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Wilshire索引碳排放模型Wilshire索引碳排放模型
4.1 Overview ...............................................................................................................................................................5 4.2 Notational Definitions ...........................................................................................................................................6 4.3 Quality Control of Reported Data (Scope 1&2) .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
第 6110 节索引
第 45 节 某些可再生能源生产的电力 45.00-00 201205005 201210022 201210023 201216017 201223002 201224001 201226002 201226003 201235002 201236007 201236008 201237007 201237008 201238013 201242012 201246012 201308021 201311003 201319001 201319002 201319004 201320003 201322003 201322004 201322005 201326002 201326003 201326004 201326005 201329002 201330005 201520002 201520003 201308021 201330005 201332005 201332006 201334008 201344004 201345003 201407006 201407007 201418027 201418028 201418029 201419006 201419008 201421008 201421009 201424019 201430008 201430009 201430010 201440016 201440017 201441005 201442001 201448007 201448008 201448009 201448010 201448011 201448012 201448013 201448014 201503002 201506005 201510026 201514004 201516038 201516039 201519019 201519024 201520002 201520003 201524018 201528032 201528033 201533001 201533002 201538004 201538005 201825025 201825026 201923019 201946007 202020011
灾难的处方 - 索引 /
CrimethInc.前工人集体支持或参与本文描述的任何愚蠢和危险的活动。作为资本主义邪恶的中产阶级受益者，我们没有动机去质疑保证我们言论特权的结构，我们也从来没有这样做过——只要问问我们的同事就知道了。这些页面中使用的“我们”是无政府主义者：它指的是所有那些从反权威抵抗的社会连续体中采取行动的人，并不一定指任何与这项工作相关的编辑、贡献者或追随者。我们忙于利用他人的叛乱，即使我们想参与，我们也没有时间参与——说真的，警官！
多灾害风险评估 - 索引
世界正面临着灾害影响迅速增大的问题，这是由于多种因素导致社会脆弱性增加，加上与气候变化相关的（水文气象）灾害事件增多。灾害事件可能造成巨大影响，尤其是在发展中国家，各国政府必须在不同层面的发展规划中纳入风险降低战略。评估灾害事件预期损失需要进行空间分析，因为风险评估的所有组成部分在空间和时间上有所不同。因此，只有以广泛的多学科研究为基础，并在从遥感和其他来源获得的空间信息的基础上，才能有效地进行风险评估。迫切需要将灾害地理信息管理的概念纳入应急准备规划、空间规划和环境影响评估中。这需要对灾害管理专家和专业人员进行能力建设和培训，例如规划师、工程师、建筑师、地理学家、环境专家、大学教师等。联合国国际减灾战略的《兵库行动框架 2005-2015》指出，风险评估和教育是未来几年行动发展的两个关键领域。许多组织专门提供有关灾害风险管理相关问题的短期培训课程。一些组织还准备了
无线电接收机技术 - 索引
I.1 一些历史介绍 1 I.1.1 谐振接收器、滤波器、相干器和平方律检波器（检波接收器） 1 I.1.2 Audion 的发展 2 I.2 当今概念 4 I.2.1 单次转换超外差 4 I.2.2 多次转换超外差 8 I.2.3 直接混频器 14 I.2.4 数字接收器 17 I.3 全数字无线电接收器的实例 23 I.3.1 数字信号处理功能块 25 I.3.2 作为关键组件的 A/D 转换器 26 I.3.3 转换为零频率 30 I.3.4 准确性和可重复性 33 I.3.5 用于频率调谐的 VFO 34 I.3.6 其他所需硬件 36 I.3.7 通过子采样 37 I.4 便携式宽带无线电接收器的实例 39 I.4.1 宽接收频率范围的模拟射频前端 40 I.4.2 后续数字信号处理 42 I.4.3 解调并测量接收信号电平 43 I.4.4 频率占用的频谱分辨率 45 参考文献 46 延伸阅读 48
规格和标准索引
标识符编号，以及自上次基本 DODISS 以来取消的所有标准化文件。第 3 部分 - 联邦供应类别 (FSC) 中按字母顺序列出每个 FSC 内所有当前和非活动标准化文件，以及自上次基本 DODISS 以来取消的所有标准化文件。FSC 在编目手册 H2-1 中标识。第 4 部分 - 从 1964 年到当前版本日期取消的所有标准化文件的数字列表。国防部规范和标准索引 (DODISS) 由国防标准化计划执行机构授权发布，并于 9 月 1 日、11 月 1 日、1 月 1 日、3 月 1 日和 5 月 1 日发布补充版本。有关此索引维护的意见或建议应发送至：文档自动化和生产服务大楼。4D DPM-DODSSP 700 Robbins Avenue Philadelphia, PA 19111-5094
服务信函索引 - L3Harris
SL-121 B 2009 年 5 月 5 日 提供维修设备和提高设备可靠性所需的信息。3S2060DM1 69A1 3S2060DM1 69A3 DG-710A DG-710C SL-133 原始 1997 年 4 月 8 日 电路卡组件和软件的当前授权配置。501-1515-01 501-1515-02 NY156 天线 SL-139 原始 1997 年 9 月 17 日 提供有关保修限制的信息。800-10254-0 02 805-10003-0 01 TRC791 SL-140 原始 1997 年 9 月 17 日 提供有关保修限制的信息。 SL-141 N 2016 年 3 月 31 日 向客户提供航空产品公司销售的技术手册清单。SL-144 A 1998 年 8 月 31 日 产品型号及相关所有权、设计权限和服务责任清单。VG-208( ) SL-152 Orig 1998 年 1 月 21 日 提供有关如何用 RWR 尺寸电阻器替换 RCR 电阻器的信息。501-1121-01 501-1209-01 501-1210-01 501-1687-01 ADI-( ) AI-( ) SL-153 A 2018 年 5 月 16 日 消除姿态指示器中的内部水分。
一致性索引分解
一致性指数（C-Index）是用于评估预测模型性能的生存分析中的常用度量。在本文中，我们提出将C索引分解为两个数量的加权谐波平均值：一个用于排名观察到的事件与其他观察到的事件，另一个用于排名观察到的事件与审查案例。这种分解可以对不同生存预测方法之间的相对强度和劣势进行更细粒度的分析。通过基准比较与经典模型和最先进的方法以及本文提出的新的基于神经网络网络的方法（Surved），通过基准比较来证明这种分解的有用性。使用四个公开可用的数据集评估模型的性能，其审查水平不同。使用C-指数分解和合成审查，分析表明，深度学习模型比其他模型更有效地利用了观察到的事件。这使他们可以将稳定的C索引保持在不同的审查级别。与这种深度学习方法相反，当审查水平降低，因为它们无法改善对事件的排名与其他事件，因此经典的机器学习模型会恶化。
