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World File Search System评分
评分简介2023
引言评分与CDP的使命非常一致 - CDP与市场力量合作，激励公司披露其对环境和自然资源的影响，并采取行动减少负面影响。CDP使用评分方法来激励公司通过参与CDP的气候变化，水安全和森林计划来衡量和管理环境影响。CDP的2023调查表采用以部门为中心的方法；在这种方法下，CDP的每个问卷（气候变化，森林和水安全）都与针对高影响部门的部门特定问题一起提出了一般问题。这些问卷中的每一个都有一个单独的评分方法。CDP问卷的评分是由CDP培训的认可得分合作伙伴进行的。CDP的内部评分团队协调并整理所有分数并运行数据质量检查和质量保证过程，以确保样本和得分合作伙伴之间的评分标准保持一致。
有无人工智能的早期预警评分
作者隶属关系：芝加哥大学医院医学部，伊利诺伊州芝加哥市 (Edelson, Carey)；AgileMD，加利福尼亚州旧金山市 (Edelson)；威斯康星大学医学与公共卫生学院肺部和重症监护医学部，麦迪逊市 (Churpek)；耶鲁大学医学院心血管医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Lin, Huang, Krumholz)；耶鲁医学院肺部、重症监护和睡眠医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Siner)；耶鲁纽黑文健康中心 Care Signature，康涅狄格州纽黑文市 (Johnson)；耶鲁医学院普通内科部，康涅狄格州纽黑文市 (Rhodes)。
公平评分和流程标准化
各种人工智能 (AI) 系统做出的决策极大地影响着我们的日常生活。随着人工智能系统的使用越来越广泛，了解它们是否公平、识别其决策中的潜在偏见以及创建一个标准化框架来确定其公平性变得至关重要。在本文中，我们提出了一种新颖的公平性评分来衡量数据驱动的人工智能系统的公平性，并提出了为此类系统颁发公平性认证的标准操作程序 (SOP)。公平性评分和审计流程标准化将确保质量、减少歧义、实现比较并提高人工智能系统的可信度。它还将提供一个框架来实施公平性概念并促进此类系统的商业部署。此外，由指定的第三方审计机构按照标准化流程颁发的公平性证书将增强组织对其打算部署的人工智能系统的信心。本文提出的偏见指数还揭示了数据集内各种受保护属性之间的比较偏差。为了证实所提出的框架，我们使用多个数据集在有偏见和无偏见的数据上迭代训练模型，并检查公平性分数和所提出的流程是否正确识别偏见并判断公平性。
附加练习题-评分方案
诺伊达 2024 年 9 月 31 日 编辑 泰晤士报 新德里 主题：数字素养是当务之急 亲爱的女士 我写信是为了强调数字素养在当今依赖技术的时代至关重要。作为学校计算机俱乐部的负责人，我坚信数字素养是一项可以帮助每个人驾驭快速变化的世界的技能。技术和互联网使世界变得比以往任何时候都小。数字素养对于加强沟通、创造资源获取途径以及让每个人都有能力参与数字社会至关重要。然而，我也意识到技术带来的挑战。网络安全、错误信息和在线隐私等问题带来了危险。数字素养计划可以帮助人们安全负责地驾驭数字世界。为了促进数字素养，可以建立针对不同年龄段的社区研讨会等举措，以及教育机构和科技公司之间的合作。通过关注数字素养，我们可以让个人充分发挥技术的潜力。诚挚的，Nehal Kumar [151 字]
基于心血管风险评分（AICVD）
抽象目标心血管疾病（CVD）是印度最普遍的疾病之一，占总死亡的近30％。对印度人口中CVD风险评分的研究匮乏，常规风险评分的有限表现以及无法重现随机临床试验中的初始准确性的研究，这导致了有关大规模患者数据的这项研究。目的是在未来10年内开发基于人工智能的风险评分（AICVD），以预测CVD事件（例如，急性心肌梗塞/急性冠状动脉综合征），并将模型与Framingham Heart风险评分（FHRS）和QRISK3进行比较。方法我们的研究包括31599名从2009年至2018年的18-91岁的参与者在印度的六家阿波罗医院。使用Spearman相关系数和倾向分数匹配的多步风险因素选择过程产生了21个风险因素。使用多层神经网络预测事件发生（分类）和事件的时间（危害模型）的风险因素建立了一个深度学习危害模型。此外，该模型通过来自印度和荷兰的独立回顾人群进行了验证，并与FHRS和QRISK3进行了比较。结果深度学习危害模型的性能良好（曲线下的区域（AUC）0.853）。验证和比较结果显示，AUC在0.84至0.92之间，阳性似然比（AICVD -6.16至FHRS -FHRS -2.24和QRISK3 -1.16）和准确性（AICVD -80.15％至FHRS至FHRS 59.71％和Qrisk3 51.51.51.51.51.51.51.51.51.57％）。在荷兰队列中，AICVD还优于Framingham心风险模型（AUC -0.737 vs 0.707）。结论本研究得出的结论是，新型基于AI的CVD风险评分对心脏事件的预测性能高于印度人群的常规风险评分。试用注册号CTRI/2019/07/020471。
AP®生物学 - 评分指南
