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World File Search System计算方法
计算方法2024
丰田的温室气体排放减少目标（范围1、2和3）已获得SBTI认证和批准，因为与实现了《巴黎协议》的目标保持一致。我们每年报告这些目标的进度。除了这些范围1、2和3的减少工作之外，丰田还开发了有助于减少从我们出售的车辆中释放出的温室气体排放的技术，并正在增加配备这些技术的车辆的销售，以增强我们对实现脱碳化的贡献。丰田旨在鼓励客户通过揭示这些GHG减少影响来增加这些技术的使用频率和安装速率。我们通过揭示我们的电气化策略造成的温室气体减少影响进一步加速电气化，这是丰田多轨道方法的支柱。在这一部分中，我们解释了计算方法，基本假设以及用于GHG排放减少效应的比较条件，以确保透明度。
排放计算方法
范围3模型增强范围3温室气体排放的建模是基于科学的迭代过程，它仍在不断发展。我们继续以持续的改进方法心态进行增强，以确保我们的范围3模型在多年来变得更加准确和强大。我们使用所谓的Esher模型基于财务活动数据（输入/输出模型）的第一个完整范围3库存开始了我们的努力，此后已经完成了多个进化步骤。对于原材料（这是我们范围3排放的最大类别），我们已经开始使用基于过程的方法进行建模，该方法采用了经过验证的通用数据库中最佳可用代理数据。重点现在一直在用特定于材料的主要材料数据替换代理数据，并且在过去几年中一直在该方向上逐渐加速。我们还审查并更新了间接材料和服务，资本货物，燃料和能源相关的活动（不包括在范围1或2中），上游和下游运输和分配以及在操作中产生的废物的排放因素。所有排放计算均已相应地重新降级。
单元2 | 2.2.2 |计算方法
这在零售业中特别有用，因为发现趋势可以显着提高销售和盈利能力。例如，通过数据挖掘信用卡销售和天数可以确定在特定日期和购买的东西上进入商店的哪些客户。可能会发现大多数人在进入超市时购买牛奶，因此将其放在商店的后面意味着客户必须乘坐其他产品来乘牛奶，并且更有可能购买其他产品。
关于认知计算方法的研究......
Yuvaraj S、Dr Vijay Franklin J、Kiruthikaa KV、Ramya R、Kanimozhi T 摘要：认知计算是智能计算研究领域，它通过模仿大脑的过程提供计算智能。决策是认知过程的一部分，在这个过程中，根据给定的标准从机会中选择一系列行动。通常，决策是由智能支持系统做出的，该系统有可能借助人工智能、系统工程、机器学习技术等领域将人类的决策能力转化为系统。本文深入介绍了认知计算及其历史观点，随后介绍了在机器学习中实现智能决策算法的各种方法。此外，还讨论了基于认知信息学模型（如 LRMA 和 OAR）的方法以及用于有效知识处理的概念数学。它还提供了有关可视化分析和认知分析的信息，其中强调了概念视图框架及其挑战。索引词：认知计算、认知分析、认知信息学、概念数学、博弈论、机器学习和可视化分析。
定制积极情绪的计算方法 -
摘要以下项目涉及基于多感应刺激的积极情绪支持应用的建议。该项目的第一个目标是研究情绪与情绪之间的差异，关系和互动，试图了解情绪识别方法和引起刺激如何在情绪领域进行调整。这是构建旨在检测用户心情并随时间进行监控的系统的基本步骤，同时试图通过提出适当的多感官刺激来支持积极的情绪。因此，另外两个中间步骤至关重要：i）使用可穿戴设备和简短问卷结合使用的可穿戴设备来构建多式模式检测框架； ii）定义多种感官刺激应表现出哪些视听特征，以增强其积极的情绪支持效果，从而利用不同的学习模型。将在用户第一次访问系统时提交分析调查表。然后，进行了多模式情绪检测，并对当前的情绪和智能手机和可穿戴设备（例如环境，行为和生理数据）的数据进行了生态瞬时评估（EMA）。由于定义了用户的当前情绪，因此系统会自动选择适当的视听刺激，以提示如果需要的话，可以改善情绪。情绪支持会话后，将需要用户的反馈来提高系统的有效性，并确保为特定用户提供更好的刺激。案例研究将被视为了解该系统在实际应用中的功效。特别是，将开发一种汽车场景，在驾驶模拟过程中利用虚拟现实刺激。
温室气体排放计算方法
本文档提供了温室气（GHG）量化方法和纽蒙特2023范围1、2和3 GHG排放量的准备基础。该文档适用于纽蒙特运营地点的性能数据，该网站在2023年11月6日收购Newcrest Mining Limited之前成立了公司。它定义了一种与世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展商业委员会（WBCSD）GHG协议一致的方法：公司会计和报告标准，涉及“ GHG协议中提供的额外指南：Scope 2指南：GHG协议）协议（GHG协议），GHG协议的协议和报告标准标准（SCOPE 3）计算标准（SCOPE 3），并计算标准标准（Scope 3）（SCOPE 3）（SCOPE 3）排放（范围3指南）适当。记录了用于确定能耗数字和排放因素的所有信息源和假设。计算出的库存和数据每年在纽蒙特气候报告中报告。Newmont每年将不断改进计算方法，以提高准确性并评估报告期间确定的任何变化的类型和影响，以确定何时实施的适当性。这些方法和由此产生的温室气体排放库存将使跟踪纽蒙特的脱碳目标，并指导对温室气体缓解层次结构的实施，以首先避免产生排放，然后最小化和减少，并最终抵消那些难以实用的残留排放。温室气体协议为公司提供了标准和指导，以自愿计算和报告其温室气体排放。会计和报告覆盖范围包括京都协议中确定的以下六种温室气体：
社论：神经成像的计算方法
计算方法已被提出作为分析大脑活动的有用且有效的框架。鉴于处理从神经成像模式获得的大脑信号存在重大困难，在大脑和外部设备（脑机接口）之间建立直接通信通路是必要的。虽然人们对这些问题的兴趣越来越大，但模糊系统的贡献因应用领域而异。在解码大脑活动时，处理可能受非平稳性、不变量和泛化不良影响的极其嘈杂的信号是一项重大挑战。然而，处理不确定性的高级计算智能方法（如模糊集和系统）是克服这一挑战的绝佳工具。然而，在神经科学中，可能性和模糊性的概念已被类似地用于衡量神经元、突触和其他大脑区域之间的协调程度。拟议的研究主题旨在满足对专用平台的需求，计算智能领域的专家可以齐聚一堂，讨论如何建模和传达神经成像数据处理中固有的不确定性。神经科学包含许多子领域，包括但不限于：计算神经科学；脑机接口；神经科学；神经信息学；神经人体工程学；计算认知神经科学；情感神经科学；神经生物学；脑映射；神经工程；神经技术。神经成像中使用的计算方法是本研究主题的主题，它探讨了各个学科的最新发展、问题和未来观点。因此，我们鼓励研究人员为本研究主题做出新的原创性贡献，利用神经成像中计算和数学技术的最新方法，应对为各种临床应用开发专用系统的挑战，并提出未来发展的新想法和方向。在这个研究主题中，来自不同领域的专家讨论了计算方法在神经成像中的当前发展、困难和潜在方向。本部分共提交了 26 篇文章，但只有 5 篇被选中进行审查。每篇提交的文章至少有两位审稿人和两轮审查。下面，我们简要概述了这些出版物各自的贡献。