“驾驶性能寿命”是根据对平整度、路面损坏程度和安全性的评估,以年为单位表示高速公路在可接受驾驶条件下的使用寿命。驾驶性能寿命实施基于交通的高速公路类别、相关类别的驾驶性能条件标准和允许的路面处理。不可接受的驾驶条件特定于每个基于交通的高速公路类别,这意味着驾驶员必须降低速度以弥补恶劣的条件、绕过受损的路面或忍受难以忍受的颠簸。基于风险的资产管理计划确定了三种驾驶性能寿命类别:高(剩余驾驶性能寿命超过 10 年);中等(4-10 年);低(3 年或更少)。
威廉·W·比奇博士,经济学高级研究员 2024 年 8 月 30 日 衡量经济增长 经济增长速度有多快或多慢? 分析师经常关注的一个增长指标是月度就业人数变化。 按照这个标准,经济状况很好。 截至 2024 年 8 月 21 日,美国就业增长强劲:从 2023 年 7 月至 2024 年 7 月,经济创造了 2,512,000 个就业岗位,即每月约 210,000 个。 从 2023 年 3 月到 2024 年 3 月(我们稍后会回顾这些日期),就业岗位增加了 2,900,000 个,每月增加 242,000 个。 但经济真的创造了那么多就业机会吗? 如果没有,我们对经济状况的看法是否与我们想象的一样? 答案是否定的,而且并非如此。 事实证明,美国经济在 3 月至 3 月期间创造的就业机会并没有我们想象的那么多。 BLS 下调就业人数 2024 年 8 月 21 日,劳工统计局宣布将 2024 年就业人数初步下调 818,000 个。BLS 公布了其年度基准测试的草案结果,其中指出,截至 2024 年 3 月,就业增长此前被夸大了 818,000 个。如果这一初步修订能够维持到 2025 年 2 月的最终修订公告,则意味着 2023 年 3 月至 2024 年 3 月之间的就业增长估计值都将被下调,此后 BLS 公布就业数据的所有月份的就业人数也将被下调。这是自 2009 年以来最大的一次修订,当时劳工统计局将非农就业人数减少了 902,000 个。从图 1 中可以看出,劳工统计局总会找到理由修改其就业估计,但大的变化很少见。事实上,平均修订仅占总就业人数的 0.1%。这 0.5% 的变化值得注意。
估计显示,过去 10 年,英国整个经济领域的 AI 招聘强度有所上升,但增幅相当小(2017-22 年期间平均达到 0.6%)。随着时间的推移,对 AI 相关工作的需求已经扩展到传统的信息、通信和电信行业之外,金融和保险行业对 AI 技能的需求越来越大。在地区层面,伦敦和研究中心对 AI 相关工作的需求较高。在职业层面,对 AI 技能的需求也发生了显著变化。据估计,数据科学家、计算机科学家、硬件工程师和机器人工程师等职业是英国 AI 招聘最密集的职业。所使用的数据和方法可用于未来探索跨国估计值。
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目的是一份评估指导文件 - 新住房开发的环境影响 - 已开发出为英格兰评估从业者提供指导。这为英格兰房屋干预措施的经济评估以及根据部门和政府政策一致的资金提供了有关经济评估的现有指南。本指南的主要框架是经济评估,该经济评估使用成本福利分析(CBA)比较福利和成本,以确定不同(短列表的)干预选择对公共价值和整体社会福利的影响。伴随本指南是一种实用的工具 - 住房开发评估工具(ENHAT)的环境影响,该工具已被评估从业人员使用,以识别,量化和重视新住房发展的环境影响。该工具提供了一系列方法和方法,以利用现有的证据,以了解环境影响的价值。增强的产出是对环境影响的货币价值估计值,应包括在项目或干预的总体经济评估中。为了使指导文档的制定和增强,已经进行了许多研究项目,以填补研究团队已经确定的一些现有证据差距。本文档概述了作为本练习的一部分进行的研究报告。
摘要 - 编码人类优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而,构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合,实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中,我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统,该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度,我们的映射过程达到了出色的速度,无论场景尺度如何此外,我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中,从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验,我们证明了映射和导航方法的有效性。
