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MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数是由MSCI世界气候变化指数构建的指数，其中包括23个发达市场（DM）国家 /地区的大型和中型证券。*该指数旨在代表一项投资策略的绩效，该策略根据与气候过渡风险和机会相关的机会和风险来重新持续证券，同时满足欧盟基准法规的相应最低要求。此外，根据MSCI分类框架和基于某些ESG和气候变化标准的公司证券，该指数还根据基于热煤的发电和分类的公司的证券排除了公司的证券。为了避免浓度，然后根据MSCI 10/40索引方法将指数封顶。
2月27日9：30-10：45am -Algorithmic Alignment
Zi Liang, Pinghui Wang, Ruofei Zhang, Haibo Hu, Shuo Zhang, Qingqing Ye, Nuo Xu, Yaxin Xiao, Chen Zhang, Lizhen Cui Exploring Intrinsic Alignments within Text Corpus
J.P. Morgan Paris和气候转变基准
，GIRG（管理员）管理的索引追求环境，社会或治理（ESG）目标，管理员完全或部分地依赖于公共信息来源和其他第三方来源。这包括企业的温室气体排放数据以及排除筛查数据。此外，管理员验证此类目标的能力可能受到相关时间点的基础成分的完整性，质量和细节的限制，以及有关全球法律，指南，法规和市场实践的状态和演变，相对于准备，跟踪和提供此类数据的全球法律，准则，法规和市场实践。因此，此类披露是在商业上合理的努力基础上进行的，并且可能会改变。特别是，可以针对用于提供公司ESG评级的方法引入新法律，准则或法规，这可能会影响管理员的巴黎一致或气候过渡指数排放以及相关的筛查和排除措施，并导致它们变化。公司排放数据和排除筛查数据可能不一致。由巴黎一致或气候转变指数排放，相关的筛查和相关披露以及相关披露也可能会发生变化，这是管理员对ESG数据来源进行的定期审查的结果。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
ppn0621比对碳还原计划
虽然预计每种惯例可能无法在每个报告期间都减少所需的减少，并且作为一个小组工作，并且随着其他实践的表现，这最终将取得平衡，以确保我们与Netzero的野心保持一致。收购处理Kerv是一个收购组织，并且由于我们领域的大多数交易对我们来说是正常的，但在赚钱期内无法控制其许多决定。因此，与该集团与该集团的第一个完整的财政年度之前，与进入财政年度的新收购相关的排放量不包括在我们的报告中（上面的排放减少图中有所说明）。主动排放减少计划
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜向网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对沿输出方向的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
fdacluster：功能数据的关节聚类和对齐
描述了K均值，层次结合和DBSCAN聚类方法的实现功能数据，该方法允许共同对齐和聚类曲线。它支持在一维域上定义的功能数据，但可能在多元代码中进行评估。它支持在数组中定义的功能数据，也支持通过“ FD”和“ Fundata”类的功能数据，分别用于“ FDA”和“ Fundata”软件包中定义的功能数据。当前，它支持在实际线路上定义的功能数据的移位，扩张和仿射扭曲功能，并使用SRVF框架来处理在特定间隔上定义的功能数据的保存边界扭曲。K-Means算法的主要参考：Sangalli L.M.，Secchi P.，Vantini S.，Vitelli V.（2010）````k-mean for Curve clustering'''。SRVF框架的主要参考：Tucker，J。D.，Wu，W。，＆Srivastava，A。（2013）``使用相位和振幅分离的功能数据生成模型''。
Align DUALPartnership (HMO D-SNP) 2025 年承保药物处方清单
其他变更。我们可能会做出其他变更，这些变更会影响目前服用药物的会员。例如，我们可能会添加一种新的仿制药来替代目前在处方集中的品牌药，或添加一种新的生物仿制药来替代目前在处方集中的原始生物制品，或添加新的限制或将我们保留在处方集中的药物移至更高的分摊等级或两者兼而有之。在我们添加相应的药物后，我们可能会在添加仿制药时从处方集中移除品牌药，或在添加生物仿制药时移除原始生物制品。我们还可能对品牌药或原始生物制品施加新的限制或将其移至不同的分摊等级，或两者兼而有之。我们可能会根据新的临床指南做出变更。如果我们从处方集中移除药物，对药物添加事先授权、数量限制和/或分步治疗限制或将药物移至更高的分摊等级，我们必须在变更生效前至少 30 天通知受影响的会员。或者，当会员要求补充药品时，他们可能会收到 31 天的药品供应量和变更通知。
神经教育中的人工智能：符合神经科学原理的人工智能应用系统评价，用于优化学习策略
MA 3. 芝加哥德保尔大学计算机科学系硕士生 *通讯作者：shasan1@student.fitchburgstate.edu 摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 与神经科学原理在教育中的融合，重点关注机遇、挑战和对提高学习成果的影响。神经教育将神经可塑性、认知负荷理论和记忆形成等神经科学原理与 AI 工具相结合，以实现个性化、参与和认知优化。按照 PRISMA 指南，对 518 项研究进行了系统回顾，范围缩小到过去十年发表的 35 篇同行评审论文。这些论文分析了 AI 在神经教育中的应用，包括自适应平台、神经反馈工具和道德考虑。发现自适应学习系统、神经反馈界面和游戏化环境等 AI 工具可以增强基于大脑的学习策略。VR 和 AR 等未来技术显示出沉浸式学习的巨大潜力。关键挑战包括高成本、数据隐私问题和算法偏差。跨学科合作和经济实惠、可扩展的解决方案对于解决道德和技术障碍至关重要，从而实现人工智能在神经教育中的公平和变革性应用。
