XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAIF
人工智能金融科技100
Quantifind 的创立与典型的 RegTech 公司相比有些不同寻常。在斯坦福大学教授物理的 Ari Tuchman 和 Quantifind 的另一位创始人 John Stockton 决定创办一家专门从事量子传感器的公司。Tuchman 帮助建立了一家硬件公司，生产超精密痕量气体探测器等高科技产品。不出所料，机器学习信号提取成为他们工作的核心部分，不久之后，Tuchman 和 Stockton 就注意到这种精密信号处理和信号提取技术在众多行业，尤其是反洗钱 (AML) 领域具有巨大潜力。
负责任的人工智能 #AIForAll
作为 NSAI 的后续行动，NITI Aayog 于 2019 年与世界经济论坛合作，就负责任地使用新兴技术的拟议方法发起了利益相关方磋商。这项工作在 2021 年达到高潮，发布了一份由两部分组成的方法文件，确定了印度负责任地设计、开发和部署人工智能的原则，并制定了实施这些原则的执行机制（RAI 原则）。这些 RAI 原则是在越来越多的人呼吁制定治理和监管框架以减轻人工智能的潜在风险，同时最大限度地为最多的人带来好处的背景下提出的。2021 年 8 月，方法文件的第二部分发布，其中规定了在印度实施 RAI 的实施机制。作为下一步，决定在用例中测试这七项原则和要测试的实施机制，以确定推荐方法的有效性并确定其中的挑战。
ESMA34-45-1747对EC的意见对UCIT和AIFS的不当成本
和AIFS（监督简报）。2，这项计划是由ESMA的年度零售投资产品成本和性能的年度统计报告提示，在其各种迭代中，成本对投资者的最终收益产生了重大影响，以及NCAS（ESMA调查3）的结果（ESMA调查3）对UCITS和AIFMD FRAIMSWERKS中的成本成本估算规定的监督的国家方法的结果。在这种情况下，ESMA调查确定了在欧盟中解释“不当成本”概念的方式以及与成本相关的规定的监督方法。此外，参与调查的所有NCA都将“不适当成本”的概念视为横向的概念，并且同样适用于UCITS和AIFS。4
AODA_Magna AIF - 麦格纳国际
◾ 不断变化的交易对手风险状况：与新的专注于电动汽车的 OEM 开展业务继续改变我们业务的风险状况，并且与我们的传统客户相比，带来了增量风险和挑战，包括：他们的运营历史相对较短；财务、流动性/资本或其他资源有限；产品开发和验证流程不太成熟；市场对其产品/服务的接受度不确定；以及未经测试的商业模式。这些因素可能会增加我们与此类 OEM 打交道时的交易对手风险，特别是在收回以下方面：预生产（包括工具、工程和发布）和生产应收账款；库存；固定资产和资本化的预生产支出；以及与此类项目相关的其他第三方义务。截至 2022 年 12 月 31 日，我们与这些因素相关的资产负债表风险敞口约为 4 亿美元，其中大部分与 Fisker 有关。在某些情况下，我们可能会持有此类公司的少数股权，这涉及高风险，包括上文“对移动和技术公司的投资”中讨论的公司。较新的专注于电动汽车的 OEM 无法取得商业成功，或者与我们开展业务的任何此类 OEM 破产或无力偿债，可能会导致我们产生重大现金和减值费用，这可能会对我们的财务状况产生重大不利影响。
2022 AIF.pdf
本 AIF 包含构成适用证券法所定义“前瞻性信息”的陈述（“前瞻性陈述”），这些陈述旨在提供有关管理层当前预期和计划的信息。请读者注意，此类陈述可能不适用于其他目的。Northland 的实际结果可能与这些前瞻性陈述中表达或暗示的结果存在重大差异，因此，前瞻性陈述所预期的事件可能会发生或不会发生。前瞻性陈述包括非历史事实的陈述，这些陈述具有预测性质，取决于或提及未来事件或条件，或包括“预期”、“预计”、“计划”、“预测”、“相信”、“估计”、“打算”、“目标”、“项目”、“预测”或其否定形式以及其他类似表达或未来或条件动词，例如“可能”、“将”、“应该”、“会”和“可以”。