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Julia Borman Kara Voss，模特顾问......
专员启动针对美国的 Verisk 野火模型（“模型”）的申请前所需信息确定（“PRID”）程序，并有权参与该模型的上述 PRID 程序。AIR 是 Insurance Services Office, Inc. (ISO) 的全资子公司，而后者是 Verisk Analytics, Inc. (Nasdaq: VRSK) 的全资子公司，后者总部位于新泽西州泽西市，在北美、欧洲和亚洲设有办事处。AIR 总部位于马萨诸塞州波士顿，目前在全球各地设有办事处，拥有约 700 名员工。Verisk 的极端事件解决方案于 1987 年率先开展灾难建模业务。凭借其长期以来的一流建模传统，Verisk 拥有数十年的经验和技术专长，可帮助保险公司了解和管理复杂的自然灾害风险格局。如今，Verisk 可对自然灾害、恐怖主义和伤亡灾难的风险进行建模，提供业界领先的灾难风险建模，借助复杂的灾难风险建模、全球损失指数和高级分析，帮助理解和量化极端事件面临的风险。保险、再保险、金融、企业和政府客户依靠 Verisk 先进的科学、软件和咨询服务进行灾难风险管理、保险相关证券、长寿建模、特定地点工程分析和农业风险管理。AIR 为保险行业、公共部门及其 400 多家客户提供现实和客观的模型，使所有利益相关者能够更好地理解和有效管理极端事件的风险。Verisk 提供支持全球 95 多个国家/地区自然灾害的灾难模型，采用尖端科学和工程技术，并有强大的验证和一套全面的定期更新的行业风险数据库作为后盾。该模型结合了对野火危害和脆弱性的领先知识以及影响美国西部野火风险的变量的最新趋势。根据新的野火灾难建模法规（这是拉拉专员全面的可持续保险战略的重要组成部分），该模型将使保险公司能够更好地评估风险，从而使他们能够更准确地为居住和经营在野火多发地区的房主和企业定价保险。
通道和特征识别：综述以及基于机器学习的大规模特征提取模型，用于情绪和自闭症分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交和认知技能受损、情绪障碍、焦虑和抑郁。传统的 ASD 诊断过程冗长，迫切需要早期进行有意义的干预。最近，不同的研究提出了通过使用深度神经网络 (DNN) 和机器学习算法进行情绪预测来进行 ASD 诊断和干预的潜力。然而，这些系统缺乏通过多个基准数据集进行广泛的大规模特征提取 (LSFE) 分析。需要进行 LSFE 分析来识别和利用最相关的特征和通道进行情绪识别和 ASD 预测。考虑到这些挑战，我们首次分析和评估了一个广泛的特征集，以使用 LSFE 和特征选择算法 (FSA) 选择最佳特征。使用不同的最佳情况 FSA 确定了一组最多八个最合适的通道。还确定了通道和特征的主体重要性。所提出的方法使用线性支持向量机 (LSVM) 分类器进行情绪预测时，最佳准确率、精确率和召回率分别为 95%、92% 和 90%。它还为 ASD 分类提供了 100% 的最佳准确率、精确率和召回率。这项工作利用了文献中迄今为止报告的最大数量的基准数据集 (5) 和主题 (99) 进行验证。本文提出和使用的 LSVM 分类算法的复杂度明显低于最近 ASD 和情绪预测系统中使用的 DNN、卷积神经网络 (CNN)、朴素贝叶斯和动态图 CNN。
明星模特™
传统上，战略是星型模型™ 中要解决的第一个组成部分。它在组织设计过程中非常重要，因为它为选择备选组织形式建立了标准。（请参阅 Jossey-Bass 于 2002 年出版的 Galbraith、Downey 和 Kates 合著的《设计动态组织》一书，其中提供了将战略转化为标准的工具。）每种组织形式都能使某些活动得到良好执行，但通常要牺牲其他活动。选择组织备选方案不可避免地需要做出权衡。战略决定哪些活动是最必要的，从而为在组织设计中做出最佳权衡提供了基础。当必须完成两项或多项活动而不妨碍另一项活动时，就会产生矩阵组织。矩阵组织要求同时兼顾“和”而不是“或”。公司希望实现全球化和本地化。