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World File Search System绩效指标
Caltrans系统投资策略的定量绩效指标
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2023年EPA铅（PB）策略绩效指标和里程碑的结果
AIRE的计划，活动和合作伙伴关系通过包括商业绿色建筑计划，1个住宅绿色家庭选择，政府网站和设施改造计划，Arlington Solar Cooperatives计划，Arlington Solar Cooperatives计划以及其他电气化（Transpertation Allianiances和Clear allianiances），每年避免使用公用事业成本超过400万美元的政府，居民和企业。 通过计划实施和现有合作伙伴关系，尽管人口增加了10％，但该县的排放量降低了24％。 政府设施在同一时期将排放量降低了11％以上，尽管该县的身体足迹和服务增加了，例如县级设施平方英尺增长了17％。 此外，AIRE也参与了既定的和不断扩大的努力，以增强该县的当地经济发展，既是能源行业业务的磁铁，又通过在能源吸引力的环境中获得新的和现有业务的利益。AIRE的计划，活动和合作伙伴关系通过包括商业绿色建筑计划，1个住宅绿色家庭选择，政府网站和设施改造计划，Arlington Solar Cooperatives计划，Arlington Solar Cooperatives计划以及其他电气化（Transpertation Allianiances和Clear allianiances），每年避免使用公用事业成本超过400万美元的政府，居民和企业。通过计划实施和现有合作伙伴关系，尽管人口增加了10％，但该县的排放量降低了24％。 政府设施在同一时期将排放量降低了11％以上，尽管该县的身体足迹和服务增加了，例如县级设施平方英尺增长了17％。 此外，AIRE也参与了既定的和不断扩大的努力，以增强该县的当地经济发展，既是能源行业业务的磁铁，又通过在能源吸引力的环境中获得新的和现有业务的利益。通过计划实施和现有合作伙伴关系，尽管人口增加了10％，但该县的排放量降低了24％。政府设施在同一时期将排放量降低了11％以上，尽管该县的身体足迹和服务增加了，例如县级设施平方英尺增长了17％。此外，AIRE也参与了既定的和不断扩大的努力，以增强该县的当地经济发展，既是能源行业业务的磁铁，又通过在能源吸引力的环境中获得新的和现有业务的利益。
可持续大学智能能源系统的关键绩效指标
摘要：可持续校园管理包括节能措施和减少浪费，已成为许多大学的重要内容，也是机构社会责任的一部分。智能能源系统 (SES) 作为校园能源管理的一部分，可以带来许多好处，包括提高效率、降低能耗、减少排放、提高可靠性和实时控制，并促进可再生能源系统 (RES) 的整合。尽管人们对能源效率以及实施 SES 的计划和项目的兴趣日益浓厚，但目前还没有普遍接受的评估 SES 性能的标准，大多数技术都专用于子系统。从科学文献、能源标准、立法和大学排名的当前发现和优先事项开始，提出了一个用于评估大学校园 SES 性能的 KPI（关键绩效指标）框架。该框架可以根据 SES 要求和利益相关者的目标，支持大学校园 SES 的实施、运行和评估。与以前开发的解决方案不同，该框架不仅关注 SES 的技术方面，还关注教育、研究和创新在可持续发展中应发挥的作用，使大学成为实现这些目标的关键贡献者。
通过绩效指标和供应链技术评估西非城市粮食供应的挑战
Eyean 3，Munashe Naphtali Mupa 4 1，2，2，3，4康奈尔大学（SC约翰逊商学院），美国伊萨卡，纽约，美国摘要 - 本文探讨了与西非城市中粮食供应相关的多方面挑战，专注于迅速的城市化，人口增长，人口，人口，基础构造，降低了速度，危害速度，危害速度的影响。城市地区对粮食的需求不断增长，再加上农业用地的可用性下降以及对粮食进口的依赖，这加剧了该地区的粮食不安全。关键挑战包括分散的供应链，运输网络不足，存储设施不足以及无效的治理和监管框架。此外，本文研究了针对这些挑战的各种解决方案，例如促进城市农业，对基础设施的投资以及采用区块链，物联网和AI等先进技术。来自拉各斯，阿克拉和达卡尔的案例研究提供了对这些城市所面临的独特粮食供应挑战以及已实施的创新解决方案的实用见解。本文还强调了衡量性能指标的重要性，例如供应链效率，弹性和可持续性，以优化粮食供应链。因此，强调了基础设施发展，技术采用和治理改革的综合方法的需求。继续研究，非政府组织，私营部门和当地社区之间的研究，创新和合作对于建立弹性和可持续的食品系统至关重要。西非城市的粮食供应未来取决于所有利益相关者在应对这些复杂挑战并确保该地区不断增长的城市人口的粮食安全方面的集体努力。
2023 年至 2024 年关键绩效指标 (KPI) 手册...
