摘要:弥散 MRI 衍生的大脑结构连接组或大脑网络在大脑研究中得到广泛应用。然而,构建大脑网络高度依赖于各种纤维束成像算法,这导致难以确定下游分析的最佳视图。在本文中,我们提出从多视图大脑网络中学习统一的表示。具体而言,我们希望学习到的表示能够公平地、解开纠缠的感觉传达来自不同视图的信息。我们通过使用无监督变分图自动编码器的方法实现解缠。我们通过另一种训练程序实现了视图公平性,即比例性。更具体地说,我们在训练深度网络和网络流问题之间建立了一个类比。基于这种类比,通过一种意识到比例的网络调度算法实现了公平的表示学习。实验结果表明,学习到的表示可以很好地适应各种下游任务。他们还表明,所提出的方法有效地保持了比例性。
全球变暖与累积CO 2排放的恒定比率为将剩余的碳预算用作政策工具的使用,以及达到净零CO 2排放以稳定全球平均温度的需求。对这种比例的要求是,对CO 2的脉冲发射的温度响应与背景排放场景无关,并且该特性是通过辐射强迫对CO 2浓度的对数依赖性与CO 2下水道在较高CO 2水平下的饱和度之间的平衡来解释的。几项研究认为,这种比例性也出现了,因为通过类似的物理过程将热量和碳混合到海洋中,并且在气候变化六次评估报告的政府间小组中,这一论点得到了回应。然而,与这一假设相反,在五个地球系统模型中,热和碳的大气 - 海洋通量相互差异,彼此之间的发展非常不同,大气,海洋和陆碳池的变化都有助于使变暖与累积发射成比例。此外,一个分析模型仅表现出比例的热量和碳通量,如果忽略了土地和大气池,以及其他不切实际的假设,则与累积排放量成比例的变暖。这些结果强烈表明这种比例性不适合简单的物理解释,而是由于多个物理和生物地球化学过程的复杂相互作用而产生的。
指导 经济影响分析的广泛原则是比例性;所涉及的分析水平是否与该 ACP 可能产生的影响成比例?经济分析有三个广泛的层次;定性讨论、通过指标量化和以英镑货币化。影响越大,赞助商就应该付出更大的努力来量化和货币化影响。1.背景 – 识别不做任何事 (DN) / 做最少的事情 (DM) 和做某事 (DS) 场景
在CRD(SREP指南)下,EBA关于监督审查和评估过程(SREP)和监督压力测试的EBA指南(SREP)和监督压力测试列出了与机构和监督参与的分类有关的比例性规定,并在SREP评估中进行了简化的Pillar 2方法。的目的是允许对监督参与的强度以及对SREP元素进行评估的重点和粒度的比例方法,从而提供灵活性,以根据机构的重要性和风险概况以及其活动的性质,规模和复杂性来适应监督的重点和资源。
实践中的比例代表:量化序中选举中的比例性Tuva Bardal,Markus Brill,David McCune,Jannik Peters,Jannik Peters 13058液体民主的成本观点:可行性和控制Shiri Alouf-Heffetz,Åukaszzko,Åukaszkozko,Åukegorzlisostki,georopios,georopiot993参与性预算Bailey Flanigan,Mark Bedaywi,Mohamad Latifian,Nisarg Shah,2月27日,星期四,2:30 pm-3:45pm计算机视觉1734通过基于Mamba的上下文感知到的标记学习Jinxia jinxia jinxia jinxia xie
本文件全面回顾了过去五年 CEMLA 成员国的金融技术 (FinTech) 和监管发展情况。根据对来自 16 个国家的 19 个监管机构的调查,调查结果显示金融技术对创新、金融体系转型和金融包容性的促进具有重大影响。虽然金融技术在推动创新方面的作用有所减弱,但人们越来越认识到它对竞争和市场扩张的贡献。监管方法已转向功能性监管,包括比例性和灵活性等原则。西班牙监管沙盒和哥斯达黎加创新中心的案例研究揭示了创新促进。该研究强调,在动态的金融技术环境中,持续需要适应性和平衡的监管。
欧盟残疾人权利框架和欧盟残疾人权利公约 (UN CRPD):Caterina Chinnici (正式成员) 和 Victor Negrescu (替补成员); 欧洲法律研究所 (ELI) 观察员——René Repasi; 请愿网络正式成员 – 主席; EUIPO MBBC JURI 联系人/常设报告员——Maravillas Abadía Jover; 联盟法应用监测常设报告员和该主题年度报告报告员——Dainius Žalimas; 监管适用性和辅助性及比例性常设报告员和该主题年度报告报告员——Jörgen Warborn; PCD (DEVE) 网络——Leire Pajín。 3. 协调员还决定成立联盟法应用监测 JURI 网络,并继续开展 JURI-EFRAG 联络小组的工作。 4. 协调员进一步决定:
本文提出了对欧盟银行业务模型的标准化分类。我们的工作是基于第一次收集的丰富而独特的数据集,该数据集是针对个人级别的全部人口的。拟议的分类方法结合了定性和定量组件,这是一种新方法,与业务模型识别和分类中的相关文献相比。定性组成部分是基于对监督当局的专业知识,该知识已被定量指标确认或挑战。我们的发现是,通过这种混合方法的银行分类可以使银行业务模型的更好,更详尽的识别比群集方法学,这在文献中更常用。业务模型分类可以为监管机构和监管机构提供基准,以对机构进行分类,以进行更结构化和一致的方法来进行监管影响评估,分析趋势和风险,比例性和监督,以确保随着时间的推移的连续性和可比性。