XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System富国
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
富国银行技术案例研究 - 量子密钥...
我们生活在大量个人信息和财务数据通过公共网络传输的时代。因此，安全通信的重要性不能被夸大。对称密码学，包括数据加密和消息身份验证，被广泛用于保护机密信息。今天，使用经典对称或现代非对称密钥管理方法对这些对称键进行管理。然而，即将到来的量子计算机威胁使现代的不对称加密术，并且在较小程度上，经典的对称加密摄影症处于危险之中。后现代解决方案，例如NIST量词后加密（PQC）不对称算法，以及其他抗量子键键分布（QKD）等其他抗量子技术，提供了一个加密过渡路径。
富国银行技术案例研究 - 量子密钥......
我们生活在一个大量个人信息和财务数据通过公共网络传输的时代。因此，安全通信的重要性怎么强调也不为过。对称密码术（包括数据加密和消息认证）被广泛用于保护机密信息。如今，这些对称密钥使用经典对称或现代非对称密钥管理方法进行管理。然而，即将到来的量子计算机威胁使现代非对称密码术和程度较小的经典对称密码术面临风险。后现代解决方案，例如 NIST 后量子密码术 (PQC) 非对称算法，以及其他抗量子技术，例如量子密钥分发 (QKD)，提供了加密过渡路径。
富国银行的卓越分析中心
消费者模型开发中心重点介绍与消费者业务的增长，个性化和优化相关的定量模型：消费者，小型和商业银行业务（CSBB），消费者贷款（CL）以及财富和投资管理（WIM）。重点领域包括营销和客户价值，营销组合，定价优化，建议和计划，因果推断，财富和投资管理以及消费者生成的AI。团队非常关注业务成果，并与业务和其他公司职能的合作伙伴紧密合作，以了解当前问题，提出建模解决方案并最大程度地提高应用建模的影响。
富国银行正在实施人工智能优先战略
人工智能 (AI) 是近代史上最重大的技术革命之一，甚至可以说是最重要的革命，它正在成为全球经济生产力和增长的关键驱动力。与许多其他企业一样，富国银行十多年来一直在公司的产品和运营中使用人工智能技术。生成式人工智能 (GAI) 是新一代人工智能功能的一部分，现在它有可能将人工智能技术扩展到更多面向客户的产品，该银行计划利用它来为即将到来的重大转型做好准备。该银行的技术战略是人工智能优先 — 并且要大规模发展。该机构的工程团队正在积极构建基础模型框架，以加快和安全、可持续地部署人工智能。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
富国银行虚拟中游、公用事业和可再生能源研讨会 2021 年 12 月 8 日 2021 年 12 月 8 日 8-K'ed
除非另有说明，本演示文稿中的信息均基于截至本新闻稿日期的当前预期。我们实际的未来业务和财务表现可能与我们在任何前瞻性声明中表达的预期存在重大差异。我们不承担因任何原因修改或公开更新我们的前瞻性声明或本演示文稿的义务。尽管我们的预期和信念基于合理的假设，但实际结果可能存在重大差异。可能影响我们业绩的因素已列在我们的某些新闻稿中，并在公司最新的 10-K 和 10-Q 表以及向美国证券交易委员会提交的其他公开文件中披露。
石油丰富国家的能量转变：伊朗的案例研究
与技术，经济，政治和社会发展相关的能源建模和计划问题已成为国家和全球多年来国家和全球温室气体排放控制的关键问题。本文对石油富含能源系统的当前和未来能源供应进行了建模和分析，因为这类国家的能源强度很高。建模了高共享的化石能量系统，并提出了适当的能源组合来满足巴黎协定中的国家承诺。能量计划用于对能量系统进行建模。每小时为2004年E 2016提供所有能源部门和子行业的实际能源需求和供应，并预计2030年。分析了五种不同的Sce-Narios，结果表明，电力部门比其他能源部门更具影响力。效率改善热力计划和将可再生能源资源整合到电力部门中更有用。在适当的情况下，热电厂效率提高了1％，可再生能源容量的年平均增长率为22％，可以减少4％的CO 2。得出的结论是，在伊朗等石油富裕县中，能源系统的效率提高，尤其是在电力生产中，对整体CO 2减少目标更有用。降低CO 2的努力是有益于国家能源体系经济，国际社会将从更有效的能源体系中受益。©2021作者。我们认为，由于石油富裕国家的总能源供应减少，国际市场的能源供应将增加，这进一步减少了全球石油和天然气价格的压力。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。