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Temenos Multifonds – 可解释人工智能 (XAI)
XAI 模型高度透明，可以用人类语言解释 AI 决策是如何做出的。可解释性不仅为其决策提供解释，还帮助用户识别和理解潜在问题，因此他们可以利用结果来确定问题的根本原因并改进其操作流程。至关重要的是，它们不仅仅依赖于数据，还可以通过人类智能得到提升和增强。这些模型围绕因果关系构建，为人类感知创造了空间，以检测并确保机器学习具有代表性、全面性、完整性并处理所有可能的情况，如果没有，则允许进行必要的更改。
迈向人工智能问责框架
随着曾经规模较小的人工智能应用发展成为高度复杂的系统，谁应该对这些系统的预测或决策负责的问题变得迫在眉睫。以自动驾驶为例，本简报从法律和道德角度强调了人工智能系统的主要问责问题。在现行指南中已经可以找到问责制的含义，包括可解释性和责任要求。然而，将这些指南转移到人工智能系统的特定环境中并应用于其中，以及它们的全面性，需要进一步努力，特别是在社会需求方面。因此，需要进一步进行多学科研究，以加强整体和适用的问责框架的制定。
投资者及分析师研讨会 - 汇丰集团
本演示文稿并非全面性，亦不提供任何形式的法律、税务、投资、会计、财务或其他建议，由英国汇丰银行有限公司 (“英国汇丰银行”) 提供，未经任何人士独立核实。您应就任何证券投资的法律、税务投资、会计、财务或其他相关事宜咨询您自己的顾问。英国汇丰银行或其任何成员或其任何关联方或其任何高级职员、雇员、代理人或顾问（各称为“特定人士”）不接受与本演示文稿（包括其准确性、完整性或充分性）或任何其他书面或口头信息或其中包含的任何错误或遗漏有关的任何责任、义务或义务（无论是侵权、合同或其他），并明确否认任何此类责任。
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国际学生入学对美国的经济价值
第 (2) 部分：创造/支持的就业岗位估计，包括通过在美国学习的国际学生的进口美元所创造和支持的直接和间接（即乘数）就业岗位。第 (1) 部分：经济价值估计为了确定从在美国高等教育机构学习的国际学生那里获得的适当的直接进口美元，有必要确定与美国高等教育相关的成本以及生活费用，减去国际学生可能收到的任何美国财政支持。这使我们能够确定进入美国经济的适当的以美元为基础的货币进口估计值。以下算法概述了为此估计所做的努力，以及它的全面性，以尽可能多地分析完整的情况。
2030 年地球观测的采用和影响...
卫星对地观测 (EO) 提供各种不同类型的环境信息，这些信息具有全球性、全面性、准确性、可重复性和及时性，是有效规划和实施发展援助活动的关键。此外，欧洲拥有世界领先的对地观测能力；无论是在太空任务方面（欧盟哥白尼、欧空局、欧洲气象卫星组织、欧洲国家任务），还是在下游地理信息部门提供的各种专业产品和服务方面。特别是，哥白尼标志着地球观测新时代的开始，现在正在发射的哨兵卫星是运营环境信息服务的基础，其数据量空前，数据将长期持续到 2030 年及以后。
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