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World File Search System一致的
MSCI气候变化巴黎一致的选择索引方法
交易考虑中涉及的股票金额，而现金收益将在整个指数上投资。如果非索引成分获得现有索引成分，则将从索引中删除现有组成部分，并且不添加非组成部分将不会添加到索引中。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多细节和说明可以在“ MSCI公司事件方法论”书籍中找到，详细介绍了限制的加权和非市场资本化加权指数中事件的处理。
创建用于机器学习的地层一致的地震概况
图1：反射终止模式，来自Wiki.aapg.org，改编自Vail 1987，用于创建详细模型的原理遵循Plint和Nummedal（2000）中设置的过程，该过程使用了默认的基础级别曲线和每层或周期的固定沉积物。与Plint-nummedal模型不同，而不是仅超过21个周期），而是使用更高的层计数（> 500）来创建沉积概况。在模型中创建了，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。 eustenacy变化用于生成地层表面的序列。 每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。 为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。 第五阶拼印件是的一部分。，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。eustenacy变化用于生成地层表面的序列。每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。第五阶拼印件是
意图一致的人工智能系统会削弱人类的能动性
人工智能 (AI) 系统的快速发展表明，通用人工智能 (AGI) 系统可能很快就会到来。许多研究人员担心 AI 和 AGI 会通过故意滥用 (AI-misuse) 或意外事故 (AI-accidents) 伤害人类。关于 AI-accidents，人们越来越致力于开发算法和范例，以确保 AI 系统与人类的意图保持一致，例如，AI 系统产生的行动或建议可能被人类判断为与他们的意图和目标一致。在这里，我们认为，与人类意图保持一致不足以保证 AI 系统的安全，而长期保护人类的能动性可能是一个更强大的标准，需要在优化过程中明确和先验地将其分开。我们认为 AI 系统可以重塑人类的意图，并讨论了保护人类免于失去能动性的生物和心理机制的缺乏。我们提供了第一个保护能动性的 AI-人类互动的正式定义，该定义侧重于前瞻性的能动性评估，并认为 AI 系统（而不是人类）必须越来越多地承担这些评估的任务。我们展示了在包含嵌入式代理的简单环境中如何发生代理丧失，这些代理使用时间差分学习来提出行动建议。最后，我们提出了一个名为“代理基础”的新研究领域，并提出了四个旨在提高我们对人工智能与人类互动中代理的理解的初始主题：仁慈博弈论、人权的算法基础、神经网络中代理表示的机械可解释性和从内部状态进行强化学习。
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数是由MSCI世界气候变化指数构建的指数，其中包括23个发达市场（DM）国家 /地区的大型和中型证券。*该指数旨在代表一项投资策略的绩效，该策略根据与气候过渡风险和机会相关的机会和风险来重新持续证券，同时满足欧盟基准法规的相应最低要求。此外，根据MSCI分类框架和基于某些ESG和气候变化标准的公司证券，该指数还根据基于热煤的发电和分类的公司的证券排除了公司的证券。为了避免浓度，然后根据MSCI 10/40索引方法将指数封顶。
与俄罗斯一致的TAG-11目标亚洲和欧洲与Hatvibe和Cherryspy
Insikt Group已确定在中亚，东亚和欧洲的一项持续的网络活动活动。此运动是由俄罗斯一致的威胁活动组进行的INSIKT小组曲目作为TAG-110，该小组与UAC-0063重叠，并且乌克兰计算机应急响应团队（CERT-UA）属于俄罗斯网络速度速度集团Bluedelta（APTP28），其信心中等信心。有针对性的组织包括人权团体，私人安全公司和教育机构。tag-11，部署了装载机Hatvibe和后门Cherryspy，以在此运动中进行操作。初始访问被怀疑来自恶意电子邮件附件或对弱势Web服务的剥削，例如Rejetto HTTP文件服务器（HFS）。
宏观一致的反应性兰格文动力学模型
摘要。基于粒子的随机反应扩散（PBSRD）模型是一种流行的方法，用于捕获跨生物系统的反应和运输过程中的随机性。在某些情况下，此类模型固有的过度抑制近似值可能是不合适的，因此需要使用更多的显微镜Langevin Dynamics模型进行空间传输。在这项工作中，我们开发了一种新型的基于粒子的反应性Langevin动力学（RLD）模型，重点是得出与平衡时反应性通量详细平衡的物理约束的反应性相互作用核。我们证明，对于领先顺序，所得RLD模型的过度抑制限制对应于体积反应性PBSRD模型，其中众所周知的DOI模型是一个特定的实例。我们的工作提供了从更多的微观反应模型中系统地得出PBSRD模型的一步，并提出了对后者的可能约束，以确保两个物理尺度之间的一致性。
