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AIA S&P ADR/国际策略 SMA 评论
第三季度全球股市继续走高，标普 500® 指数和道琼斯工业平均指数在 9 月底均创下历史新高。美联储在 9 月的 FOMC 会议上将利率下调 50 个基点至 4.75%-5.00%，开启了备受期待的宽松周期，这是美联储四年来首次降息。随着通胀率走软并接近其长期目标，美联储的重点已转向支持劳动力市场。失业率继续大幅上升，尽管起点接近历史低点。随着第三季度带来更多正常化的经济数据，投资者越来越期待经济软着陆。8 月份美国年通胀率为 2.5%，为 2021 年 2 月以来的最低水平，失业率升至 4.2%。2024 年第二季度美国 GDP 环比年增长率为 2.8%，远高于上一季度 1.4% 的增幅。本季度，MSCI 全球指数上涨 (+6.4%)，MSCI 新兴市场指数上涨 (+8.7%)。MSCI 全球所有国家指数上涨 (+6.6%)。本季度表现最佳的行业是公用事业 (+17.6%)、房地产 (+16.9%) 和金融 (+10.7%)。表现最差的行业是能源 (-2.9%)、信息技术 (+1.5%) 和通信服务 (+2.8%)。北美、英国、拉丁美洲、中国、日本和中东均表现强劲。在本季度，AIA 标准普尔 ADR 策略在税前和扣除 0.35% 费用后的表现低于基准 -0.53%。该策略在税后和扣除 0.35% 费用后的表现优于基准 +0.03%。税后表现优异的原因是市场创下历史新高，再加上强劲的市场广度，这限制了本季度弥补损失的机会。税收阿尔法为正，在此期间增加了+0.56%。年初至今，友邦标准普尔 ADR 策略在税前和扣除 0.35% 费用后的表现落后于基准-0.35%。该策略在税后和扣除 0.35% 费用后的表现优于基准+1.54%。税收阿尔法在此期间贡献了+1.89%。友邦标准普尔 ADR 策略旨在提供与标准普尔 ADR 指数表现相似的税前回报，并通过主动实现损失和延迟收益来寻求在税后基础上超越基准。友邦的经理使用多因素算法来选择和加权股票，以使投资组合的风险敞口（包括行业和市值）与基础指数保持一致，同时纳入税收管理。由于账户级别的限制，例如证券排除、资本收益预算和其他限制，个人账户表现可能会有所不同。 2024 年迄今为止，市场表现良好，第三季度也不例外，因为全球央行降息预期提振了风险资产。传统上，市场在选举年反应积极，尽管失业和消费支出仍然是投资者的主要担忧。在这些不确定因素的影响下，持续的地缘政治紧张局势和宏观经济疲软可能会刺激市场波动。由此产生的市场环境越来越难以驾驭。我们仍然相信，积极的基本面研究与投资纪律相结合，是应对市场不确定性的一种有吸引力的方式。
通过研究和研究培训-Arkaia Institut
成立于2020年，地中海考古研究所（Arkaia）是Aix MarseilleUniversité的考古和考古学研究和考古学技能的焦点。，它可以简化地进行陆地和海上地中海空间，从史前到最近，将地中海社会科学与人文科学中心考古实验室的物质和人类能力汇集在一起），生物人类学和工程科学和技术（3D，声学等）。今天，阿卡亚研究所（Arkaia Institute）是支持和促进其在国际和社会经济世界中的社区行动的主要接触。
参考文献 | IAIA培训
参考文献 Aassve, A.、Burgess, S.、Propper, C. 和 Dickson, M. (2006)。英国的就业、家庭团聚和生育决策。皇家统计学会杂志：A 辑（社会统计），169 (4)，781–804。 Abram, S.、Atkins, E.、Dietzel, A.、Jenkins, K. 等人 (2022)。公正转型：全系统脱碳方法。气候政策，22 (8)，1033–1049。 Acakpovi, A. 和 Dzamikumah, L. (2016)。水力发电厂健康与安全措施调查。工作安全与健康，7 (4)，331–339。 https://doi.org/10.1016/j.shaw.2016.04.006 ACEC (2015)。社区风电场指南：您可以期待什么，可以与谁交谈。澳大利亚清洁能源委员会。https://arkenergy.com.au/documents/456/Wind-Farm-Community-Guide-March2013.pdf ActionAid (2018)。风力涡轮机供应链中的人权：迈向真正可持续的能源转型。ActionAid。https://actionaid.nl ADB (2006)。煤矿区减贫（由扶贫基金资助）。亚洲开发银行。https://www.adb.org/projects/documents/china-peoples-republic-37616-012-0 ADB (2012)。电力行业的气候风险与适应。亚洲开发银行。 https://www.adb.org/sites/default/files/publication/29889/climate-risks-adaptation-power-sector.pdf ADB (2014). 泰国：太阳能项目。亚洲开发银行。https://www.adb.org/projects/43936-
