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VASP价值主张：虚拟资产服务提供商.pptx
普华永道的目标是建立社会信任并解决重要问题。我们的公司网络遍布 155 个国家，拥有超过 284,258 名员工，致力于提供优质的审计、咨询和税务服务。请访问 www.pwc.com 了解更多信息并告诉我们您关心的问题。
资产管理计划的五个核心组成部分
批判性资产确定确定关键性的关键性，两个问题很重要。首先是资产失败的可能性。其次，失败的结果是什么？确定资产的关键性将使公用事业能够管理其风险，并有助于确定在哪里支出运营和维护美元以及计划资本支出。归因于失败概率的因素：资产失败的资产年龄状况历史历史知识维护记录有关资产的类型可能在评估关键性评估关键性的失败的知识需要检查失败的可能性以及如上所述的失败后果。具有失败可能性最大的资产以及与失败相关的最大后果的资产将是最关键的资产。
Mirae Asset Global X 人工智能及科技 ETF 基金中的基金 一项开放式基金中的基金计划，投资于 Global X 人工智能及科技 ETF 的单位
本关键信息备忘录 (KIM) 列出了潜在投资者在投资前应该了解的信息。有关计划/共同基金的更多详细信息、资产管理公司尽职调查证书、关键人员、投资者权利和服务、风险因素、处罚和未决诉讼等，投资者在投资前应参阅计划信息文件和补充信息声明，这些文件和声明可在任何投资者服务中心或分销商处免费获取，也可从网站 www.miraeassetmf.co.in 获取。计划细节根据 1996 年印度证券交易委员会 (共同基金) 条例（迄今已修订）编制，并已提交印度证券交易委员会 (SEBI)。SEBI 尚未批准或否决公开认购的单位，SEBI 也未认证本 KIM 的准确性或充分性。本关键信息备忘录的日期为 2024 年 11 月 30 日
全球资产策略-BTG内容
在就业市场上，一月份的工资率增加了14.3万个就业机会，低于我们和市场的预期，但仍暗示短期内的稳定速度，薪资为6个月的平均赛车从168K到178k，并且该数字应根据1T25的提高而继续增长。另一方面，挫败感的一部分是由于未经常发生的冲击，例如洛杉矶的火灾以及比东部美国人平常更寒冷的气候。考虑气候因素的美联储的估计指出，在一月份创造了23万个就业机会，我们认为我们认为稳固的速度，再加上低水平的非自愿裁员，这应该在未来几个月内支持这一支持。失业率保持在低水平，为4％，今年没有发生巨大变化。
战略资产的逻辑：从石油到人工智能
摘要 哪些资源和技术是战略性的？政策和理论辩论经常关注这个问题，因为“战略”这一称谓可以带来宝贵的资源和更高的关注度。然而，这一概念本身的模糊性阻碍了这些对话。我们提出了一种理论，即决策者应在何时根据重要的竞争性外部因素将资产指定为战略资产，而对于这些外部因素，企业或军事组织不会自行产生社会最优行为。我们提炼出三种形式的外部因素，包括累积性、基础设施性和依赖性战略逻辑。虽然我们的框架无法解决有关战略资产的争论，但它提供了一个有理论基础的概念词汇，使这些争论更有成效。为了说明我们的战略技术思维框架的分析价值，我们研究了 20 世纪 80 年代末的美日技术竞争以及当前有关人工智能的政策讨论。
资产策略-BTG内容
资产策略是一份每月投资报告，旨在解决3个投资者资料的策略：保守，平衡和精致。每个配置文件都涉及隐式波动率，因此有不同的风险。从这个意义上讲，重要的是要注意，我们的分配与“ Anbima de适用性规则和程序”一致，该协会于2019年发布了一份文件，直到今天。此外，他们还通过BTG Pactual的合规团队的验证，该团队使用此类注释来验证该小组建议的策略的适用性。规范建立了有关客户适用性的参与机构必须遵循的规则和参数。此过程是根据投资者可用的每种类型资产的风险分数完成的，浏览分数范围从0.5点（最小风险，例如LFT）到5点（例如FIPS）。下面，我们将策略中使用的每个参考指数的注释之间的关系以及在过去6个月中执行的波动性之间的关系。很明显，风险等级与资产或班级的波动性有密切的关系。重要的是要强调，资产策略试图为每个概况的战略风险等级保持一致，甚至考虑为更保守的概况的风险资产。风险管理基于自上而下的宏分析，以及分配建议的定量评估，但将其视为投资组合和策略。从这个意义上讲，将中等风险资产分配给保守的概况（只有一个例子）没有冲突，前提是尊重其他分配以免逃脱适合性。因此，我们每种分配策略的风险之间的风险之间的关系与预期的线性关系之间的预期波动率之间的关系。
人工智能准备情况调查简介和资产_GivingTuesday 数据共享
调查简介 🌟 参与 AI 准备情况调查！ 📝 为了更好地了解我们行业内人工智能 (AI) 采用的现状和能力，GivingTuesday 数据共享中心邀请您参与 AI 准备情况调查。您的见解将有助于确保全球非营利组织都具备 AI 驱动进步的能力。帮助围绕非营利组织的数字化准备情况、采用障碍和 AI 的当前使用情况建立一个研究库。
人工智能是严肃游戏的主要资产
摘要。严肃游戏已经存在了很长时间，信息技术的发展和社会的数字化在过去 20 年中促进了严肃游戏的发展。机器人技术、虚拟现实或人工智能都可以为学习者提供更多设施，同时也为教师提供更多知识，教师可以按照每个学习者的步调传授必要的知识。严肃游戏中的人工智能增强了它们的吸引力，但最重要的是应该有助于改善通过严肃游戏传递的学习成果。在本研究中，我们将提出严肃游戏的定义，同时介绍严肃游戏在不同领域和不同目标中的用途多样性。人工智能的定义及其为提高严肃游戏效率提供的可能性。我们将重点关注欧洲开源市场“gamecompenents.eu”以及我们的项目，通过开发一些严肃的迷你游戏，将其部分人工智能模块集成到我们的自适应教学超媒体模型中。
卢卡斯资产定价模型
亚里士多德 [ 公元前 350 年 ] 列出了人类常见推理错误，其中一条比较微妙的谬误是“合成谬误”，推理者认为，如果一个命题对整体的每个元素都成立，那么它对整体也一定成立。卢卡斯模型提供了一个反例。从任何个体（原子）行为者的角度来看，决定多储蓄一单位确实会带来更多的未来资源，数量为 R t +1 。但从整个社会的角度来看，如果每个人都决定做同样的事情（多储蓄一单位），那么在 t + 1 时期对总资源就不会产生任何影响。换句话说，对任何个体行为者来说，“资本边际产量”似乎都是 R t +1 ，但对整个社会来说，资本边际产量为零。认为整个社会的回报必须与个人可获得的回报相同这一命题是错误的，因为它隐含地假设普遍的储蓄意愿不会产生一般均衡效应（或者更广泛地说，一个人做出的决定与另一个人的决定之间没有相互作用）。卢卡斯模型提供了一个反例，如果每个人的偏好都发生变化（例如，每个人的 ϑ 都下降），未来资产的价格就会受到影响——事实上，它受到的影响足以抵消对未来股息所有权增加的渴望（因为资产的供应量是固定的，需求必须与预先存在的供应量相协调）。亚里士多德是个聪明人！