使用时间的关键因素。