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World File Search SystemBDT
白皮书3：AIXBIO的风险
1。有关LLM和BDT的更深入的解释，请参见委员会的白皮书＃1 2。Adopted from: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/20230047-AI-Bi oRisk-Extended-Explainer-FINAL-v2.pdf 3. https://foreignpolicy.com/2023/11/05/ai-artificial-intelligence-chat Bot-Bioweapon-VIRUS-BACTERIA-GENETIC-GENETICER-/4。https://www.rand.org/pubs/research_reports/rra29777-2.html 5。https://www.nti.org/analysis/articles/thealysis/theaslesy/theyalysis/the-consicle/theybericles/theyalsisy/theybericle-cial--cial--cial--cial--cial-------------- ntelligence-and-the-life-sciences/6。 US％20-％20statement.pdf9。https://ir.recursion.com/news-releases/news-release-details/recursion-unveils-lowe-drug-discovery-discovery-software-software-jp-morgan 10。 https://www.schumer.senate.gov/imo/media/doc/sean%20mcclai n.pdf
英国现代奴隶制法规
6。奴隶制和人口贩运的尽职调查过程6.1。As part of BDT & MSD UK's initiative to identify and manage risk: x We seek to continuously improve our systems to better (a) identify, assess, and monitor potential higher risk areas in our supply chains, (b) mitigate the risk of slavery and human trafficking occurring in our supply chains through enhanced contract term controls (to the extent appropriate and obtainable), (c) train our employees as to these risks and the need to manage them, and (d) protect吹口哨。x此外，我们正在研究对供应商进行更深入的尽职调查的机会，包括评估他们对MSA的遵守情况。
ICMA对FCA关于英国金融服务中人工智能（AI）的当前和未来用途的咨询以及金融服务 建议的影响自然的影响指标... 绿色债券原则 EU零售投资策略（MIFID投资者保护和PRIIP）：ICMA反馈 建议的 - impact-metrics-for-Energy-emetrics-For-Emergy-... 外部审阅者概述 2025英国 - 中国经济和金融对话 金融科技调节开发项目IMF：量子计算... ICMA对欧盟委员会的人工智能咨询的反应 指导手册
资本市场行业中的许多公司都有良好的机器学习模型，这些模型随着时间的流逝而发展，并且已用于一系列不同的用例。这些包括算法交易，预测债券价格，利率的未来变动以及衡量和评估市场情绪。这些用例虽然不是新事物，但可能会随着公司寻求潜在利用AI技术的进步以优化其流程并通过其工作流创造进一步价值的情况而扩展。我们已经在资本市场工作组的AI中看到了此示例，例如使用AI和ICMA的债券数据分类法（BDT）从债券文件中提取相关信息的原型，防止解决方案失败并增强流动性管理。这样的AI用例示例可以理解为“变革性”，因为它们将现有的AI技术应用于以前未修改的工作流程，从而在很大程度上优化和/或更改了操作过程。
1 | 页 - 植物园和生态公园
孟加拉国环境、森林和气候变化部下属的森林部正在实施由孟加拉国政府资助的“吉大港植物园和生态公园生态系统恢复和生物多样性保护”项目，预计项目成本为 4723.6611 万孟加拉塔卡。该项目将聘请一家咨询公司，为五 (5) 个生态公园制定五 (5) 个单独的总体规划，即吉大港 Sitakunda 植物园和生态公园、锡尔赫特 Tilagor 生态公园、吉大港 Banshkhali 生态公园、Moulavibazar Borshijora 生态公园和库米拉 Rajeshpur 生态公园。此外，根据同一任务，该咨询公司将代表 PE/PD 按照 PPR,2008 规划、设计、估算和监督项目期间（2024 年 1 月至 2026 年 12 月）在吉大港 Sitakunda 植物园和生态公园实施的建设/土木工程。
巴里萨尔-贾洛卡蒂-班达里亚-佩罗杰普尔路 53 公里处渡口处修建桥梁的可行性研究和初步设计（R870
项目地点：拟建桥梁地点位于 Barisal-Jhalokati- Bhandaria-Perojpur 公路（R870）53 公里处 桥梁：桥梁总长度为 1520.0m。主桥和高架桥如下：主桥长 800.0m，由节段预应力后张法箱梁组成。结构形式：2x50+7x100 =800.0m 高架桥长 720.0m，由预应力 I 型钢组成 结构形式：12x30+12x30 =720.0m 引道：每侧约 500.0m 河道整治工程（RTW）：河岸防护工程将分别在河流两岸桥梁中心线上游 100m 和下游 50m 处进行。 项目成本：60.8136 亿孟加拉塔卡 建设期：2014 年至 2017 年（4 年） NPV：10.956 亿孟加拉塔卡 BCR：1.31 EIRR：18.72% 交通量：2047 年机动车交通量为 31,209 辆/天。 间接效益：将促进该地区的经济活动、教育活动和整体效益。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
气候变化计划/单位
BRAC Internship Description Programme/Enterprise: Climate Change Programme Project/Unit: Climate Change Programme (706) Duration: 3 Months Application Deadline: 1 February 2025 Starting Date: 9 February 2025 Location (Office & Floor): 12th Floor, BRAC Centre, 75 Mohakhali, Dhaka 1212 Working Hours: 08:30 am – 05:15 pm Monthly Stipend: BDT 8000计划/企业说明BRAC的气候变化计划（CCP）通过结合适应和缓解计划的全面方法来解决孟加拉国气候变化的影响。该计划支持社区在可气候的热点中，通过关注水，农业和粮食安全以及生计等关键领域来增强韧性。CCP旨在通过引入创新模型并促进地方和全球层面的韧性来影响政策，建立伙伴关系和加速气候行动，从而提高农村和城市社区的生活质量。项目/单位描述将在需要时支持所有项目和计划活动。实习的目的（包括学习成果）这项实习的目的是为实习生提供一个实践机会，可以通过创新的适应性和缓解策略来解决BRAC的气候变化计划（CCP），重点是解决孟加拉国的气候变化影响。通过参加这项实习，实习生将支持通过与团队的实地参与和合作来增强社区韧性，协助气候研究并为CCP计划实施的努力。实习生的职责：
