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全球 45 股息策略投资组合 2024-4
上图表示从 1993 年 12 月 31 日至 2024 年 9 月 30 日，假设在信托策略（而非任何实际信托）、道琼斯工业平均指数 (DJIA)、标准普尔 500 指数和 MSCI EAFE 指数中投资 10,000 美元。该图假设初始投资（10,000 美元）和所有股息（包括截至年底除息股票的股息）以及一年中的升值总额在该年年底再投资。所有策略表现均为假设（而非任何实际信托），反映每年年初的信托销售费用 1.85% 和费用，但不包括股票经纪佣金或税收。过去的表现并不能保证未来的结果。实际回报将与假设的策略回报不同，原因是时间差异以及信托可能不会平等投资于所有股票或始终完全投资。在任何一年中，该策略都可能亏损或表现不及指数。由于近期市场活动，当前表现可能与所示数字不同。回报的计算方法是取年末价格，将其从下一年度年末价格中减去（调整年内可能发生的任何股票分割），然后加上该期间收到的股息除以起始价格。平均年总回报和总回报衡量假设所有股息和资本收益再投资时投资价值的变化。平均年总回报反映年化变化，而总回报反映总体变化，而非年化。标准差是波动性的衡量标准，表示投资表现在特定时期内与其平均表现的差异程度。标准差不比较投资相对于其他投资或整个股票市场的波动性。投资回报与投资平均回报的差异越大，投资的波动性就越大。标准差基于过去的表现，并不保证未来的结果。夏普比率是一种风险调整后的衡量标准，使用超额回报的标准差计算来确定每单位风险的回报。夏普比率越高，历史风险调整后表现越好。请记住，两位数和/或三位数的高回报非常罕见，并且无法持续。投资者还应注意，这些回报主要是在有利的市场条件下实现的。有关信托具体信息的脚注，请参阅第 2 页。
将策略与工程的“骨化中心”器官分开
Xianzhu Zhang 1, 2, 3 # , Wei Jiang 3, 4 # , Xinyu Wu 1, 2, 3 # , Chang Xie 1, 2, 3 , Yi Zhang 1, 3 , Yuqing Gu 1, 2, 3 , Zihao Hu 1, 3 , Liying Li 1, 2, 3 , Renjie Liang 1, 2, 3 , Tao Zhang 2, 3 , Wei Sun 1, 2, 3 , Jingchun Ye 2, 3 , Wei Wei 3, 5 , Xiaozhao Wang 1, 2, 3 , Yi Hong 1, 2, 3 , Shufang Zhang 2, 3 , Youzhi Cai 1, 3 , Xiaohui Zou 1, 3 , Yihe Hu 1 , Hongwei Ouyang 1, 2, 3,
弥合人工智能鸿沟：增强发展中国家的能力……
人工智能 (AI) 正在通过与先进的数字化生产技术 (ADPT) 相结合重塑全球制造业，并推动生产和创新发生重大变化 2 。发达国家和发展中国家在人工智能发展方面的差距有可能扩大技术差距，后者往往沦为单纯的消费者（即成为“技术殖民地”），而不是成为这一快速发展领域的创新者和生产者。本文全面回顾了人工智能创新和分布的现状，突出了能力和资源集中在少数发达经济体中的情况。它为发展中国家提供了战略建议，通过发展其人工智能能力、促进创新和为人工智能的应用创造有利环境来缩小技术鸿沟。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
弥合人工智能监管的全球鸿沟
摘要 ：随着有关人工智能 (AI) 潜在社会危害的争论在立法和国际规范中达到高潮，全球在人工智能监管框架和国际治理结构方面都出现了分歧。在地方监管框架方面，欧盟 (EU)、加拿大和巴西遵循“横向”或“横向”方法，假定人工智能的同质性，寻求找出共同的危害原因，并要求统一的人为干预。相比之下，美国 (US)、英国 (UK)、以色列和瑞士（可能还有中国）则采取了“针对特定情况”或“模块化”方法，根据人工智能系统的具体用例制定法规。在国际治理结构方面，联合国正在探索一个集中的人工智能治理框架，由一个与国际原子能机构相当的高级机构进行监督。然而，英国正在率先采用去中心化治理模式，美国和其他几个国家也已认可这种模式，即每个司法管辖区的人工智能安全机构根据可互操作的标准对高性能通用模型的安全性进行评估。本文主张在去中心化治理的同时采取针对具体情况的方法，以有效应对不同关键任务领域不断演变的风险，同时避免一刀切方法带来的社会成本。然而，为了增强国际规范的系统性和互操作性并加速全球协调，本文提出了一个替代性的、针对具体情况的、连贯的和可比的 (3C) 框架。为了确保针对具体情况，该框架 (i) 将人工智能生命周期分为两个阶段：针对特定任务的学习和部署，而不是定义基础或通用模型；(ii) 根据这些任务的应用和与人类的交互将它们分为自主型、判别型（分配型、惩罚型和认知型）和生成型人工智能。为了确保一致性，每个类别都被赋予了具体的监管目标，以取代 2010 年代过时的“人工智能伦理”。为了确保可比性，该框架提倡采用国际标准来衡量和减轻风险。
