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World File Search System货币化
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13
评估电力系统应对极端天气和气候变化的投资货币化方法
在过去 20 年中，电力中断和天气相关的财务影响对电力系统的影响显著增加。研究估计，美国经济每年因此遭受数十亿美元的损失（EOP，2013a；Campbell，2012；Larsen，2016a、2016b；LaCommare 等，2018）。一项研究表明，恶劣天气造成住宅客户电力中断的损失每年为 20 至 30 亿美元（Larsen 等，2018），美国持续电力中断的总成本估计为每年 440 亿美元（LaCommare 等，2018）。因此，公用事业规划者、监管者和政策制定者正面临着对美国电力行业恢复力未来投资的重要决策。在弹性方面投入大量纳税人资金通常需要公用事业公司提出强有力的理由，证明拟议投资的经济效益超过其成本。成本效益分析 (CBA) 2 将拟议投资的成本与投资将产生的效益进行比较。它以前瞻性（即事前）的方式应用于通常具有大量前期成本但收益会随着时间推移而累积的投资