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季度评论 - Artisan Mid Cap Value Fund（...
我们的投资组合在第四季度和2024年拖延了RussellMidcap®值指数。股票的选择在第四季度的各个部门都广泛为负，与2024日历年一样。这与前三年（2021年，2022年和2023年）形成鲜明对比，当时我们的投资组合股票选择为正面。当股票选择广泛为负时，我们认为这是一个信号，在整个市场上都有共同的因素。根据经验研究合作伙伴对标准普尔500®指数的分析，价格最高的五分之一的股票在上一年中优于市场超过20个百分点，这是一读在七十年后排名前3％的阅读。警告是标准普尔500®索引是一个大型指数。势头不太可能在中股价值细分市场中这种极端。但是，使用基于因子的性能归因，我们发现动量是我们投资组合的重要绩效。实际上，动量因素的最大负面影响发生在我们的股票选择最弱的部门中。此外，在2024年，市场对收入修订/惊喜的市场反应在历史上增加了。也就是说，由于市场以激光针对收益轨迹而不是业务价值，股票价格转移的幅度被夸大了。我们认为，这些因素在过去一年中为我们的投资风格造成了“双重逆风”。
口服微生物群和代谢物衰老的造血干细胞生态位：迷你评论
造血干细胞（HSC）在衰老过程中会发生功能下降。老化的HSC的内在特征已被很好地描述，包括强骨髓偏置，总数增加以及移植过程中功能的降低。老化的骨髓微环境或利基市场对HSC的影响知之甚少。至关重要的是要了解衰老过程中利基市场的变化及其支持HSC的能力，因为这可能揭示了提高HSCIFTEMS所需的信号和机制。此外，异缘移植提供了一种测试年龄受体小众对年轻捐赠者HSC的影响的方法，相反，年轻的接受者利基市场对老年供体HSC的影响。重要的是，这些实验表明，如果受体小众群体老化，则供体HSC植入会减少，相反，年轻的小众可以使老化的供体HSC恢复活力。在这里，我们将重点介绍老化的HSC及其微环境之间的相互作用。我们将重点介绍当前的争议，研究差距和未来的方向。
精神卫生服务评论2025年1月
在与心理健康人员接触期间，该人报告说，他们过去一个月一直拒绝他们的药物，并且没有任何心理健康症状。他们指出，那时他们首先被送入县监狱，因为他们想念孩子而感到沮丧，那是圣诞节。该进度的说明指出，当他们喝抗冻结时去县监狱之前，该人有自杀企图，不得不去医院去胃。纸条继续说：“ Doc说这是一种换药，他很好。” 1个人的危险因素被确定为监狱暴力，白人男性，并居住在接受潜在的危险因素，例如监狱暴力，复发和支持。他们的治疗方法是每30天或根据需要包括单个治疗，药物和持续风险评估。在心理健康接触时完成了患者安全筛选器3M（PSS-3M），并且个人对
2025年1月15日，数据传输计划的评论...
关于DTI，数据传输计划（DTI）是与科技行业和其他利益相关者合作的政策专家和技术人员的非营利组织，以增强数据可移植性。我们的使命是通过简单，安全的数据传输来增强人们的能力，从而扩大数字经济中的选择和机会。Vision Data Portability赋予个人能力，增强市场竞争并推动创新。当人们能够轻松，安全地移动其个人数据时，他们会从新的机会和下游创新中受益，而这些创新将是不可能的。这种重新构成市场，从而使用户，新进入者和更广泛的在线生态系统受益。数据可移植性的许多令人惊讶的好处在于隐私，但在当今最关键的技术政策挑战中起着不可或缺的作用：
UE 416 - PGE 能源负担评估评论 - OPUC
我们赞赏 PGE 按照委员会 OPUC 命令号23-386 1 的要求，努力进行修订后的能源负担评估（以前称为低收入需求评估或 LINA）。23-386 1 。能源负担评估是一个关键工具，可以提供有关能源负担和不安全的重要数据，并评估客户的能源相关需求。它为低收入计划的参与障碍提供了重要反馈，并确定了政策和计划设计中的差距。这种改进的理解尤其重要和必要，因为尽管有这些计划，但仍有许多 PGE 客户在高能源负担中苦苦挣扎，并面临支付能源账单的困难。随着极端天气事件越来越常见，必须向处于气候危机前线的脆弱社区提供救济，并确保他们的生命、健康和福祉不会因无力负担日益需要的能源而受到威胁。
对雪水等效预测中机器学习的评论
摘要3 1简介3 1.1 SWE的定义3 1.2 SWE估算的意义和动机4 1.3当前的操作SWE监视5 1.3.1地面测量6 1.3.2模型产品7 1.4 ML 9 1.5当前挑战9 2。SWE估计方法的历史发展10 2.1经验方法10 2.2基于物理的方法11 2.3数据驱动方法13 3.当前基于机器学习的SWE估计研究15 3.1早期努力（2000-2014）15 3.2最新技术（现状）（现状）（2014年至今）18 4。ml福利和瓶颈20 5。讨论和未来方向26 5.1 SWE的广义AI 26 5.2 SWE的自学习剂26 5.3将SWE AI纳入较大的地球AI模型27 6.结论28作者贡献28致谢28资金28参考28
FinCEN - 住宅房地产报告表评论（2025 年 1 月）
2025 年 1 月 13 日 Andrea Gacki 金融犯罪执法网络主任 美国财政部 邮政信箱 39 维也纳，VA 22183 通过 www.regulations.gov 以电子方式提交 关于：FinCEN 关于住宅房地产报告拟议表格的通知（卷宗编号 FINCEN-2024-0019，OMB 控制编号 1506-0080） 尊敬的 Gacki 主任， 财务问责和企业透明度 (FACT) 联盟是一家总部位于美国的无党派联盟，由 100 多个州、国家和国际组织组成，旨在促进政策建立公平透明的全球金融体系，限制滥用职权避税并抑制腐败金融行为的有害影响。 1 谨代表 FACT 联盟，此信函回应美国财政部金融犯罪执法网络 (FinCEN) 的请求，要求就根据 2024 年 8 月发布的《住宅房地产转让反洗钱条例》最终规则（最终住宅房地产规则或最终规则）提出的住宅房地产报告 (Residential RER) 拟议表格发表评论。FACT 欢迎 FinCEN 提出的表格，并认为该提案中包含的字段适当地减轻了洗钱风险，并将帮助执法部门预防、调查和起诉非法融资案件。最终规则和相关表格与 FinCEN 的核心使命相一致，并服务于该使命，即支持执法部门并保护美国免受非法融资风险。我们认为对某些问题进行轻微改进可能会有助于表格的清晰度
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