ATF操作手册（ATFOM）
ADP Annual Development Program AHSBL Arts, Humanities, Social Science, Business and Law AIF Academic Innovation Fund (competitive funding mechanism under HEQEP) ARCS Audit Report Compliance system AEP Area Evaluation Panel ASPM Associate Sub-project Manager ATF Academic Transformation Fund (competitive funding scheme under HEAT) ATFOM Academic Transformation Fund Operations Manual BAC Bangladesh Accreditation Council BdREN Bangladesh Research and Education Network BDT Bangladesh Taka BEC Bid Evaluation Committee BOC Bid Opening Committee BOM Bid Opening Minutes C&AG Comptroller & Auditor General of Bangladesh CAFO Chief Accounts and Finance Officer CD Compact Disc CD-VAT Customs Duty and Value Added Tax CE Committee of Experts CGA Comptroller General of Accounts CIO Chief Implementation Officer (Head of technical assistance team in HEAT PMU) CONTASA Convertible Taka Special Account CPFS Consolidated Project Financial Statement CPTU中央采购技术部门CQ顾问的资格DA指定帐户DATF学术转型基金DC直接合同DDO绘图和支付官DFA董事DFA财务与帐户（在UGC和公立大学中）DOE环境部DPD环境部主任DPD计划与发展EIA EIA EIA EIA EIA EIA EIA EIA EIA EIA环境影响评估ESMF环境和社会管理框架环境和社会管理框架环境计划
CCI QM发射因子数据库附录C
Acronym Term BDT Bone Dry Ton CARB California Air Resources Board CDFA California Department of Food and Agriculture CERF Compost Emission Reduction Factor document: CARB Method for Estimating Greenhouse Gas Emission Reductions from Diversion of Organic Waste from Landfills to Compost Facilities (2017) CH 4 Methane C/N Carbon to Nitrogen Ratio CO Carbon Monoxide CO 2 e Carbon Dioxide Equivalent Database California Climate Investments Quantification Methodology Emission Factor Database DNDC Denitrification Decomposition DSCM Dry Standard Cubic Meter g Gram gal Gallon GHG Greenhouse Gas GR4 Moderately Course Grass Cover with an Average Depth of about 2 Feet GWP Global Warming Potential HDPE High density polyethylene HSP Healthy Soils Program IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change kg Kilogram lb Pound LCFS Low Carbon Fuel Standard MT公吨n 2 o氧化物NH 3 3氨基nmoc非甲烷有机化合物NO 2号氮NRC的NRCS自然资源保护服务PET PET多乙二醇PM 2.5颗粒物比2.5微米pm 10颗粒物的直径较小的颗粒物少于2.5微米的二氧化物pm pm 10颗粒物的二氧化物NOx NOX NOX NOX NOX NOX NOX NOX氧化物。 ROG反应性有机气体SCF标准立方英尺SH2灌木覆盖物中等燃油荷载SH7灌木盖，带有非常重的灌木负荷
高能量物理学中的量子机学习
粒子物理学是科学的一个分支，旨在通过研究物质和力的最基本组成部分来了解自然的基本定律。这可以在具有粒子加速器的受控环境中完成，例如大型强子对撞机（LHC），也可以在不受控制的环境中，例如宇宙中的灾难性事件。粒子物理学的标准模型是数十年的理论工作和实验的成就。虽然它是一个非常成功的有效理论，但它不允许重力整合，并且已知存在局限性。粒子物理学的实验需要大而复杂的数据集，这在数据处理和分析中提出了特定的挑战。最近，机器学习在物理科学中发挥了重要作用。尤其是我们观察到越来越多的深度学习应用于粒子物理和天体物理学中的各种问题。除了典型的古典方法[1]（增强决策树（BDT），支持向量机（SVM），等），最先进的深度学习技术（卷积神经网络，经常性模型，几何深度学习等）已成功地用于各种任务[2，3]。雄心勃勃的高光度LHC（HL-LHC）在未来二十年及以后的计划中将需要巨大的计算资源。询问诸如量子机器学习之类的新技术是否可以帮助克服这一计算挑战，这很有趣。本评论的论文涉及如何在高能量物理学（HEP）中使用量子机学习。我们提供量子计算平台和模拟器的最新开发可用于公共实验，导致对量子算法和应用的研究一般加速。特别是，最近提出了量子算法来应对粒子物理数据处理和分析中面临的计算挑战。除了针对特定任务的明确编写量子算法[4-8]，量子机学习是一种学习量子算法以实现特定任务的方式，类似于经典的机器学习。首先在第2和3节中提供了量子计算和量子机学习领域的概述。我们在第5节中使用量子退火QA回顾了量子机学习算法在粒子物理中的应用。