投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略,直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术,项目和实践,例如在太阳能,风能和水力发电上的投资,碳捕获解决方案,可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案,提出了两种构成:对高度暴露于气候变化的部门的最低限度,与欧盟分类法的最小份额(或CAPEX)相符。不幸的是,在CTB和PAB基准的最终版本中,对绿色足迹的参考(例如,绿色收入或资本支出)消失[16]。此外,气候影响部门的最终版本包括大量行业,这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
借助 AI,您可以模拟不同的换货或流失率,并查看对收入的影响。下面是为客户演示准备的真实 AI 商品组合模拟。他们想知道商店商品组合变化(即添加新商品与删除旧的低效 SKU)的盈亏平衡点。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
从 2015 年到 2019 年,OES 进行了八次随机评估,评估以行为为导向的直接沟通方式,以促进疫苗接种。这些评估的样本量中位数为 55,000 名接种者,并使用管理数据来衡量流感疫苗和其他推荐的成人和儿童疫苗接种情况。这些评估是与卫生和公众服务部传染病和艾滋病毒/艾滋病政策办公室(前身为国家疫苗计划办公室)合作进行的,并直接与州卫生部门和美国退伍军人事务部医疗机构等实施实体合作进行的。
02/03 - Maceió -AL: Diabetes and the Heart 13/04 - Belém -PA: Diabetes, Exercise and Sport 01/05 - Fortaleza -CE *: Diabetic Foot Workshop 08/06 - Salvador -BA: Diabetes in the elderly 07/07 - Vitória -ES: Diabetes and DM1 17/08 - Cuiabá -MT:糖尿病和肥胖症05/10-05/10Camboriú-SC:糖尿病,肝脏和边缘10/10-RECECIFE-PE *(前CBEM):糖尿病足够的脚步车间02/03 - Maceió -AL: Diabetes and the Heart 13/04 - Belém -PA: Diabetes, Exercise and Sport 01/05 - Fortaleza -CE *: Diabetic Foot Workshop 08/06 - Salvador -BA: Diabetes in the elderly 07/07 - Vitória -ES: Diabetes and DM1 17/08 - Cuiabá -MT:糖尿病和肥胖症05/10-05/10Camboriú-SC:糖尿病,肝脏和边缘10/10-RECECIFE-PE *(前CBEM):糖尿病足够的脚步车间
目前,RPS 并不能确定一个州内可再生能源电力生产的实际使用情况。RPS 鼓励州立法机构推动对可再生能源基础设施的投资。RPS 也是一项政治举措,通常在多数民主党控制的州立法机构下通过。为了满足更强大的 RPS 设定的要求,电池技术必须继续改进;很可能以比目前更快的速度进行改进。仅靠 RPS 不足以确定各州目前和未来对可再生能源生产的承诺。RPS 推动各州走向更可持续的生产,但目前各州的目标很高,而产量很低,这意味着转型是不切实际的。以可再生能源总量为目标的相当一部分州很可能会推迟其 100% 生产的年度目标或废除该标准。
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角:内在数据表示药物或靶标的构造方式,外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而,对于某些药物或靶标,尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标,输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外,特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此,我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用,我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据,并根据不同的样本自适应地融合它们。此外,为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题,两个专家以相互监督的方式相互协同,以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明,我们的模型显著且稳定地优于现有技术,最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型,它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
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复合材料是由两种或多种组成材料制成的,具有明显不同的物理或化学特性,在成品结构内的宏观或显微镜尺度上保持分开和不同。唯一的条件是其中一种材料应在处理后保留其原始的物理身份。在复合材料中,一种称为增强相的材料的形式为纤维,薄片或颗粒,并嵌入其他称为矩阵相的材料中。加固材料和基质材料可以是金属,陶瓷或聚合物。复合材料的历史或自然例子很丰富:由粘土制成的砖块,用稻草加固,带有竹芽的泥墙,混凝土,混凝土,用钢钢筋加固,花岗岩,米奇和长石的花岗岩,由石英组成