AI 午餐与学习_10 月 18 日_AI 评估量表 (AIAS)
Perkins 等人 (2024) 开发的人工智能评估量表 (AIAS) 提供了一个灵活的框架，可将 GenAI 纳入教育评估，同时促进学术诚信和道德使用这些技术。它包括提交的评估中允许的五个 AI 使用级别，从“无 AI”到“AI 探索”，使教育工作者能够设计侧重于需要人工输入和批判性思维领域的评估。本次演讲将探讨尝试使用基于检测的方法来处理评估中 GenAI 的使用所面临的挑战，介绍 AIAS 作为一种可能的替代方案，并讨论英国大学越南分校 (BUV) 的 AIAS 试点研究的结果，该研究已证明在减少不当行为和支持学生参与和成绩方面具有显着优势。副教授 Mike Perkins
AIAG 2024 供应链会议 - NET
开幕致辞和电动汽车行业简报 电动汽车已经到来，Brian Engle 将讨论我们如何继续朝着正确的方向发展电动汽车，因为行业面临着 2024 年以后的挑战。讨论未来会发生什么，我们如何做好准备，以及我们可以预见哪些障碍。展望未来，我们如何利用迄今为止取得的成功
PAIA手册
Data Category Lucid Link Back Blaze Google Cloud Biometric data N/A N/A N/A Health Yes Yes Yes Race N/A N/A N/A Trade union membership N/A N/A N/A Genetic data Yes Yes Yes Philosophy N/A N/A N/A Sexual orientation N/A N/A N/A Politics N/A N/A N/A Commercial information Yes Yes Yes Confidential information Yes Yes Yes Geolocation data Yes Yes Yes Personal data Yes Yes Yes Browsing history N/A N/A N/A Criminal history N/A N/A N/A Email address Yes Yes Yes Identifiers Yes Yes Yes Name Yes Yes Yes Sensitive information Yes Yes Yes Subjective data N/A N/A N/A Customer records Yes Yes Yes Education N/A N/A N/A Employment Yes Yes Yes Financial information Yes Yes Yes ID numbers Yes Yes Yes
呼吁内容2025年AAS/AIAA太空飞行机制会议，皇家Sonesta Kaua'i Resort，Kaua'i，夏威夷摘要摘要截止日期：2024年9月22日
小行星和跨阶层任务和轨迹设计CiSlunarAstrynemics大气重新进入指导和控制态度动态，决心和控制态度传感器和有效载荷 - 传感器校准•动态系统的动态系统应用于空间空间地球轨道和行星的空间范围地球轨道和行星的智慧人工机器人的智能 轨道动态，扰动和稳定性轨道确定和估计轨道碎屑和空间环境Rendezvous，相对运动，接近性操作以及对接停靠空间组装，制造，制造和服务卫星和空间Stelliteand spacecececececrationsSpaceCraft worditationSpacecraft Guidancation （SSA）连接分析和碰撞回避轨迹 /任务 /操纵设计和优化低推力轨迹多体动力学和轨迹设计< / div>
2024 年中期报告 | 友邦保险集团有限公司
鉴于友邦保险的规模和影响力，我们在促进市场经济和社会发展方面发挥着重要作用。我们的宗旨是帮助人们过上更健康、更长寿、更美好的生活，这凸显了我们的增长战略以及我们致力于解决社区面临的重大环境、社会和治理问题的承诺。2023 年 11 月，我们发布了友邦保险的首份《气候转型计划》，并在实现净零排放的道路上，在将气候考虑因素纳入我们的治理、风险管理和参与计划方面取得了重大进展。
推荐引用 推荐引用 Vilone G.、Rizzo L.、Longo L. 基于规则、与模型无关的可解释人工智能方法的比较分析。第 28 届 AIAI 爱尔兰人工智能与认知科学会议论文集，爱尔兰都柏林，2020 年 12 月 7-8 日，V. 2771，第 85-96 页，DOI：10.21427/z4x3-3f86
摘要：可解释人工智能的最终目标是建立既具有高精度又具有可解释性的模型。理解此类模型的推论可以看作是揭示其输入和输出之间关系的过程。这些关系可以表示为一组推理规则，这些规则通常在模型中并不明确。学者们提出了几种从数据驱动的机器学习模型中提取规则的方法。然而，对它们的比较研究有限。本研究提出了一种新颖的比较方法，通过使用六个定量指标来评估和比较四个事后规则提取器生成的规则集。研究结果表明，这些指标实际上可以帮助识别优于其他方法的方法，从而能够成功地对可解释性的独特方面进行建模。