负责的供应链和供应商多样性政策一致的策略，纪律处决
在本演讲中提到的有关我们未来增长前景的某些陈述是关于我们未来的业务期望的前瞻性陈述，旨在根据1995年的《私人证券诉讼改革法案》获得“安全港”的资格，涉及许多风险和不确定性，这些风险和不确定性可能会导致实际结果与这些前瞻性陈述中的实际结果差异。The risks and uncertainties relating to these statements include, but are not limited to, risks and uncertainties regarding fluctuations in earnings, fluctuations in foreign exchange rates, our ability to manage growth, intense competition in IT services including those factors which may affect our cost advantage, wage increases in India, our ability to attract and retain highly skilled professionals, time and cost overruns on fixed-price, fixed-time frame contracts, client concentration, restrictions on移民，行业细分集中，管理国际运营的能力，减少关键重点领域的技术需求，电信网络中的破坏或系统失败的破坏，我们成功完成并整合潜在收购的能力，对我们服务合同的损害责任，Infosys的成功，策略性投资，撤离或政治稳定的公司的成功，政治稳定，政治稳定，行为稳定，行为稳定，行为稳定，行为稳定，行为稳定，行为稳定，行为稳定。关于筹集印度境外的资本或收购公司，以及未经授权使用我们的知识产权和影响我们行业的一般经济状况。在我们的美国证券交易委员会文件中更全面地描述了可能影响我们未来经营业绩的其他风险，包括我们截至2020年3月31日的财政年度表格20-F的年度报告。这些文件可在www.sec.gov Infosys上获得，可能会不时发表额外的书面和口头前瞻性陈述，包括公司向美国证券交易委员会提交的文件中包含的陈述以及我们向股东的报告。公司不承担更新任何可能不时或代表公司的前瞻性陈述，除非法律要求。
可解释人工智能的水平，用于与人类保持一致的对话解释
过去几年，可解释人工智能 (XAI) 和与之密切相关的可解释机器学习 (IML) 的研究发展迅速。推动这一增长的因素包括最近的立法变化、行业和政府增加的投资，以及公众日益关注。人们每天都会受到自主决策的影响，公众需要了解决策过程才能接受其结果。然而，XAI/IML 的绝大多数应用都侧重于提供低级“狭义”解释，说明如何根据特定数据做出个人决策。虽然这些解释很重要，但它们很少能洞察代理的信念和动机；其他（人类、动物或人工智能）代理意图的假设；对外部文化期望的解释；或者，用于生成自身解释的过程。然而，我们认为，所有这些因素对于提供人们接受和信任人工智能决策所需的解释深度都至关重要。本文旨在定义解释的层次，并描述如何将它们整合起来，以创建一个以人为本的对话解释系统。为此，本文将调查当前的方法，并讨论如何整合不同的技术，以通过广泛可解释人工智能 (Broad-XAI) 实现这些层次，从而迈向高级“强”解释。
彭博全球固定收益与巴黎一致的基准方法
该指数旨在提供投资级公司债券的敞口，以寻求相对于其母公司指数至少减少50％的绝对温室气体（“ GHG”）排放，相对于其母公司指数在下面的附录III中列出，平均每年至少降低了7％。该指数使用1.5°C的温度场景，没有或有限的过冲，如从政府间气候变化（“ IPCC”）中的1.5°C全球变暖的特别报告中提到，作为参考温度方案，以构建方法。将选择，加权或排除每个索引的组成部分，目的是，由联合国批准的《联合国气候变化》案件批准的《联合国气候变化》概述的《巴黎协定》第2条与2016年10月5日批准的《联合国气候变化案例》（“巴黎协定”）的目标（“巴黎协定”）。每个指数旨在遵守欧洲委员会授权法案规定的最低技术要求，并将被标记为“欧盟巴黎一致的基准”。
寻求一种使组织业务价值与其 BPMN 流程模型保持一致的方法
摘要 组织商业价值的战略一致性对于成功至关重要，需要与流程模型无缝集成以有效推进战略目标。本研究解决了流程模型偏离基本商业价值导致与组织使命脱节的挑战。通过验证交换商业价值的图形表示，本研究提出了一种审查 BPMN 流程模型中价值规范的方法。由于商业价值感知具有主观性和无形性，受质量、价格和情感因素等因素的影响，因此使用模糊逻辑解决了衡量商业价值感知的障碍。通过这种方式，该研究旨在减轻主观性和模糊性，更准确地理解利益相关者的价值感知。该分析旨在确定感知价值与 BPMN 模型中指定的价值之间的一致性，以与组织目标保持稳健一致。