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德国尽职调查法和非洲汽车供应链：工会团结的机遇？
非常感谢两位首席研究员 Lorenza Monaco 博士和 Hendrik Simon 博士，以及国家研究员：Mario Jacobs、Emma Fergus（南非）；Karim Sibiri Saagbul、Loretta Baidoo、Marian Atuguba（加纳）；Jaqueline Wambui Wamai、Davis M Gitonga、Agnes Mukami Murithi（肯尼亚）。尽管一些利益相关者不愿分享信息，但这项研究为工会追究公司责任、改善工人工作条件和组织供应链提供了重要参考。同时，它提供了法律在实施过程中存在弱点的经验证据——进步的政策制定者、工会和民间社会可以利用这些信息确保欧盟指令和该法案的任何修正案将提供条件，有效地弥补公司为牟取利润而侵犯工人权利的漏洞。
将传统示波器 FFT 与 Spectrum View 频谱分析进行比较，用于测量电源控制环路频率响应
尽管频率响应分析通常使用专用设备进行，但可以使用较新的示波器来测量电源控制环路的响应。这种分析通常被称为亨德里克·韦德·波德 (Hendrik Wade Bode) 的波特图。传统上，这种分析使用 FFT 算法来测量系统在目标频率范围内的增益和相位。一些新型示波器（例如 4、5 和 6 系列 MSO）在所有通道上采用专用数字下变频器，这些下变频器独立于时域采样率和记录长度运行。此功能称为“频谱视图”，以区别于传统 FFT，可用于改善频率响应分析的结果。本白皮书使用传统 FFT 和频谱视图对两种不同的被测设备 (DUT) 的波特图（也称为控制环路响应）进行了比较。
消费者重视燃油经济性和性能多少？
* Benjamin Leard（Leard@r€。org）是田纳西大学的助理教授。Joshua Linn（Linn@r效应）是马里兰大学的副教授，也是资源的高级研究员。 Christy Zhou（yichen2@clemson.edu）是克莱姆森大学的助理教授。 我们感谢吉姆·萨利（Jim Sallee），阿什利·维辛（Ashley Vissing），亨德里克·沃尔Q. （华盛顿），TRB（华盛顿）和AEA/ASSA（费城）发表了宝贵的评论。 我们感谢凯文·罗斯（Kevin Roth）共享车辆刮擦数据。 我们感谢斯隆基金会支持这项研究。 1Joshua Linn（Linn@r效应）是马里兰大学的副教授，也是资源的高级研究员。Christy Zhou（yichen2@clemson.edu）是克莱姆森大学的助理教授。我们感谢吉姆·萨利（Jim Sallee），阿什利·维辛（Ashley Vissing），亨德里克·沃尔Q. （华盛顿），TRB（华盛顿）和AEA/ASSA（费城）发表了宝贵的评论。我们感谢凯文·罗斯（Kevin Roth）共享车辆刮擦数据。我们感谢斯隆基金会支持这项研究。1
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
立足过去，展望未来
一般成员 Frank E. Abboud，英特尔公司 Uwe FW Behringer，UBC Microelectronics Ingo Bork，西门子 EDA Tom Cecil，Synopsys 公司 Brian Cha，Entegris 韩国 Aki Fujimura，D2S 公司 Emily Gallagher，imec Jon Haines，美光科技公司 Koji Ichimura，大日本印刷株式会社 Bryan Kasprowicz，HOYA Romain J Lallement，IBM 研究 Khalid Makhamreh，应用材料公司 Kent Nakagawa，Toppan Photomasks 公司 Patrick Naulleau，EUV Tech 公司 Jan Hendrik Peters，bmbg consult Steven Renwick，尼康 Douglas J. Resnick，佳能纳米技术公司 Thomas Scheruebl，卡尔蔡司 SMT GmbH Ray Shi，KLA 公司 Thomas Struck，英飞凌科技股份公司 Anthony Vacca，自动视觉检测 Andy Wall，HOYA Michael Watt， Shin-Etsu MicroSi Inc. Larry Zurbrick，是德科技公司
氢排放和环境影响研讨会
• Ramon Alvarez, Environmental Defense Fund (EDF) • Kandilarya Barakat, U.S. Department of Transportation, Pipeline and Hazardous Materials Safety Administration • Matteo Bertagni, Politecnico di Torino • William Buttner, National Renewable Energy Laboratory (NREL) • Daniel Cherney, ExxonMobil Technology & Engineering • Amgad Elgowainy, Argonne National Laboratory (ANL) • Lee Gardner, Canadian Nuclear Laboratories (CNL) • Cullen Hall, GenH2 • Didier Hauglustaine, Laboratory for Sciences of Climate and Environment (LSCE) • William Hoagland, Element One, Inc. • Hendrik Louw, Republic of South Africa • John Patterson, University of California, Irvine • Fabien Paulot, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) • Barry Prince, Fabrum •芝加哥大学Linta Reji•Matteo Robino，Snam•Munjal Shah，国家可再生能源实验室（NREL）•David Stevenson，爱丁堡大学，爱丁堡大学•Rossella Urgnani，保修枢纽，Ruishu Hub•Ruishu Wright，国家能源技术实验室（NETL）
