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波兰的BWRX-300技术使用
根据Orlen Synthos绿色能源SpółkaZograniczonąOdpowiedzialnością（“客户”）和KPMG咨询SpółkaZograniczonąOdpowiedzialnościąsp.K.（“毕马威”）（“协议”），准备了一份报告，其中包含对小型模块化反应堆（SMR）对波兰市场的影响的分析，以下是该报告。报告中描述的主题，图表和问题的范围来自协议。这项研究是题为“在波兰使用BWRX-300技术 - 福利分析”的完整报告的摘录。该报告以及其中提出的所有分析和结论都遵守下面报告本身和协议中所述的条件和保留。该报告可以在数字平台上公开显示，发布和提供，并提供以下预订。以任何方式使用报告，包括其共享，均与报告中列出的所有条件和预订的同意。报告日期根据协议的日期，截至2023年3月6日，该报告是在2023年5月16日进行的，并反映了毕马威（KPMG）的知识状态，截至协议之日和报告准备。报告中提出的分析和结论是在准备之日起有效的，并且在客户提供更多文档和材料之后或在新信息公开之后可能会发生变化。缺乏对毕马威（KPMG）的数据验证的基础，其分析和结论是对客户提供的文档，信息和假设的结论。在报告中，毕马威会计师仅针对与报告相关的公开可用或提供的数据范围。鉴于该报告的目的以及2022年和2023年宏观经济参数的高波动性是由于通货膨胀和乌克兰的战争引起的，乌克兰始于2022年2月24日，除其他因素外，此类信息的纳入被认为很重要。由于未来的不确定性，该报告仅提供了非常粗略的估计，对乌克兰武装冲突的宏观经济后果。有关这场冲突及其宏观经济后果的任何新信息都可能对报告中包括的结论产生重大影响。因此，尤其不应假定报告的内容在创建之日之日起有效和完整。根据客户提供的信息和可能的分包商的经验和知识，根据客户提供的信息和可能的分包商的经验和知识，报告了报告中毕马威（KPMG）的分析的结论和结果。尽管如此，毕马威会计师事务所并不意识到的信息和事实可能会对所提出的结论，观点或分析产生重大影响。我们已经假设，客户提供给我们的所有信息都是正确的，并且与客户管理委员会的最佳知识有关客户的情况，并从运营和财务的角度计划未来的运营。作为我们委托做的工作的一部分，我们还使用了从公认的财务信息来源获得的信息。这些信息均未通过毕马威（KPMG）进行审核，验证或确认。作品的范围在某些情况下，报告中提出的数字可能已经四舍五入。kpmg没有执行法律，技术，环境，财务和税收相关或其他分析，而不是协议中指定的分析 - 就以上方面而言，毕马威（KPMG）依赖于客户提供的信息。毕马威（KPMG）执行的工作并不构成法定审核员或根据适用于财务审计活动的任何标准执行的法定审计师或类似服务的财务审计活动。该报告及其结论不构成或包含投资建议。也不构成进行任何交易或进行投资的要约，邀请或诱因，并且不得解释为要约，邀请或诱因。由于毕马威（KPMG）收到了错误，不完整的信息或输出，对客户或第三方造成的任何损害造成的任何损害，实际上不一致的陈述或与报告相关的信息或kpmg的材料不得责任，kpmg的责任不应承担任何责任。信息和输出数据的可用性可能限制可能会影响报告中毕马威的结论。我们假设所有许可，许可等。kpmg雇员对与报告有关的任何损害，对其中包含的结论或建议或信息的分析均不承担任何责任。kpmg对解释法律或协议的规定不承担任何责任。毕马威（KPMG）基于其结论的法规，法院裁决和协议可能会在报告之日起改变，这可能会影响其中包含的结论。尚未考虑承诺和负担。是完全有效的，我们尚未对与负面影响相关的风险进行任何独立测试。kpmg不应对该报告的任何目的不承担任何责任，除协议中指定的目的外，以及该报告作为法医证据或法律规定的其他目的的可接受性。根据协议，毕马威对客户的责任是有限的，毕马威对第三方的责任被排除在外。缺乏毕马威毕业士（KPMG）毕马威（KPMG）的保证并没有保证其未来实现的可能性，此类陈述，估计或预测的准确性或完整性或报告中包含的其他材料的可能性。尽管我们已经进行了尽职调查，但毕马威（KPMG）无法确保这些陈述，估计和预测的准确性。报告的客户或收件人对业务决策，策略，计划和运营完全负责。kpmg，代表和代表其他毕马威会员分支机构，其所有伴侣，员工和代理商都宣称，毕马威（KPMG）或上述任何实体均不应对任何与报告或结论和分析所包含的结论和分析所采取的决定的人有任何责任。报告中包含的报告，结论和分析并不构成我们确定或预测未来事件或情况的任何保证，安全性或保证，或者建议执行或不执行特定交易计划或类似活动的建议。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。