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2023 年影响报告 - ProCredit Holding
纵观 ProCredit 集团 25 年的发展历程，我们一直表现出强大的适应能力，能够适应不断变化且往往动荡的环境。ProCredit 的主要优势在于我们的员工：我们精心挑选、训练有素的员工和管理人员对集团独特的影响力导向有着强烈的责任感，这种责任感在各个层面都显而易见。这种奉献精神体现在我们共同努力帮助中小企业应对他们面临的新挑战，例如保持进入欧盟市场的渠道、应对监管要求和加强金融市场正规化以及适应气候和社会风险。在我们追求这一使命的过程中，我们希望在整个地区的转型中发挥关键作用，而此时欧洲团结以实现持久的和平与繁荣——以及捍卫人权——的需要几乎是再迫切不过的了。
Quentin Ferry（博士）
深度学习课程和认证：（i）深度学习。 （ii）UC Berkeley-设计，可视化和理解深NN（审计，2021年）； （iii）DeepMind-强化学习系列2021（审计，2021年）。-----熟悉：经典DL体系结构（MLP（FF），CNN，RNN，NLP，Transformers），模型培训与优化（SGD，正规化，超参数调整等），应用程序（RL，Vision，Vision，NLP，GAN，VAE）。无监督的学习与数据分析（PCA，TSNE，MDS等）。-----编程语言：Python（Numpy，Pandas，Pytorch，Matplot- Lib），R，Matlab（也是Java，Java，JavaScript，CSS，CSS，HTLM，MySQL）。-----科学交流（即手稿，海报和谈话）（精通所有办公室软件和Adobe Illustrator）；流利的英语和法语。
Sher-e-克什米尔农业科学与技术研究所生物技术学院查莎，查莎 - 180009广告应用程序
•候选人应至少具有两年的经验。•具有重组技术，蛋白质组学，CRISPR- CA等方面的经验。。学术安排的条款和条件如下：-I。订婚应纯粹是基于合同的。II。 没有合法权利通过吸收或以其他方式对大学中的任何常规职位索取他/她的正规化/任命。 如果放弃参与度一个月的通知至关重要。 iii。 预约为一年。 可以授予另外一年的扩展名，以使任命人士的令人满意的绩效和研究所的要求。 iv。 合格的候选人将分别告知面试的日期，时间和地点。 V.不得为参加面试而付费。 vi。 有关申请表的更多详细信息，请参阅大学网站www.skuast.org。 该申请应到达Chatha，Chatha，Jammu 180009（J＆K）的生物技术研究所主任办公室，以及仅通过注册的Post/ Speed Post在28.03.2024上或之前的证书的证明副本。 SD/ - NO：AUJ/IBT/22-23/F-64/3271-90董事DT：28 -02-2024生物技术研究所复制到： - •所有州立大学农业大学的大学_______________________________________________________________________________________________________________________________。 •所有部门的负责人________________________________•董事，ICAR研究机构•Manish Sharma博士，负责数据中心，要求在大学网站上上传。 •通知板。II。没有合法权利通过吸收或以其他方式对大学中的任何常规职位索取他/她的正规化/任命。如果放弃参与度一个月的通知至关重要。iii。预约为一年。可以授予另外一年的扩展名，以使任命人士的令人满意的绩效和研究所的要求。iv。合格的候选人将分别告知面试的日期，时间和地点。V.不得为参加面试而付费。vi。有关申请表的更多详细信息，请参阅大学网站www.skuast.org。该申请应到达Chatha，Chatha，Jammu 180009（J＆K）的生物技术研究所主任办公室，以及仅通过注册的Post/ Speed Post在28.03.2024上或之前的证书的证明副本。SD/ - NO：AUJ/IBT/22-23/F-64/3271-90董事DT：28 -02-2024生物技术研究所复制到： - •所有州立大学农业大学的大学_______________________________________________________________________________________________________________________________。•所有部门的负责人________________________________•董事，ICAR研究机构•Manish Sharma博士，负责数据中心，要求在大学网站上上传。•通知板。•SVC有关Hon'ble副校长的善良信息。
