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World File Search System评分
GAAD和ASAP评分的比较性能预测
33100 Udine，意大利； 8 SCDU传染病，Amedeo di Savoia医院，ASL城市都灵，意大利10149都灵； 9 II II二世，Luigi Sacco Hospital，Asst Fatebenefratelli Sacco，意大利米兰； 10坎帕尼亚大学“ Luigi vanvitelli”的精密医学系肝胃肠病学系，意大利那不勒斯； 11医学和外科科学系，感染性疾病部门，意大利福吉亚大学； 12医学和外科科学系，传染病部门，“母校Studiorum”博洛尼亚大学，S。Orsola-Malpighi医院，意大利博洛尼亚； 13肝脏和胆道系统部门临床医学和外科系，那不勒斯大学“费德里科二世”，意大利那不勒斯； 14 IRCCS基金会“ CASA遭受痛苦的救济” 14肝单位，意大利圣乔瓦尼·罗托登多； 15 IRCCS Humanitas Research Hospital，意大利密苏里州Rozzano的IRCCS Humanitas Research Hospital胃肠病学系内科和肝病学系； 16意大利安科纳市马尔马尔市理工大学传染病与公共卫生研究所； 17意大利帕多瓦大学医学系内科和肝病学部门（UIMH）；意大利布林迪西市布林迪综合医院的内科医学单元18； 19
CDP – WWF温度评分方法
是一个全球非营利组织，它为公司，城市，州和地区的世界环境披露系统运行。成立于2000年，与740多家金融机构合作，资产超过136万亿美元，使用资本市场和公司采购开创了CDP，以激励公司披露其环境影响，并减少温室气体排放，Safeguard水资源和保护森林。全球超过24,000个组织在2023年通过CDP披露了数据，其中有23,000多家公司（包括价值全球市值三分之二的上市公司）以及1,100多个城市，州和地区。完全符合TCFD，CDP拥有世界上最大的环境数据库，CDP分数广泛用于推动投资和采购决策，以零碳，可持续性和弹性经济。CDP是基于科学的目标计划的创始成员，我们是指业务联盟，投资者议程和净零资产管理者倡议。
生态生物评分（EBS）财团
4.1.1 P URPOSE .................................................................................................................................................................. 12 42
大脑检查调查： - 评分说明
大脑检查调查（BCS）的伤害和疾病部分有助于确定是否有可靠的TBI病史。BCS的四个部分，在数字上进行了行为或症状，用于获得分数。使用父母完成的BCS，•四个部分中每个部分的总分•确定每个部分的平均值（本评分指南的第2页），并将总分的平均值概述为
补充“信用评分的定量理论”
p屋顶：我们首先表明定理1中定义的操作员在f中是连续的（这意味着对于任何给定的W，F的小变化会导致T f（w）的小变化）。对（6）和（8）的检查表明，如果条件值函数v（d a'）（d a'）（βz e a s | f）在（4）中是正确的。令f∈F∗，然后（ˆ d ˆ a'）∈F（zΩ| f）。令fn∈F∗为序列收敛到f。通过假设1，（0 0）和（1 0）都是可行的选择，无论其任何继承债务的价值（即A <0），因此所有债务选择（A'<0）和默认选择属于F（zΩ| f n）。此外，如果对于F和F n（即，ρ/（1 + r）），则对于F n来说，对于F n来说，对于F n来说，资产的选择仍然可行，则资产选择仍然可行。因此，（ˆ d ˆ a'）∈F（zΩ| f n）和so v（ˆ d ˆ a'）（βz e a s | f n）在所有n中都很好地定义。观察到F n通过（4）在（4）中影响v（d a'）（βz e s | f n）通过Q n如何影响（3）中给出的可行集和ψn n
人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