这些声明可能包括但不限于有关未来调整后 EBITDA、调整后自由现金流和自由现金流、各自的每股金额、股息支付和股息支付率、指引、建设完成、收购、处置、投资或融资及其时间、商业运营的实现、项目渠道未来生产的潜力、开发项目的成本和产出、诉讼索赔、筹集资金计划以及 Northland 及其子公司的未来运营、业务、财务状况、财务结果、优先事项、持续目标、战略和前景的声明。这些陈述基于在制定前瞻性陈述时应用的某些重要因素或假设，包括开发项目的设计规范、Northland 或其子公司作为一方的合同条款、管理层的当前计划及其对历史趋势、当前状况和预期未来发展的看法、获得必要批准、满足任何成交条件或获得有关预期建设、收购、处置、投资或融资的足够融资的能力，以及在当时情况下被认为适当的其他因素、估计和假设。尽管这些前瞻性陈述基于管理层当前合理的预期和假设，但它们仍受众多风险和不确定性的影响。其中一些因素包括但不限于与销售合同相关的风险、Northland 对其位于 Gemini、Nordsee One 和 Deutsche Bucht 的海上风电设施的表现的依赖，占其调整后 EBITDA 的约 50%、交易对手风险、合同运营表现、间歇性可再生资源发电设施的销售变化、海上风电集中度、天然气和电力市场风险、运营风险、公用事业运营成本的回收、Northland 与相关监管和/或政府部门解决问题/延误的能力、许可、建设风险、项目开发风险、收购风险、融资风险、处置和合资风险、竞争风险、利率和再融资风险、流动性风险、通胀风险、区域或全球冲突的影响、信用评级风险、货币波动风险、现金流变化及其对股息的潜在影响、税收、自然事件、环境风险、健康和工人安全风险、市场合规风险、政府法规和政策风险、公用事业费率监管风险、国际活动、对信息技术的依赖、劳资关系、声誉风险、保险风险、与共同所有权有关的风险、贿赂和腐败风险、法律或有事项以及本 AIF 和 Northland 2022 年年度报告（“年度报告”）中的管理层讨论与分析（“MD&A”）中所述的其他因素)，可在 SEDAR 的 www.sedar.com 上的 Northland 简介下以及 Northland 的网站 northlandpower.com 上找到。Northland 的实际结果可能与这些前瞻性陈述中表达或暗示的结果存在重大差异，因此，不能保证前瞻性陈述中预期的任何事件将会发生或发生。本 AIF 中包含的前瞻性陈述基于截至 2023 年 2 月 23 日被认为是合理的假设。除非法律另有明确要求，否则 Northland 不承担更新任何前瞻性陈述以反映该日期之后的事件或情况或反映意外事件发生的义务，无论是由于新信息、未来事件或结果还是其他原因。与共同所有权、贿赂和腐败风险、法律意外事件以及本 AIF 和 Northland 2022 年年度报告（“年度报告”）中包含的管理层讨论与分析（“MD&A”）中所述的其他因素有关的风险，可在 SEDAR 的 www.sedar.com 上的 Northland 简介下以及 Northland 的网站 northlandpower.com 上找到。Northland 的实际结果可能与这些前瞻性陈述中表达或暗示的结果存在重大差异，因此，不能保证前瞻性陈述中预期的任何事件会发生或发生。本 AIF 中包含的前瞻性陈述基于截至 2023 年 2 月 23 日被认为合理的假设。除非法律另有明确要求，否则 Northland 不承担更新任何前瞻性陈述以反映该日期之后的事件或情况或反映意外事件的发生的义务，无论是由于新信息、未来事件或结果，还是其他原因。与共同所有权、贿赂和腐败风险、法律意外事件以及本 AIF 和 Northland 2022 年年度报告（“年度报告”）中包含的管理层讨论与分析（“MD&A”）中所述的其他因素有关的风险，可在 SEDAR 的 www.sedar.com 上的 Northland 简介下以及 Northland 的网站 northlandpower.com 上找到。Northland 的实际结果可能与这些前瞻性陈述中表达或暗示的结果存在重大差异，因此，不能保证前瞻性陈述中预期的任何事件会发生或发生。本 AIF 中包含的前瞻性陈述基于截至 2023 年 2 月 23 日被认为合理的假设。除非法律另有明确要求，否则 Northland 不承担更新任何前瞻性陈述以反映该日期之后的事件或情况或反映意外事件的发生的义务，无论是由于新信息、未来事件或结果，还是其他原因。
