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美国ETF流 - 2024年8月
摘要（表1，图1）：尽管市场条件波动，但八月是美国上市ETF的又一个月。美国失业数字的趋势增加引发了所谓的“ SAHM规则”（拟议的衰退指标），该指标在本月初在股票市场散发了恐慌。美国股票在市场溃败之后迅速反弹，美国ETF行业吸引了令人印象深刻的流入。尽管流入股本ETF的流入远低于过去三个月的平均水平（图1），但固定收益ETF的流入在八月份保持稳定。我们观察到对利率敏感投资（例如房地产部门ETF和中/长期政府债券）的需求增加。流入加密分配ETF的含量平坦，需求减弱了商品ETF和多资产类别（主要是涵盖的呼叫和缓冲区ETF）。在本报告末尾，我们还提供了一个奖金部分，内容涉及被动投资对股票市场的影响，以提供与定期浮出水面的旧话题相关的一些证据和思想。
采用先进电熔炉冶炼高炉级铁矿石的低碳排放流程
从综合炼钢、高炉 (BF)-碱性氧气转炉流程向温室气体排放更低的替代流程的转变是钢铁行业脱碳的一个发展趋势。直接还原铁 (DRI)-电弧炉 (EAF) 路线就是这样一种流程。然而，当使用传统上在高炉中加工的低品位、高脉石铁矿石时，DRI-EAF 路线效率低下，而高炉占世界铁矿石供应的绝大部分。以低排放流程有效加工高炉级铁矿石的能力对于全球钢铁行业脱碳至关重要。本研究建议在使用高炉级铁矿石时使用电炉来提高整体工艺产量和效率，并将其与已建立的 DRI-EAF 工艺进行了比较。
印度尼西亚公平能源转型伙伴关系 (JETP) 在使资金流动符合低温室气体排放和气候目标方面的作用
国内煤炭价格通常与国内市场义务 (DMO)（如《矿业法》所反映的）一起实施，以确保印度尼西亚的燃煤电厂运营所需的煤炭供应。实施国内价格义务 (DPO) 提高了印度尼西亚政府需要提供的补贴水平，但同时也为印度尼西亚人民提供了负担得起的电力。然而，这导致燃煤电厂的电力比可再生能源更便宜。
将财务流与全球生物多样性框架保持一致：将野心转化为实施
此外，欧盟（EU）法律要求所有大型公司和所有上市公司（除列出的微型企业除外），以披露有关他们认为是由社会和环境问题以及活动对人们和环境的影响所带来的风险和机会的信息。2021年4月，欧盟委员会通过了公司可持续性报告指令（CSRD），该指令要求其范围内的公司符合欧洲可持续性报告标准（ESRS）的报告。有12个ESR涵盖了全部可持续性问题，其中之一是生物多样性和生态系统上的ESR E4。公司将不得不在2024年（欧盟大型公司），2025年（大型非欧盟公司），2026-2028（上市中小型企业）和2028年（欧盟每年超过1.5亿欧元的非欧盟公司）中开始报告。
监测可持续投资的资本流动
定义................................................................................................................................................. 6
国际贸易和投资流动
2 有一个明显的例外——1990 年至 2023 年期间，商业服务贸易（不包括旅行和运输）的增长速度远远快于商品贸易，并且没有放缓的迹象（Baldwin 2022）。跨境数字活动的持续增长与“新化”的概念有关，表明全球化的性质正在发生变化，有形商品的流动放缓，而无形商品的流动（例如数字服务和跨境数据）则加速（Nathan、Galbraith 和 Grimberg 2022）。与此同时，将货运和行驶距离信息与价值进行比较，贸易的衡量结果显示全球贸易呈增长趋势，部分反映了关键矿物等大宗商品日益增长的重要性（其重量超过玩具等同类制成品），并且只能从遥远的地方采购（Ganapati 和 Wong 2023；Zumbrun 2023）。
用于 O-RAN 中早期攻击检测和恶意流防御的跨域 AI
摘要 — 在对抗网络攻击的斗争中，网络软件化 (NS) 是一种灵活且适应性强的盾牌，它使用先进的软件来发现常规网络流量中的恶意活动。然而，移动网络的综合数据集仍然有限，而这些数据集对于开发用于在源头附近检测攻击的机器学习 (ML) 解决方案至关重要。跨域人工智能 (AI) 可以成为解决这一问题的关键，尽管它在开放无线接入网络 (O-RAN) 中的应用仍处于起步阶段。为了应对这些挑战，我们部署了一个端到端 O-RAN 网络，用于从 RAN 和传输网络收集数据。这些数据集使我们能够结合来自网络内 ML 流量分类器的知识进行攻击检测，以支持专门为 RAN 量身定制的基于 ML 的流量分类器的训练。我们的结果证明了所提出方法的潜力，准确率达到 93%。这种方法不仅弥补了移动网络安全方面的关键差距，而且还展示了跨域 AI 在提高网络安全措施有效性方面的潜力。索引词——跨域人工智能；攻击检测；移动网络；O-RAN；5G。I. 引言网络攻击呈上升趋势 [1]，网络处于防御的第一线。交换机、路由器、服务器和最终用户都需要保护以免受恶意威胁。网络软件化 (NS) 已成为这场斗争中的关键工具，它提供灵活性、可扩展性以及快速部署尖端软件解决方案的能力。NS 可帮助安全专业人员在大量良性网络流量中识别恶意活动。在对抗网络对手的斗争中，适应和快速应对新威胁的能力至关重要。因此，NS 可实现现代网络基础设施的弹性和完整性 [2]。在 NS 方面，软件定义网络 (SDN) 开创了高级可编程性的新时代。除其他功能外，它还允许将 ML 集成到数据平面 [3]–[5]。可编程网络设备彻底改变了网络的各个方面，实现了基于机器学习的动态拥塞控制策略 [6]、[7]、智能负载平衡机制 [8]、[9] 和精确的服务质量 (QoS) 管理 [10]–[12]。最近有许多出版物研究了流量分类 [13]–[17]，其中 [15]–[17] 中的研究使用流量分类进行攻击检测。尽管可编程数据平面被广泛使用，但在开发和部署新功能时仍需要考虑一些挑战。虽然 P4 语言提供了巨大的潜力，但诸如缺乏对浮点的支持等限制