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AI和Synthe C Biology的收敛
摘要Arɵ -fimial Intelligence（AI）和SyntheɵC生物学的融合迅速加速了生物学发现和工程的速度。AI技术，例如大型语言模型和生物设计工具，正在为工程生物学系统提供自动设计，构建，测试和学习周期。这种融合有望向民主党生物学，并解锁从医学到环境可持续性的跨领域的新颖应用。但是，它还围绕可靠性，双重使用和治理带来了重大风险。AI模型的不透明度，劳动力的支票以及当前监管框架的过时性质在确保负责任的发展方面面临着挑战。需要紧急的AʃEnɵon来更新治理结构，将人类的监督整合到越来越多的自动化工作中，并促进了不断增长的生物工程社区的责任文化。只有通过解决这些问题，我们才能意识到AI驱动的Synthecly生物学的变换，而Miɵgaɵ则具有其风险。
另类经理与人寿保险融合
另类管理人与人寿保险融合——关于估值、增长、竞争和监管的思考在另类管理人不断增加对人寿保险领域的接触的繁忙时期持续之后，本报告重点关注我们认为这对人寿保险公司的竞争环境意味着什么以及对两个行业的估值影响。随着 KKR 宣布收购 Global Atlantic (GA) 剩余 37% 的股份、Fortitude Re / LNC 与 MET / GA 之间达成大规模风险转移交易、Brookfield 收购 AEL、Prosperity Life Group（Elliott 附属公司）收购 NWLI，以及 TPG 最近表示有兴趣扩大其在人寿保险领域的业务，我们认为另类管理人进军人寿保险的融合趋势依然强劲。就对传统人寿保险公司的影响而言，我们认为它在短期内是一个利好，但可能会发展为中期利空。明显的利好是，另类保险公司在某些利差和其他资本密集型负债（如 VA 甚至 SGUL）上提供有吸引力的退出倍数，这帮助传统保险公司加速业务组合转型，转向轻资本战略。另类经理的平均交易价格约为 19 倍，对于拥有较大寿险资产负债表的经理而言约为 14 倍，而人寿保险公司的平均交易价格为 7 倍，对于拥有较大资产负债表的寿险公司而言为 5 倍，我们认为这种估值套利差距足以允许更多的交易活动。中期负面因素是另类经理正在成为零售年金领域、PRT 等机构业务和资产密集型全球再保险领域更大的竞争对手。对于另类经理，我们认为，普通负债重点（不包括 CG）加上一些资产发起优势（尤其是 APO）可能会使他们比大多数传统人寿保险公司随着时间的推移产生更好的增长和回报。然而，在深入研究竞争格局（包括按产品划分的市场份额数据）后，这种超额增长可能会受到以下因素的限制：1）DOL 退休计划的分销组合转变；2）净收益与毛收益优势之间的差距缩小；3）相互保险公司和其他替代合作协议的影响。请参阅我们的完整报告以了解更多详情。
学术卓越、行业创新和政府投资的融合，推动先进
ASU 是一所综合性公立研究型大学，其衡量标准不是它排除了谁，而是它包容了谁以及他们如何取得成功；推动公共价值的研究和发现；并对其服务的社区的经济、社会、文化和整体健康承担基本责任。
规划+融合+与+转型。 ...
5.1融合和转型项目分配了1,122,682英镑的资金（不包括针对飞行员计划多塞特郡议会的额外的DLUHC资金）。这已用于与MasterGov设置相关的软件合并，迁移和基础架构成本（涵盖设计，构建，测试和Go-live）。该项目的一部分还认识到管理变更中断的影响的重要性，以及在验证/次要规划案例中清除积压的需求，这是促进转型的关键部分。其他要素包括咨询和参与度以及未来转型的承诺支出，其中包括计划注册开发，自动化解决方案和项目的其他元素。已经花费了大约860,000英镑，其余的则投入了正在进行的转型工作。项目团队包括向转向组报告的财务会计师。该项目预计将是预算。
加速基于分数扩散的收敛...
b分析加速ode采样器（定理1）19 B.1证明的主要步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 B.2引理证明6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.1财产证明（49）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 B.2.2财产证明（50a）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 B.2.3财产证明（50b）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 B.2.4财产证明（51）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31.12.5其他引理证明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 B.3引理7。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 div>
用5G和6G的电信系统收敛
一个人观察到通信网络朝着访问技术的收敛性的深刻发展。3GPP非事物网络（NTN）启用了卫星访问与地面移动网络的集成。卫星网络组件可以有助于移动系统的全球服务连续性和弹性。利用陆地5G访问技术，许多解决方案减轻了卫星通信细节固有的问题（例如，多普勒，延迟…）在所谓的NTN（非事物网络）标准下已在3GPP的Rel-17中进行了标准化。在5G高级（从Rel-18开始）中，将通过使用再生有效载荷体系结构和性能优化启用器来释放进一步的NTN附加值。在ITU IMT-2030的愿景中，6G将带来新的网络功能，以支持人类与其物理环境之间利用实时数字建模的相互作用。特别是6G将看到TN和NTN统一为通过无线电和网络级别的一组创新技术和概念来实现的多维体系结构。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
AI和收敛性文学
近年来，人工智能（AI）技术与人力资源管理实践的整合已成为一种变革性的力量，将新颖的考虑因素引入了融合 - 差异性话语（Smith，A。N.，＆Cockburn，D。（2017），Sparrow，P.R。和Bognanno，＆Bognanno，M.（2019）。AI，包括机器学习，自然语言处理和数据分析，从根本上改变了组织管理人力资本的方式（Smith＆Cockburn，2017）。随着AI成为人力资源管理功能的组成部分，例如招聘，人才发展和绩效评估，它提出了有关其通过标准化实践增强融合或通过适应独特的上下文需求促进融合的潜力的相关问题（Smith，A。N.，A。N.，＆Cockburn，＆Cockburn，D。
提高监管和药物融合，协调和全球合作，以提高药物供应链弹性
6。国家科学，工程和医学学院；健康与医学部；全球健康委员会；袖口，P。和Wood，A。J.（eds。）。（2019）。在全球化世界中监管药物：监管机构之间需要增加依赖的需求。国家科学院出版社（美国）。