负责任的人工智能 #AIForAll
作为 NSAI 的后续行动，2019 年与世界经济论坛合作，就负责任地使用新兴技术的拟议方法启动了利益相关方磋商。这项工作在 2021 年达到高潮，发布了一份由两部分组成的方法文件，确定了印度负责任地设计、开发和部署人工智能 (AI) 的原则，并制定了实施这些原则的执行机制 (RAI 原则)。这些 RAI 原则是在越来越多的人呼吁制定治理和监管框架以减轻人工智能的潜在风险，同时最大限度地为最多的人带来好处的背景下提出的。接下来，需要在用例中测试七项原则，即安全性和可靠性、包容性和不歧视性、平等、隐私和安全、透明度、问责制以及保护和强化积极的人类价值观，以及提议的方案，以确定所推荐方法的有效性并确定其中的挑战。
人工智能与艺术的未来 - AIFA 2022
Lars Wieneke 卢森堡大学 C2DH 数字研究基础设施负责人 Aida Horaniet Ibañez 卢森堡大学当代和数字历史中心博士研究员 Dagny Aurich 卢森堡系统生物医学中心环境化学信息学小组历史暴露组学 (LuxTIME 项目) 博士。 Sean Takats 领导卢森堡当代和数字历史中心 (C²DH) 的数字历史高级研究项目加速器 (DHARPA)。 Petros Apostolopoulos 从事 LuxTIME 项目的数字历史和史学博士后研究员 Grace Di Méo 从事 LuxTIME 项目的博士后研究员。
2022 年全球理赔回顾 - GAIF
通货膨胀急剧上升的后果将波及保险业的大多数领域。最终，通货膨胀从多个角度对索赔严重性造成压力。例如，财产和建筑保险索赔面临更高的通货膨胀，因为重建和维修与材料和劳动力成本有关，而材料短缺和更长的交货时间会使业务中断价值膨胀。在航空业，许多公司的可周转件（需要频繁轮换的飞机部件）的供应链一直存在问题。维修和更换零件的延迟可能会影响最终保险索赔的规模，因为成本会增加。其他保险，如董事和高级职员 (D&O)、专业赔偿和一般责任，也容易受到通货膨胀压力的影响，因为法律辩护成本上升，和解金额增加。
爱尔兰中央银行先前的批准（基金/AIFM ...
中央银行可能会处理您提供的个人数据，以履行其法定职能或促进其业务运营。所有个人数据都将根据数据保护法规的要求进行处理。有关中央银行处理个人数据的任何疑问，请发送邮件至 dataprotection@centralbank.ie。中央银行数据保护声明的副本可在 www.centralbank.ie/fns/privacy-statement 上找到。
下一代食品系统人工智能研究所 (AIFS)
人工智能 (AI) 有潜力通过解决美国食品系统面临的最大挑战来改变美国食品系统：提高食品产量、质量和营养，减少资源消耗，提高安全性和可追溯性，以及消除食品浪费。尽管人工智能能力有了很大的飞跃，但食品系统对人工智能的应用和采用仍存在一些挑战：(1) 食品系统高度多样化和生物复杂，(2) 真实数据稀疏、昂贵且私人持有，(3) 人类的决策和偏好与食品系统供应链的每个阶段都紧密相连。为了应对这些挑战并改变美国食品系统，下一代食品系统人工智能研究所 (AIFS) 旨在开发人工智能技术并培养下一代人才，以更少的资源生产和分销更多高质量的营养食品。AIFS 有六个研究集群，包括两个基础研究领域（使用启发和基础人工智能、社会经济和伦理）和四个涵盖整个食品供应链的应用研究领域：分子育种、农业生产、食品加工和分销以及营养。AIFS 正在开发基于知识驱动和人机交互学习范式的可通用、数据高效且值得信赖的人工智能解决方案，旨在处理食品系统的多样性和生物复杂性，有效捕获和利用食品系统数据，并通过可解释性、安全性、隐私性和公平性赢得用户信任。