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World File Search System衡量
如何衡量公司绩效
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衡量新加坡的服务经济
6 非传统活动占比最大的行业是金融和商业服务业，也是过去十年中其占 GDP 比重增幅最大的行业（从 1988 年的 23% 增至 1997 年的 29%）。金融服务子行业对 GDP 的贡献从 1988 年的 9% 增至 1997 年的 13%（表 1）。该子行业的增长此前一直以传统银行和金融活动为基础，包括通过亚洲货币单位 (ACU) 开展的离岸银行业务、股票经纪、外汇交易和保险服务。然而，近年来，基金管理、衍生品交易（期货、期权、掉期）、债券和证券交易等新兴和非传统活动的重要性迅速增加。金融服务子行业的持续改革加上快速的金融创新将确保金融服务在新加坡未来经济中的重要性。
衡量人工智能会议的多样性
人工智能 (AI) 领域缺乏多样性是当今人们关注的问题，为克服这一问题，已设计了多项计划，如资助计划和指导计划。然而，没有迹象表明这些计划在短期和长期内对人工智能多样性有何影响。这项工作研究了这一特定背景下的多样性概念，并提出了一组人工智能科学事件的多样性指标 (即指数)。这些指标旨在量化人工智能领域的多样性并监测其发展。我们从性别、地理位置和业务 (理解为学术界与工业界的存在) 的角度考虑多样性。我们为会议的不同社区计算这些指标：作者、主题演讲者和组织委员会。根据这些组成部分，我们为每个人工智能事件计算出一个总结的多样性指标。我们评估了最近一系列主要人工智能会议的拟议指数，并讨论了它们的价值和局限性。关键词：多样性、人工智能、多样性指标、性别。
大数据时代衡量结果和影响：
Pete York 拥有 20 多年作为评估顾问和研究员的经验，曾与政府机构、慈善机构、公司和非营利组织合作。在过去的八年里，他使用大型管理数据集和机器学习算法，在儿童福利、青少年司法、心理健康、劳动力发展等领域建立了预测性、规范性和因果评估模型。他最近与人合作撰写了《预测分析和机器学习在青少年司法风险评估中的应用：佛罗里达州的经验》一书的一章，并撰写了一篇同行评审的文章《预测和规范分析、机器学习和儿童福利风险评估：布劳沃德县的经验》和一篇 Scattergood 基金会的论文《一种使用数据的新方法：精准护理以改善儿童住院治疗的结果》。他目前是 BCT Partners 的负责人兼首席数据科学家，在那里他运用他的评估和数据科学技能来推进该组织的使命，即“提供有关不同人的见解，以实现公平”。
衡量人为因素干预的影响
在西北航空技术运营部最近的一次会议上，质量保证部门的高级人为因素顾问 David Marx 从口袋里掏出一把零钱放在桌子上。他用四枚面值递增的硬币问道：“如果每枚硬币代表一种特定的人为因素干预措施，你会选择哪一种？”当然，他的问题要求回答每一种干预措施的预期影响。如果低成本干预措施具有很高的影响，那么选择就很容易了。但情况往往并非如此。当你选择不止一种时，选择就会变得复杂。各种干预措施的影响交织在一起，因此很难为特定干预措施分配投资回报率值。会议上的经济分析师提出编写一个复杂的预测模型来回答这些问题。然而，这种决定的合理性引发了“玩笑”式的评论，即创建模型的投资回报率可能太低。
衡量信息经济 | 经合组织
《2002 年信息经济测度》（www.oecd.org/sti/measuring-infoeconomy）——依靠这些官方来源，主要基于经合组织信息社会指标工作组（WPIIS）的工作。第 1 章介绍了用于新信息技术的资源，包括消费、投资、创新努力或人力资源。第 2 章探讨了经合组织定义的 ICT 部门对经济活动的规模、增长和贡献。第 3 章介绍了最新的国际比较，这些比较基于国家统计局最近制定的家庭、个人和企业 ICT 传播官方调查。仅在几年前，还没有国际可比的官方统计数据来衡量电子商务交易的水平、增长和构成。然而，第 4 章根据经合组织对该领域的定义和衡量准则，指出了与电子商务交易量和性质有关的一些有趣模式。通过分析当前可用的数据，本报告重点介绍了近年来取得很大进展的领域。但报告还表明，在政府和学校的信息通信技术使用等领域，信息通信技术统计数据尚未得到很好的发展（第 5 章）。
衡量水资源投资的经济效益和...
第 263 期 Le Moigne、Subramanian、Xie 和 Giltner 编辑，《水资源战略制定指南》第 264 期 Miller 和 Jones，《树苗苗圃的有机和堆肥式栽培介质》第 265 期 Viswanath，《建立减贫伙伴关系：妇女企业管理培训推广计划（WEMTOP）的参与式项目规划方法》第 266 期 Hill 和 Bender，《发展竞争性农业市场的监管环境》第 267 期 Valdes 和 Schaeffer，《农业价格和贸易监测：多米尼加共和国手册》第 268 期 Valdes 和 Schaeffer，《农业价格和贸易监测：哥伦比亚手册》第 269 期 Scheierling，《克服农业水污染：欧盟农业和环境政策整合的挑战》第 270 期 Banerjee，《康复亚洲退化森林的治理 第 271 期 Ahmed，《技术发展与污染减排：企业如何寻找氟利昂替代品的研究》 第 272 期 Greaney 和 Kellaghan，《发展中国家公共考试中的公平问题》 第 273 期 Grimshaw 和 Helfer 编辑，《香根草在水土保持、土地复垦和路堤加固中的应用：香根草网络汇编的论文和简报集》 第 274 期 Govindaraj、Murray 和 Chellaraj，《拉丁美洲的卫生支出》 第 275 期 Heggie，《道路管理和融资：议程》
大数据时代下的结果和影响衡量：
Pete York 拥有 20 多年作为评估顾问和研究员的经验，曾与政府机构、慈善机构、公司和非营利组织合作。在过去的八年中，他使用大型管理数据集和机器学习算法在儿童福利、青少年司法、心理健康、劳动力发展等领域建立了预测性、规范性和因果性评估模型。他最近与他人合作撰写了《预测分析和机器学习在青少年司法风险评估中的应用：佛罗里达州的经验》一章，并撰写了一篇同行评审的文章《预测和规范分析、机器学习和儿童福利风险评估：布劳沃德县的经验》和一篇 Scattergood 基金会论文《使用数据的新方法：精准护理，为儿童住院治疗带来更好的结果》。他目前是 BCT Partners 的负责人兼首席数据科学家，他运用自己的评估和数据科学技能来推进该组织的使命，即“提供有关不同人群的见解，以实现公平”。
衡量电子商务 - OECD iLibrary
衡量电子商务很困难，原因有很多，包括定义电子商务的构成、其增长和发展的速度，以及在许多情况下公司同时开展电子商务和传统商务的事实。量化与电子商务活动相关的价值可能具有挑战性，因为它的许多关键品质——便利性、多样性和易于获取信息——难以衡量。这导致了一种情况，即官方统计机构似乎不太可能提供准确的电子商务统计数据，而对这种活动性质的定量洞察将不得不依赖私人数据提供商，而这些数据提供商存在许多缺陷，其中最不重要的是对电子商务含义的透明定义。