语言模型的公共可检测水印
生成的AI（Genai）技术，例如语言模型（LMS）和扩散模型，具有令人印象深刻的功能。这些功能包括文本学习，代码完成，文本到图像生成以及文档和代码聊天。然而，Genai技术也用于邪恶目的（例如，产生伪造的推文，产生攻击和有害散文）。To protect against such use cases, a large body of work has focused on detecting AI-generated content (Lavergne et al., 2008; Beresneva, 2016; Gehrmann et al., 2019; Zellers et al., 2019; Mitchell et al., 2023; GPTZero, 2023; Hendrik Kirchner et al., 2023).问题是：给定内容C，C是由特定的Genai工具生成的，例如GPT-4（OpenAI，2023），Gemini（Google DeepMind，2024）或稳定的扩散（Rombach等，2022）？非正式地，我们想要“ Genai Turing测试”。目前，试图检测任意AI生成的文本的主要方法是训练另一个AI模型以执行检测（Zellers等，2019; Mitchell等，2023; Gptzero，2023; Hendrik Kirchner等人，2023年，2023年）。此方法提出了一个关键的假设：AI生成的文本具有可通过AI识别的嵌入功能。这个假设的关键问题是，生成模型是明确设计的，以产生很难与自然内容（由人类或自然产生的）区分的现实内容。结果，随着生成模型的改善，任何“黑盒”检测方案都将遭受高误报和/或假阴性率。这些水印技术改变了生成过程，将“信号”嵌入生成的内容中。可用的探测器，例如Gptzero（Gptzero，2023）无法保证正确性 - 例如，作者直接指出，不应使用其工具引起的检测来谴责学生。为了避免这个基本问题，最近的一项工作（Aaronson，2023; Kirchenbauer等，2023; Christ等，2024; Kuditipudi等，2024）采取了另一种方法来检测AI含量。检测过程衡量信号：如果信号足够强，则可能是水标水标的。特别是Christ等人的加密方法。（2024）实现正式的完整概念（将检测到任何水印的文本），健全性（一个人不知道秘密而不能在文本上加水印）和失真（水印不会改变输出分布）。最后，这些水印
认可服务提供商联系方式
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财务和定量分析杂志卷。 58，第6号，2023年9月，第2417 - 2445页©作者，2022。
我们感谢一位匿名裁判，亨德里克·贝塞姆宾德（Hendrik Bessembinder）（编辑），米格尔·费雷拉（Miguel Ferreira），韦恩·弗森（Wayne Ferson），韦恩·弗雷森（Wayne Ferson），胡安·佩德罗·戈麦斯（Juan Pedro Gomez），维克托里亚·兰图斯（Viktoriya Lantushenko），佩德罗·马托斯（Pedro Matos），约翰·奥布里恩（John O'Brien），梅利莎·帕拉德（Melissa prado），梅利莎·帕拉德（Melissa Prado），奥托·兰德尔（Melissa Prado），奥托·兰德尔（Otto Randl） Wilson (a referee), Rafael Zambrana and participants of the 2017 Southern Finance Association conference, the 2018 Eastern Finance Association conference, the 2018 Financial Management Association European conference, 2019 European Retail Investment conference as well as seminar participants at the Darden School of Business, McIntire School of Commerce, Nova Universidade de Lisboa, University of Hagen, and the Frankfurt School of Finance & Management for very helpful comments and suggestions.所有剩余的错误都是我们自己的。1“拥有大量资产的基金可以通过花费比较小的基金来获得给定的安全分析；或者，通过花费相同的百分比可以
受脑启发的纳米光峰值计算 - Strathprints
1 Inl-国际伊比利亚纳米技术实验室，超快生物和纳米光子学，AV。大师JoséVeigaS/N，4715-330 Braga，葡萄牙2詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学兰金·布丁大学，苏格兰奥克菲尔德大街，苏格兰，G12 8LT，英国英国3，英国3个学院Enhendrik Casimir Institute，Eindhoven技术大学，5600 MB Eindhoven，荷兰5 Centra-Ciênciasand Slections，Lisbon科学系，1749-016 Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，Lisbon，葡萄牙6应用计算机和社区代码（IAC-3）。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙7物理学系。巴利阿里群岛大学，Carretera de Valldemosa，KM。7.5，棕榈07122，西班牙8 IQE PLC，加的夫CF3 0LW，英国9 IBM Research -Zurich，8803Rüschlikon，瑞士，瑞士∗作者，与之相应。