股本风险:股票价值可能会迅速下降,并且可能不清楚。市场风险:安全的市场价值可能会根据市场或经济状况的变化而上升或向下移动。流动性风险:策略或基金可能无法在需要的情况下将其投资转换为现金,因为它无法提供买方,将无法以合理的价格以合理的价格这样做,或者必须提交对策略的证券或资金的赎回请求。由于法律限制,投资本身的性质,和解条款,买方或其他原因,一些投资的流动性有限。有限的单位流动性:投资于私人市场战略的基金的投资旨在给认可的投资者,这些投资者不需要投资流动性,并且能够长期承担投资的财务风险。对流动性的限制可能是由于缺乏基金投资和/或基金投资基础投资的性质的既定公共市场而造成的。资金单位不存在正式市场,也没有预计不会发展。基金的构成文件和适用的证券法规包括对单位的交换,转让,承诺,承担或转让的限制。因此,单位持有人不应期望通过赎回以外的方式转售其单位,而现金的赎回则受基金构成文件中描述的限制的约束。货币风险:由于货币fl造成的货币,收益可能会增加或减少。由于资金投资的流动性较低,包括对基本资金的投资,基金可能无法及时资助赎回请求。一般风险:任何有可能进行资产的投资也有可能损失的可能性,包括损失本金。ESG和可持续性风险可能会对投资组合的投资和绩效的价值产生重大负面影响。地理集中风险可能会导致绩效受到影响投资组合资产所集中的国家或地区的任何条件的强烈影响。投资组合风险:投资组合涉及某些风险,如果直接投资于市场,投资者将不会面临。投资组合投资由基金直接持有或由基础基金持有,预计基金投资通常是流动性的。此外,由于政治压力或公众的情绪,基金出售其更多投资组合资产之一可能很困难。结果,基金以有吸引力的价格或适当的时间或响应不断变化的市场状况来实现,出售或处置投资组合投资可能会不时地崇拜,或者基金可能无法完成有利的退出策略。在实现成功投资的收益之前,可能会实现失败的投资损失。尽管某些投资组合投资可能会产生营业收入,但资本的全部回报以及收益的实现(如果有的话)通常仅在部分或完全处置投资组合投资后才发生。此外,直到赚钱后的几年才能实现某些投资组合投资的收入。操作风险可能是由于人员,系统和/或流程引起的事件而导致的损失。估值:资金的总体绩效将部分取决于资金为基础基金投资支付的收购价。
ORCID iDs:Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器,将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构,例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好,我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究,结果表明,在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错,F1 得分为 94.29%,准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN,在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低,但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入,我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果,准确率达到 98.71%,F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展,而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
简介:大麻以其治疗特性而闻名。该工厂的科学研究始于1839年,威廉·奥肖尼斯(William O'Shaughnessy)。1940年的大麻二醇发现(CBD)和1964年的∆ -9 -trahydrocanabinol(THC)增强了内源性大麻素系统的研究,该研究调节了炎症和氧化应激等过程。方法:使用学者,MEDLINE和出版的叙事文献综述,重点介绍CBD在炎症调制中的作用。包括完整的和相关的文章,直接不关联。结果:THC和CBD调节炎症反应并预防氧化损伤。CBD降低促炎细胞因子并增加抗炎作用,影响T细胞凋亡和免疫系统。均具有抗氧化作用,并促进T调节细胞(Tregs)。需要进行其他研究来发展非精神活性激动剂并更好地了解其机制。结论:THC和CBD在调节炎症和免受氧化应激的保护方面具有治疗潜力,诱导免疫细胞的凋亡并调节炎症细胞因子。CBD对于慢性炎症条件有希望。未来的研究应集中于非精神活性激动剂,并加深对大麻素机制的理解。