Polaris可再生能源宣布季度股息
本新闻稿包含某些“前瞻性信息”，其中可能包括但不限于未来事件或未来绩效的陈述，管理层对公司将来继续支付股息的能力的期望。这种前瞻性信息反映了管理层当前的信念，并基于当前可用于管理的信息。Often, but not always, forward-looking statements can be identified by the use of words such as “plans”, “expects”, “is expected”, “budget”, “scheduled”, “estimates”, “forecasts”, “predicts”, “intends”, “targets”, “aims”, “anticipates” or “believes” or variations (including negative variations) of such words and phrases or may be identified by statements为了某些行动“可能”，“可能”，“应该”，“将”，“可能”或“将”，发生或实现。许多已知和未知的风险，不确定性和其他因素可能导致实际结果或绩效与前瞻性信息所表达或暗示的任何结果或表现有实质性不同。此类因素包括公司无法支付或增加股息，这些股息可能受到一般业务，经济，竞争，政治和社会不确定性等因素的影响；当前的地热，太阳能和水电产生，开发和/或勘探活动的实际结果以及准备预测潜在地热资源的概率模拟的准确性；随着计划继续完善的项目参数的变化；生产率的可能变化；植物，设备或工艺无法按预期运行；地热和水力发电行业的事故，劳资纠纷和其他风险；政治不稳定或起义或战争；劳动力可用性和离职；获得政府批准或完成
弥合人工智能鸿沟：增强发展中国家的能力……
人工智能 (AI) 正在通过与先进的数字化生产技术 (ADPT) 相结合重塑全球制造业，并推动生产和创新发生重大变化 2 。发达国家和发展中国家在人工智能发展方面的差距有可能扩大技术差距，后者往往沦为单纯的消费者（即成为“技术殖民地”），而不是成为这一快速发展领域的创新者和生产者。本文全面回顾了人工智能创新和分布的现状，突出了能力和资源集中在少数发达经济体中的情况。它为发展中国家提供了战略建议，通过发展其人工智能能力、促进创新和为人工智能的应用创造有利环境来缩小技术鸿沟。
股息政策是否领导经济？
鉴于这种简单的理论背景，越来越多的文献集中在宏观经济总体（例如产出和通货膨胀）中股票市场的预测作用。Fama（1981，1990），Geske and Roll（1983），Barro（1990），Schwert（1990）和Lee（1992）的早期作品研究了股票市场收益与未来的总体产出，投资，投资或失业率之间的相关性。subsemontonation，文献集中在基于股票的替代预测因子上，其中包括总股利产量（Campbell 1999，Chen和Zhang 2011）。股市波动（Campbell等人2001，郭2002，Andreou，Ghysels和Kourtel-Los 2013）;股权风险因素和投资组合收益（Liew and Vassalou 2000，Lamont 2001，Vassalou 2003，Hong，Torfor和Valkanov 2007，Nieto and Nieto and Rubio 2014）；或消费率比（Lettau and Ludvigson 2005，Chen and Zhang 2011）。
从人权角度看新技术、数据、人工智能（AI）和数字鸿沟
鼓励制定一项决议草案，设立一个具有地理代表性的多利益相关方工作组，以加强人权理事会内不同行为体行动的一致性，并将各项举措汇总成一个新兴数字技术领域的连贯和总体框架，包括从人权角度监测人工智能和数据的技术发展和治理；
分裂的柏林的建筑、政治和身份
我还要感谢那些允许我查阅其藏品的档案馆以及那些机构的个人，他们的帮助和耐心令我十分感激：柏林艺术学院建筑档案馆的 Heidemarie Bock 和 Petra Albrecht；柏林州立档案馆的 Andreas Matschenz 和 Barbara Schäche；柏林艺术学院电影档案馆、柏林和科布伦茨联邦档案馆、联邦电影档案馆和盖蒂研究所的工作人员非常乐于助人。在柏林普鲁士文化档案馆、纽约佩利媒体中心、马里兰州帕克市美国国家档案与记录管理局以及美国国家美术馆图书馆工作人员的热情帮助下，我完成了额外的研究，其中 Jacqueline Protka 在安排查阅难以找到的资料方面发挥了特别重要的作用。特别感谢马萨诸塞大学阿默斯特分校的 DEFA 电影图书馆，我在那里放映了书中提到的许多东德电影。