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用于在私人市场中选择最合适的经理的“算法”心态
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壳牌公司资本市场日 2023 分析
● 大型企业出售化石燃料资产不仅会转移温室气体排放，还可能增加温室气体排放：“我们评估了大型企业的资产出售是否影响了出售后归因于所售资产的实际温室气体排放。在这里，我们使用了 46 项资产样本，这些资产出现在本研究分析的交易中，专有数据库中有 2017-2021 年期间的完整排放和生产数据。在这个样本中，售后排放强度往往更高，这表明，平均而言，资产在出售后的运营效率较低。对于该样本中的 46 项资产中的 33 项，这一百分比变化为正值：大多数交易导致交易年度后一年或几年的平均排放强度更高。”
Repsol 从 Quantum Capital Group 收购 ConnectGen，进入美国陆上风电市场
ConnectGen 总部位于德克萨斯州休斯顿，是一家可再生能源开发商，采用多种技术方法，拥有完整的内部开发能力，尤其擅长美国陆上风电项目。ConnectGen 的开发项目包括美国最具吸引力的能源地区不同成熟度的 20,000 兆瓦陆上风电、太阳能和储能项目。该项目意味着 Repsol 进入美国陆上风电行业，该行业是全球最大、增长潜力最高的市场之一。ConnectGen 还将使 Repsol 能够在美国强大的可再生能源能力和国际深厚专业知识的基础上再接再厉，增加一个重要的风电增长平台，以补充通过 2021 年收购 Hecate Energy 40% 股份获得的太阳能和储能开发能力。
西敏寺银行市场有限公司
(1) 不包括诉讼和行为成本。 (2) 这些指标适用于 NWM Plc。资本、杠杆和风险加权资产 (RWA) 基于审慎监管局 (PRA) 对 NWM Plc 的过渡安排。监管资本在 NWM Plc 层面进行监控和报告。 (3) CET1 代表普通股一级资本，MREL 指自有资金和合格负债的最低要求。 (4) 这包括为气候和可持续金融提供的资金和融资，以支持向净零和气候适应型经济转型。NatWest Group 使用其气候和可持续资金和融资纳入标准 (CSFFI 标准) 来确定有资格计入其气候和可持续资金和融资目标的资产、活动和公司。
2023 年沙特市场进入报告
在 AstroLabs，我们非常自豪能够成为海湾地区业务扩张的推动力，发展沙特阿拉伯及其他地区的重要行业。这份报告不仅仅是数据；它为全球决策者提供了丰富的见解，帮助他们了解充满活力的沙特商业环境。这一刻对我们来说非常激动人心；AstroLabs 自豪地促成了 600 家高增长公司进入沙特阿拉伯。十多年来，我们一直站在创新的前沿，利用区域优势促进增长，促进与合作伙伴的合作，并根据区域动态和市场需求制定战略。
2024 年加拿大律师事务所市场状况
在研究这些结果时，我们探讨了受访者之间的一些差异。一些受访者表示，他们认为自己的公司是成功的或非常成功的，他们通常就职于收入较高的公司，这些公司的收入来自商业客户的比例较高；而另一些受访者认为他们的公司在过去一年中并不成功或既不成功也不失败，他们往往就职于规模较小的公司，更加依赖个人客户。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
BCAM 引领英国医疗美容市场最新趋势
来源：Rare：英国 16 岁以上的咨询成年人（N=3,519）数据收集于 2022 年 9 月 16 日至 11 月 1 日。问题 17 - 您是否考虑在未来 12 个月内进行以下任何医学美容治疗？正在考虑任何医学美容治疗的人（N=710）。
