永續 AI 資料庫

LEAP 方法是 TNFD 評估自然相關議題的作法，先界定評估範圍，再涵蓋定位與自然的介面（Locate）、評估依賴與衝擊（Evaluate）、評估風險與機會（Assess），以及準備回應與報告（Prepare）。

地點基礎法是依特定地理區域與期間的電網平均排放資訊，計算範疇二排放的方法，反映所在地電力供應組合，而不依個別採購契約分配排放。

日誌記錄是在系統執行時保存事件與相關脈絡的做法，可記錄時間、嚴重程度及內容，協助除錯與調查，需管理敏感資訊。

邏輯斯迴歸是將特徵組合轉換為類別機率的分類模型，常用於二元分類，也可擴充至多類別，需配合門檻決定判定結果。

生物多樣性補償成果得以維持的期間，需與被補償衝擊的持續時間相對應。

損失函數是把模型預測與目標差異轉成數值的函數，作為訓練最佳化的依據，需依分類、迴歸或其他任務選擇適當形式。

低秩適應是在凍結既有模型主要權重的情況下，加入可訓練的低秩矩陣表示權重更新的方法，以減少任務調整所需參數。

機器學習是讓模型從資料學習模式或表示，以進行預測、分類、分群或生成等任務的方法；可用能力與表現取決於資料、模型及訓練設計。

機器學習維運是結合開發、資料與維運流程管理模型生命週期的實務，涵蓋訓練、驗證、部署及監測，讓模型變更可重現與追蹤。

機器翻譯是以計算模型把文字從一種語言轉換為另一種語言的任務，需兼顧語意、語境及領域用語，重要文件仍需審閱。

管理系統是組織將政策、目標、流程與責任串連起來的運作安排，用於持續管理特定議題及檢視績效。

市場基礎法是依企業持有且符合品質條件的能源契約工具，採用相應排放資訊計算範疇二排放的方法；合約主張與電網實際電力流並不相同。

主資料管理是對客戶、產品等核心實體建立一致識別與可信紀錄的管理方法，協調不同系統的重複或衝突資料以維持共用基準。

材料循環指標（MCI）是衡量產品材料投入與流出之循環程度的工具，由 Ellen MacArthur Foundation 與 Granta Design 等曾共同參與開發。基金會目前已不再是此工具的開發夥伴；指標也不等於產品整體環境績效。

重大資訊是在 IFRS 脈絡下，若被省略、誤述或模糊表達，可能合理影響一般用途財務報告主要使用者決策的資訊。

在 GRI 架構中，重大主題是反映組織對經濟、環境與人群最顯著衝擊的主題，包含人權衝擊；決定主題時應辨識及評估實際與潛在衝擊。

平均倒數排名是取每個查詢第一個相關結果名次的倒數，再對查詢集合平均的指標；指定範圍內沒有相關結果時通常記為零。

量測是以實驗方式取得可合理歸屬於某量的一個或多個量值的過程，需明確界定被量測對象、方法與相關條件。

量測準確度描述量測值與被量測量真值接近的程度。依計量詞彙，它本身不是可賦予數值的量，與量測真確度及精密度有關，但不能以其中一項代替。

量測與驗證是透過計畫、資料量測與分析，評估節能措施成果的程序；通常比較經適當調整的基線與措施後用能，而非直接量測不存在的節省量。

量測精密度表示在指定條件下，重複量測同一或類似對象所得結果彼此接近的程度，常以分散性指標呈現。

量測不確定度是描述依所用資訊可合理歸屬於被量測量之量值分散程度的非負參數，用來說明量測結果所對應量值的分散性。

訊息佇列是暫存訊息並交由消費者處理的通訊機制，使送出與處理時間可分離，交付順序、確認及重送語意依系統設計而異。

中繼資料是描述資料本身特徵的資訊，可包含格式、結構、來源、分類及使用限制，協助使用者理解、管理與搜尋資料。