CDP – WWF温度评分方法
这种方法是一种开源方法，可以使公司温室气体（GHG）排放量的降低目标在范围，公司和投资组合级别的温度评分中转换为温度评分。该方法允许生成单个范围级目标的TEM Perature得分（例如范围1，范围2，范围3）。它还提供了一个协议，将范围级别的得分汇总为一个共同的直观度量，以反映公司的GHG减少目标的野心。最后，该方法定义了一系列的加权选项，使金融机构和其他人能够将投资组合中公司的温度评分汇总到投资组合温度评分。这是该方法的首次公开的更新（1.5版），该方法于2020年发布。该方法提供了一种公共，透明和基于科学的协议，以基于温室气体减少目标的野心来评估公司和投资组合的野心。它使用户能够评估降低公共温室气体排放目标的抱负，并可以帮助用户比较一个公司的目标与另一家公司的目标相对的野心。同样，该方法允许比较不同投资组合的野心和金融机构来计算自己的投资组合温度评分，这是将投资组合与长期温度目标（例如1.5°C）对齐的关键起点。
可解释的人工智能助力可解释的信用评分
随着人工智能 (AI) 的不断进步和金融科技的热情高涨，信用评分等应用引起了学术界的广泛兴趣。信用评分是一种帮助金融专家更好地决定是否接受贷款申请的方法，这样违约概率高的贷款就不会被接受。表现良好的信用评分模型能够区分更有可能违约的贷款申请和不太可能违约的贷款申请，这是非常有益的，因为它们减少了贷款审批流程所需的时间，并可以节省大量成本。除了此类信用评分模型面临的嘈杂和高度不平衡的数据挑战之外，最近出台的法规，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和《平等信贷机会法》(ECOA) 引入的“解释权”，也增加了对模型可解释性的需求，以确保算法决策是可以理解和连贯的。因此，这要求黑盒机器学习 (ML) 模型（如 ANN 和 XGBoost）不仅在分类性能上准确，还必须能够解释它们的预测，以便金融专家愿意信任和采用这样的模型。最近提出的一个有趣概念是可解释的人工智能 (XAI)，其重点是使黑盒模型更具可解释性和可说明性。多年来，已经提出了多种旨在通过规则或视觉说明来解释 ML 算法预测的 XAI 方法，其中一些是本质上可解释的模型，而另一些是事后可解释性技术。在这项工作中，我们旨在提出一种既准确又可解释的信用评分模型，并且总体上比 Dash 等人 (2018) 提出的最先进的基准通过列生成布尔规则 (BRCG) 方法更好；Dash 等人是 FICO 最新的可解释机器学习挑战赛的获胜者。本工作中进行的实验表明，最先进的 XGBoost 模型比逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF) 和人工神经网络 (ANN) 技术以及基准 BRCG 模型表现更好，在 HELOC 数据集上的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 为 0.78，在 Lending Club 数据集上的 AUROC 为 0.71。XGBoost 模型通过三种 XAI 技术得到进一步增强；SHAP+GIRP 提供全局解释，Anchors 提供基于局部特征的解释，ProtoDash 提供基于局部实例的解释。这三种类型的解释为可解释性提供了全面的解决方案，因为不同的人在不同情况下需要不同的解释。通过使用功能基础（即通过形式化措施评估）、应用基础（即由人类专家评估）和人为基础（即通过对文献的分析（通常由普通人评估）表明，所提供的解释简单、一致、完整，并且满足了正确性、有效性、易理解性、细节充分性和可信度等六项预定假设。
CDP 全面企业评分介绍 2024
虽然之前单独的问卷现已整合，但 CDP 将在 2024 年继续对气候变化、森林和水安全进行单独的评分。每个环境问题领域都有自己独立的评分方法。完整的企业问卷共有 13 个模块。模块 1 至 6、12 和 13 是整合的，这意味着这些模块中的问题涵盖了多个环境问题领域。因此，这些模块中的问题将针对多个环境问题领域进行评分，气候变化、森林和水安全采用单独的评分方法。相反，模块 7-9 特定于一个环境问题领域，因此只会针对一个环境问题进行评分。模块 10 和 11 特定于塑料和生物多样性问题领域，2024 年不会对这两个领域进行评分。