• 监测与评估框架的目标是通过提供相关、全面、完整和及时的信息来促进绩效管理、持续学习和改进决策，以提高卫生项目的质量、效率、效果，从而提高全球基金投资的影响。
审查基于无人机的FSO链接：最新进展，挑战和绩效指标
摘要。随着无线技术的快速发展，无人驾驶汽车（UAV）在自由空间光学（FSO）通信中的结合可以从覆盖范围，安全性和容量中获得一些好处。详细研究了用于分析此类系统的参数。由于湍流引起的褪色以及几何和未对准效应而导致接收到的光束中的辐照波动，以最大程度地减少位错误率。UAV雇用的FSO链接中涉及的随机变量大于FSO系统中存在的随机变量。因此，与地面陆地FSO链接相比，无人机的FSO系统的有效设计相对较具挑战。可以定义许多性能指标，并且需要进行分析，以优化与基于无人机的FSO系统相关的参数，并设计具有良好服务质量的链接。还探讨了一些最新方法，以进一步提高基于无人机的FSO网络的可靠性和覆盖范围。
生活实验室医疗保健行业能源基线和关键绩效指标
经济适用供暖和制冷创新中心 (i-Hub) 是由澳大利亚制冷、空调和供暖研究所 (AIRAH) 牵头，与澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)、昆士兰科技大学 (QUT)、墨尔本大学和伍伦贡大学联合发起的一项倡议，并得到澳大利亚可再生能源署 (ARENA) 的支持，旨在促进供暖、通风、空调和制冷 (HVAC&R) 行业向低排放未来的转型，刺激就业增长，并展示建筑中的 HVAC&R 创新。i-Hub 的目标是通过知识传播、技能开发和能力建设来支持更广泛的 HVAC&R 行业。通过促进协作创新方式，i-Hub 将领先的大学、研究人员、顾问、建筑业主和设备制造商聚集在一起，在澳大利亚创建一个互联的研发社区。
工业 4.0 时代基于贝叶斯的制造绩效指标预测分析
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COVID-19 疫情期间基于 SCOR 的航空配餐供应链绩效指标的调整
COVID-19 疫情已对全球供应链（包括航空配餐业务的供应链）构成威胁并引发严重担忧。这一前所未有的挑战已深刻影响了全球的商业环境和医疗保健系统。由于供应链是许多生产和服务运营的支柱，学术研究人员和从业人员面临着探索缓解上游和下游供应链即将发生的中断的策略的挑战。像 COVID-19 疫情这样的独特供应链中断是低频率、高影响的事件，会导致一个或多个供应链节点发生故障，并可能导致服务或商品不可用（Kumar、Basu 和 Avittathur，2018 年）。中断事件提供了一个从其影响中学习的机会，从 COVID-19 疫情中吸取的教训可以改善供应链中断期间的未来绩效管理和决策（Remko，2020 年）。
预测T1D的发展并确定其儿童的关键绩效指标；沙特阿拉伯的案例对照研究
儿童中1型糖尿病（T1D）的发病率不断增加，这是一个日益严重的关注点。众所周知，遗传和环境因素有助于儿童期T1D。 使用关键绩效指标（KPI）预测儿童中T1D发展的最佳模型（KPI）将帮助医生制定干预计划。 本文首次建立了一个模型，以预测开发T1D的风险，并确定其在沙特阿拉伯年龄（0-14）的儿童（0-14）中的重要KPI。 机器学习方法，即逻辑回归，随机森林，支持向量机，天真的贝叶斯和人工神经网络的相对性能并进行了比较。 分析是在三个沙特阿拉伯地区的基于人群的病例对照研究中进行的。 数据集（n = 1,142）包含人口统计学和社会经济状况，遗传和疾病史，营养史，产科历史和母性特征。 病例和对照组之间的比较表明，大多数儿童（案例= 68％和对照= 88％）来自城市地区，全学期怀孕后69％（病例）和66％（对照组）被纳入剖腹产，剖腹产分组为31％，该组由剖腹产分娩，该组群体高于对照组（χ2= 4.12，P-2 = 4.12，P-Value = 0.042）。 模型是使用所有可用的环境和家族史因素构建的。 使用曲线，灵敏度，F得分和精度下的区域评估模型的功效。 完整的逻辑回归优于精度= 0.77，灵敏度，F得分和精度为0.70，AUC = 0.83的其他模型。众所周知，遗传和环境因素有助于儿童期T1D。使用关键绩效指标（KPI）预测儿童中T1D发展的最佳模型（KPI）将帮助医生制定干预计划。本文首次建立了一个模型，以预测开发T1D的风险，并确定其在沙特阿拉伯年龄（0-14）的儿童（0-14）中的重要KPI。机器学习方法，即逻辑回归，随机森林，支持向量机，天真的贝叶斯和人工神经网络的相对性能并进行了比较。分析是在三个沙特阿拉伯地区的基于人群的病例对照研究中进行的。数据集（n = 1,142）包含人口统计学和社会经济状况，遗传和疾病史，营养史，产科历史和母性特征。病例和对照组之间的比较表明，大多数儿童（案例= 68％和对照= 88％）来自城市地区，全学期怀孕后69％（病例）和66％（对照组）被纳入剖腹产，剖腹产分组为31％，该组由剖腹产分娩，该组群体高于对照组（χ2= 4.12，P-2 = 4.12，P-Value = 0.042）。模型是使用所有可用的环境和家族史因素构建的。使用曲线，灵敏度，F得分和精度下的区域评估模型的功效。完整的逻辑回归优于精度= 0.77，灵敏度，F得分和精度为0.70，AUC = 0.83的其他模型。最重要的KPI是早期暴露于牛奶（OR = 2.92，p = 0.000），出生体重> 4 kg（OR = 3.11，p = 0.007），居住（乡村）（OR = 3.74，p = 0.000），家族史（第一和第二度）（第一学位和第二学位）以及母亲年龄> 25岁。此处介绍的结果可以帮助医疗保健提供者收集和监测有影响力的KPI并制定介入策略，以降低沙特阿拉伯的儿童期发病率。