在真核微生物中，PHO信号通路调节某些基因的表达。这些基因，PHO靶基因，编码参与调节磷酸盐稳态的蛋白质。当细胞外无机磷酸盐（PI）的水平很高时，转录激活剂PHO4被两种蛋白的络合物Pho80 – Pho85磷酸化。结果，未表达PHO靶基因。当细胞外PI的水平较低时，Pho80 -Pho85复合物的活性被另一种蛋白质Pho81抑制，使PHO4能够诱导这些靶基因的表达。该途径的简化模型如图1所示。
1补充附录。建议的评分...
1。Lidegaardø，LøkkegaardE，Svendsen AL，Agger C.激素避孕和静脉血栓栓塞的风险：国家后续研究。BMJ 2009; 339：B2890。https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。 Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。 BMJ 2011; 343：D6423。 https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。 Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。 BMJ 2012; 344：e2990。 https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。 与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。 Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。 Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。 静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。 Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。 Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。 生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。 妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。 n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840https://doi.org/10.1136/bmj.b2890 2。Lidegaardø，Nielsen LH，Skovlund CW，Skjeldestad Fe，LøkkegaardE。使用含有不同牧师和雌激素剂量的口服避孕药的静脉血栓栓塞的风险：丹麦同伴研究，2001-9。BMJ 2011; 343：D6423。https://doi.org/10.1136/bmj.d6423 3。Lidegaard O，Nielsen LH，Skovlund CW，LøkkegaardE。BMJ 2012; 344：e2990。https://doi.org/10.1136/bmj.e2990 4. Van Hylckama Vlieg A，Helmerhorst FM，Rosendaal fr。与可注射仓库 - 甲状腺酸酯抗蛋白酶避孕药或左旋肺炎丝肠内装置相关的深静脉血栓形成的风险。Arterioscler Thromb Vasc Biol 2010; 30：2297-300。 https://doi.org/10.1161/atvbaha.110.211482 5。Bergendal A，Persson I，Odeberg J，SundströmA，HolmströmM，Schulman S等。静脉血栓栓塞与荷尔蒙避孕和血栓形成基因型的关联。Obstet Gynecol 2014; https://doi.org/10.1097/aog.0000000000000411 6。Cockrum RH，Soo J，HIM SA，Cohen KS，Snow SG。生殖年龄妇女中的pogestogens和静脉血栓栓塞的关联。妇科妇科2022； 140：477-87。 https://doi.org/10.1097/aog.000000000000004896 7。n Engl J与366：2257-66。 https://doi.org/10.1056/neejmoa1111840lidegaardø，LøkkegaardE，Jensen A，Skovlund CW，Keiding N.血栓性中风和心肌梗死，并具有荷尔蒙避孕。
了解股权评分方法
如下文详细讨论的那样，这一单一股票评分和相关情绪由 LSEG StarMine 提供，该公司主要致力于为机构投资者构建量化因子模型。它通过规范第三方研究提供商的评级分布（使其更具可比性）并根据历史准确性在最终评分中对每个提供商的评级进行加权来计算。按市值计算的 1,500 只最大股票的股票汇总评分经过强制排名，以确保评级分布的一致性。这意味着模型将提供多种分数，从而帮助投资者评估最大的股票（按市值计算），这些股票通常构成富达投资者投资组合的大多数。最后，小盘股在没有强制排名的情况下被放入这个分布中，并且可能不会表现出相同的均衡分布。LSEG StarMine 每天根据独立研究提供商在每个交易日收盘后提供给它的评级更新股票汇总评分。