一个具有增强剩余U-NET
摘要：网格地球物理数据的时间缩小对于改善气候模型，天气预报和环境评估至关重要。但是，现有方法通常无法准确捕获多尺度的时间特征，从而影响其准确性和可靠性。为了解决此问题，我们引入了一个增强的残差U-NET体系结构，以进行时间缩小。结合剩余块的体系结构允许更深层的网络结构而不会过度拟合或消失的梯度，从而捕获更复杂的时间依赖性。固有的U-NET设计可以捕获多尺度功能，使其非常适合模拟各种时间动态。此外，我们实施了一种具有对流损失的流正规化技术，以确保该模型遵守有关地球物理领域的物理定律。我们在ERA5数据集中各种变量的实验结果表明，降低准确性的提高，表现优于其他方法。
秘鲁的金融包容性转型
金融包容性低和劳动力非正规性高是发展中国家面临的两大挑战。利用 2015-18 年秘鲁的调查数据，我们通过研究劳动力非正规性和正规和非正规工作之间的流动如何影响金融包容性的转变概率，探索了这两个变量之间的动态关系。首先，我们发现，从事非正规就业会使进入正规金融体系的可能性降低 8 个百分点，退出正规金融体系的可能性增加 9.3 个百分点。与长期从事非正规工作的工人相比，留在正规工作岗位上的工人获得银行账户的可能性高 9 个百分点，失去银行账户的可能性低 12 个百分点。转入正规工作的工人进入正规金融体系的可能性高 9.7 个百分点，退出正规金融体系的可能性低 7.1 个百分点。这些结果强调了正规化非正规部门与扩大金融服务渠道之间的互补性。
使用自然语言动作空间进行加固学习的语言模型
使用自然语言动作空间的强化学习通常由于自然语言的组合而遭受维度的诅咒。先前的研究利用了预验证的语言模型来限制动作语义并减少动作空间的大小。然而，由于经过验证的模型通常是在一般的竞争中训练的，因此在预审计的模型中编码的先验和特定RL环境的特征之间可能存在不匹配的不匹配。为了解决这个问题，我们提出了相互信息的正规政策选择，MIPO。MIPO可以使动作空间的隐式和动态减少。从审计的语言模型提供的先验开始，我们的方法基于相互信息正常化的指导在学习过程中动态调整了先验。从理论上讲，我们证明了这种政策优化过程会导致相互信息正规化RL目标的单位改进。从经验上讲，我们在各种环境中进行了实验，并证明了MIPO的有效性。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
数字劳动力平台及其对发展成果的贡献
发展中国家正面临重大挑战，例如高失业率（尤其是受过教育的青年）、女性劳动力参与率低以及贫困率上升。由于缺乏生产性工作，许多工人不得不从事非正规工作，从而加剧了不平等。在此背景下，数字劳动平台 1 已成为一种潜在的解决方案，在过去十年中增长了五倍（国际劳工组织，2021 年）。虽然一些研究人员认为这些平台可以补充低薪或季节性工作的收入（Surie 和 Sharma，2019 年）并有助于解决发展中国家的贫困和失业问题（Schriner 和 Oerther，2014 年），但其他人则认为它们代表了传统非正规工作的“进步”，有助于正规化（Ramachandran 和 Raman，2021 年）。然而，最近的研究强调了平台工人面临的挑战，并提出了对发展成果的担忧（国际劳工组织，2021 年；Anwar 和 Graham，2021 年）。
ddml：双/辩护机器学习
描述变量选择方法已被广泛开发用于分析频繁主义者和贝叶斯框架中的高级幻象数据。此软件包可以通过沿贝叶斯分层模型的线进行开发的尖峰和单位分位数（组）套索的实现，但通过使用预期 - 示数（EM）algorithm的频繁定期化方法深深地植根于频繁的正规化方法。与其非稳定替代方案（同样在包装中也实现）相比，Spike and-Slab tile lasso可以根据偏斜性和异常值来处理数据不规则性。此外，还以对高维纵向数据的分位数/最小平方不同的系数混合效应模型的形式进行了拟合尖峰和slab分位数套索及其非舒适对应的程序。此软件包的核心模块是在“ C ++”中开发的。
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