大型模型已显示出对视觉和语言中复杂问题的强烈开放概括,但是它们在机器人技术中的部署相对较难。这一挑战主要源于缺乏可扩展的机器人训练数据,因为这需要昂贵的机器人收集。对于可扩展的培训,这些模型必须显示跨域的大量传输,以利用廉价可用的“偏离”数据,例如视频,手绘草图或模拟数据。在这项工作中,我们认为,层次视觉语言 - 行动模式可以比标准的单片视觉语言行动模型更有效地在域上传输行为。尤其是我们研究了一类Hier-Archical Vision-Language-Action模型,其中高级视觉语言模型(VLMS)在相对便宜的数据上训练,以产生具有语义意义的中间预测,例如2D路径,表明所需的行为。这些预先指定的2D路径是3D感知且能够精确操作的低级控制策略的指导。在这项工作中,我们表明将预先字典分开为语义高级预测,而3D感知的低级预测可以使这种层次结构的VLA策略可以跨越重要的域间隙转移,从模拟到现实世界或跨场景,具有巨大变化的视觉效果。这样做可以使用廉价,丰富的数据源,除了遥控的机上数据,从而实现了广泛的语义和视觉通用。我们证明了如何通过模拟和现实世界中的实验进行语义,视觉和几何概括来实现语义,视觉和几何概括的机器人操作,以实现机器人操作。
近年来,技术总体上以惊人的速度发展。人工智能,通常简称为 AI,是最令人兴奋和最具创新性的学科之一。虽然人工智能显然在多个方面改善了我们的日常生活,但它也给人类带来了严重的风险。法律体系面临的最大挑战之一是适应前所未有的技术和人工智能发展速度。生成式人工智能在去年取得了令人难以置信的突破和成就。因此,有关人工智能创造的法律问题的新时代已经出现。自 1950 年开始以来,人工智能可以分为四个时代。在第一和第二个时代,人工智能达到了非凡的能力,但仍然是人类能力有限的工具,因为它的任何动作都需要人类的输入。直到第三个时代开始,生产生成式人工智能的个人或公司才拥有专有所有权。在第三个时代,
▪ 2027 年收入:3.55 亿至 3.75 亿欧元之间; ▪ 2027 年 EBITDA:1.2 亿至 1.3 亿欧元之间; ▪ 2024 年至 2027 年总财务可用性:1.51 亿至 1.71 亿欧元之间,其中至少 4000 万欧元将通过稳定的年度股息分配给股东报酬,1.11 亿至 1.31 亿欧元可通过外部线路分配给增长; ▪ 2024 年至 2027 年投资(资本支出):8800 万欧元,其中 3500 万欧元将由米兰展览中心基金会支持用于基础设施项目。 米兰,2024 年 4 月 8 日——意大利展览和会议行业领导者和全球主要综合运营商之一的米兰展览中心 SpA(“米兰展览中心”和/或“公司”)董事会批准了 2024-2027 年战略计划。米兰展览中心首席执行官兼总经理 Francesco Conci 表示:“我们的目标是通过可持续的价值主张,将自己定位为欧洲五大展览运营商之一,这些价值主张诠释了持续的转型,并为未来的长期增长奠定了坚实的基础,确保利润最大化并优化所使用的资源。由此产生的现金产生和财务整合将使我们能够评估市场上出现的增长机会。凭借明确而有影响力的目标,集团旨在成为最佳的增长合作伙伴,通过新的研发方式,发挥业务创新孵化器和开发者的作用。在这方面,我们正在研究一种新的
由于动态和不可预测的开放世界设置,在Minecraft中导航的复杂环境对多代理系统构成了重大挑战。代理必须与环境互动,并与其他代理人协调其行动以实现共同目标。然而,传统方法通常难以有效地管理代理间的沟通和任务分配,这对于有效的多代理导航至关重要。此外,对代理人了解其目标并成功,全面浏览环境至关重要,处理和集成多模式信息(例如视觉,文本和听觉数据)至关重要。为了解决此问题,我们设计了具有框架来自动化基于LLM的代理以完成导航任务。在我们的方法中,我们设计了一个层次自动组织导航系统,该系统的特征是1)用于多机构组织的层次结构系统,以确保集中式计划和分散的执行; 2)自动组织和内部通信机制,在子任务下进行动态组调整; 3)多模式
VALMIERA GLASS UK Ltd. 是一家高性能玻璃纤维产品制造商,其历史可追溯到 1887 年。该公司专门为航空业、隔热和建筑提供优质玻璃纤维产品,并在全球市场上提供其产品。VALMIERA GLASS UK Ltd. 是一家经过认证的航空业供应商,在该领域以及机械制造和烟雾防火市场拥有 40 多年的经验。P-D VALMIERA GLASS USA Corp. 是美国一家现代化玻璃纤维无纺布材料制造商。
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