海岸线稳定性和社会。红树林栖息地生产力高,提供广泛的生态服务和沿海保护。它们还为许多商业和社区目标渔获物种提供关键栖息地和育苗区,为沿海社区提供生态旅游机会,为全球提供重要的碳储存,并为土著社区提供传统食物和文化用途。尽管红树林生态系统具有重要意义,但由于人类活动,它们在全球范围内严重退化。尽管如此,考虑到这些生态系统的生态、沿海和社会经济效益,仍有一些举措来恢复和恢复红树林栖息地。作为新南威尔士大学和南太平洋大学 (USP) 合作研究的一部分,有机会在斐济维提岛进行实地研究,试行联合开发的潮汐恢复方法和浮动红树林技术。恢复这种栖息地提供了一种减少这些关键生态系统损失的替代方案,同时还提供生物多样性保护、减缓气候变化和适应海平面上升、改善生活和整体可持续发展(与联合国可持续发展目标一致)。红树林对太平洋岛屿的文化、社会和生态发展至关重要。然而,气候变化和人类活动严重影响了红树林生态系统,包括太平洋海平面上升速度加快(与红树林迁移速度相比)、红树林砍伐、农业或高度工程化/城市结构。该项目以斐济和世界各地的红树林修复项目为基础,将以前期的努力为基础,提供显著的生态、社会和经济效益,考虑捕鱼机会和增加红树林相关栖息地,同时保护该地区免受海岸侵蚀和海平面上升的影响。博士研究需要确定和监测环境、社会和经济指标,以估计试点实地研究项目的直接和次要影响及其可持续性和适当性。评估将与 USP 合作制定,并将考虑该地区的社区价值观、生物多样性和当地经济。成功的候选人将作为多学科国际团队的一员茁壮成长,并应具有出色的研究和沟通技巧。成功的候选人可以申请新南威尔士大学和 USP 的联合博士学位。候选人应具有环境工程、地理或科学(或类似专业)背景,并具备开展以下部分或全部工作的能力:斐济实地考察、数值建模(具备“R”技能或愿意学习)和社区家庭调查。如需进一步咨询或表达您对该职位的兴趣,请联系副教授 Antoine De Ramon N'Yeurt ( antoine.nyeurt@usp.ac.fj )。
摘要:尽管算法决策在组织中的应用有增无减,但越来越多的人认为,许多情况仍将需要人类参与其中。然而,正式的机器和有限的人类理性的混合也放大了所谓的局部理性的风险。因此,设计出全面评估绩效的方法至关重要,尤其是在算法决策所特有的数据丰富的环境中。在本文中,我们提出了一个基于模拟的模型,以解决目前在更广泛的组织背景下量化算法干预的研究不足的问题。我们的方法允许将因果建模和数据科学算法结合起来,以表示涉及机器和人类理性混合的决策设置,以衡量绩效。作为试验台,我们考虑了一个虚构公司试图借助机器学习方法改进其预测过程的案例。这个例子表明,短视的评估掩盖了只有更广泛的框架才能揭示的问题。它强调了系统观的价值,因为人类和算法决策之间的相互作用可能在很大程度上是非直观的。这种基于模拟的方法可以成为一种有效的工具,用于在混合环境中描绘人类和算法的角色。
摘要 - 纳入人为优先知识的度量语义图的创建代表了环境的高级突出。然而,构建此类地图构成了与多模式传感器数据融合,实时映射性能的融合以及结构和语义信息一致性的保留相关的挑战。在本文中,我们引入了一个在线度量 - 语义映射系统,该系统利用LIDAR-Visual-Visual-Visual惯性传感生成了大型室外环境的全局度量标准网格地图。利用GPU加速度,我们的映射过程达到了出色的速度,无论场景尺度如何此外,我们将所得地图无缝地集成到现实世界中的导航系统中,从而实现了基于公制的语义地形评估和在校园环境中的自主点 - 要点导航。通过对包含24个序列的公共可用数据集进行的广泛实验,我们证明了映射和导航方法的有效性。对从业者的注释 - 本文在复杂的,非结构化的环境中应对具有丰富语义元素的复杂,非结构化环境中的移动机器人的竞争挑战。传统导航依赖于几何分析和手动注释,努力区分相似的结构,例如道路和人行道。我们的地图集成到现实世界中的导航系统中,通过与公共和专有数据集进行实验,可在本地化和地形评估中有效。索引条款 - 自主驾驶,映射,导航我们提出了一个在线映射系统,该系统为大型室外环境创建全局标准网格地图,利用GPU加速速度,并克服了现有的实时语义映射方法的限制,这些方法通常可以配置为室内设置。未来的工作将集中于整合基于内核的方法,以提高地图的语义准确性。
3的排放明显大于范围1和2排放,因此即使是假设的小变化也会极大地影响报告的足迹。•公司有权确定15个范围3类别中的哪些排放量与其二氧化碳足迹相关。因此,可能不会报告一些相关范围3的排放。这种可变性还使比较同一部门或不同年份内公司之间的范围3排放的比较变得复杂。•由于范围3的排放包括整个价值链,因此存在双重计数的风险。排放可能是我们投资组合中多家公司的价值链的一部分,因此可能由多家公司报告。