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<工作场所中的dorithmic歧视... div>
摘要：本文分析了可以通过使用计算机算法（尤其是结合人工智能技术的计算机算法）给出的歧视的潜在歧视途径。 div>提出了有关该技术的一般考虑，然后提出了一般，特别是在工作场所中发生的歧视场景。 div>目的是提出各个方面，这些方面在使用该技术时要谨慎，以便可以统一的各种利益。 div>在分析了我们的法律体系如何应对这一现象之后，它以一系列原则和“良好实践”的结论可以纳入我们的立法。 div>作为工作方法，比较，分析，法律和推论。 div>
Byd Company Limited放置新的H股...
此公告不是，也不是在美国出售证券的要约或邀请的任何部分（包括其领土和依赖项，美国和哥伦比亚特区）。本文或任何内容或任何副本都不能直接或间接地纳入或分配到美国。本文所述的证券尚未根据1933年的《美国证券法》（根据《美国证券法》（““证券法””）或美国的任何其他适用的证券法进行登记，不得根据证券法案或其他任何其他规定的证券登记，或者在美国的证券中注册，或其他任何其他规定的法律要求，也不得在美国登记，在美国登记。将通过可从公司获得的招股说明书进行招股说明书，并包含有关公司和管理层以及财务报表的详细信息。该公司不打算在美国进行任何公开募股。
MSCI ACWI IMI区块链经济指数（USD）
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MSCI中国所有分享IMI精选电池指数（CNY）
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优化Kreiss常数
是矩阵非正常行为的定量度量[33，4]，这是因为K（a）≥1，例如如果a是正常的。更确切地说，当且仅当M 0（a）= 1达到其全局最小值时，将获得全局最小值k（a）= 1，这是在这些矩阵a a at a at是光谱规范中的收缩。在动态系统的领域之外，例如，k（a）的定量方面在网络分析中引起了人们的关注[4]。尽管我们在这里的主要关注点是矩阵，但值得一提的是C 0 - 操作员半组的情况。这里的左手估计k（a）≤m0（a）从（4）仍然有效，观察到k（a）= 1 = 1表示m 0（a）= 1，在频谱规范中至少在Hilbert Space中获得了Hilbert Space的全局最小值。这两个事实都是Hille-Yoshida定理的简单后果[11]。结论是，即使对于半组，瞬态动力学也可以通过Kreiss常数进行适当评估。虽然Kreiss常数K（A）在许多书籍，文章和文章中受到了广泛的关注，以分析瞬态系统行为的理论数量[33]，但最近才解决了其计算。在[24]中，作者与全局搜索同时使用各种本地优化技术来计算具有认证的k（a）。在[33]中，k（a）仅通过绘制比率αϵ（a） /ϵ的比率来估算，并搜索最大值，这似乎是在[23]中开创的。纸张的结构如下。在本文中，我们表明可以使用可靠控制的技术以有限的复杂性来准确地计算kreiss常数k（a）。我们的新特征为更具挑战性的情况开辟了道路，在这种情况下，克里斯常数不仅是构成的，而且更加雄心勃勃，在闭环中最小化，目的是通过使用反馈来限制植物的瞬时生长（1）。简而言之，一个人可能希望使用反馈使闭环A CL更靠近承包瞬态行为，而不是原始矩阵a。这有望在非线性系统的反馈控制中产生后果，众所周知，即使对于良好的抑制抑制型的效应，稳定状态下的雅各布式的非正态性也可能导致较大的瞬态扩增，或者导致非线性效应，或者导致不良极限限制动力学。这种现象在流体动态社区中众所周知[19，28，30，34，26]。在第2节中，我们获得了k（a）的公式，该公式可通过将其与结构化的奇异值或在鲁棒系统分析中知道的结构化奇异值或µ相关联，以合理的效果来计算它。在第3节中，我们扩大了范围，并解决了在闭环中最小化K（A Cl）的问题。由于这是一个NP硬性问题，因此提出了一种快速的启发式，该问题基于非差优化技术。第4节简要概述了这些技术，并显示了如何使用第2节的技术来证明本地优化的结果。数值实验和其他并发技术在第5节中提供。
马耳他影子经济分析：货币需求和 MIMIC 模型方法
1 Tiziana Marie Gauci 是马耳他银行研究办公室的高级研究经济学家。2 Noel Rapa 是马耳他银行研究办公室的首席研究经济学家。本文受益于副行长 Alexander Demarco、Aaron George Grech 博士和 Brian Micallef 博士的评论。作者感谢 Glenn Abela 提供的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映马耳他中央银行的观点。任何剩余错误均由作者独自承担责任。
优化锡唑化合物二氧化硅中获得，结构阐明和药代动力学评估
药物化学在药物原型开发过程中起作用，在这种情况下，它起源于新分子的合成以及表征过程。从这个意义上讲，一组分子一直在对其突出的药理活性产生兴趣，这是Tiosmicarbazonas的类别，在这里强调了其由tiazols组成的核心衍生物。因此，本研究的目的是合成可以呈现药理活性的这类分子的新药理剂。此外，它旨在优化噻唑化合物的合成过程，以及通过二氧化硅分析中的药代动力学特性的确定。作为一种方法，选择了超声合成，具有1：1化学计量比例，用于溶剂，将使用乙醇的使用产生为产品两种编纂的tiazols，例如TZ-03和TZ-04。收入的结果，值分别为70％和98.3％。与二氧化硅分析有关，评估与口服生物利用度和药代动力学表征有关，以及用于吸收，分布，代谢和排泄的数据。除此之外，还由红外线进行，以识别有关化合物组的特定频带。
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
不完美的人...
我们介绍了AGSA，这是一个挑剔的造成巨型肌框架，该框架从高级人类的反馈中学习，以应对无奖励培训，安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此，这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用，包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制，从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂，AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示，而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中，在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调，AGSA在培训安全性，政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。
设想GreenWise Holdings Limited
利用全球公司的60多个服务点以及Gotion High-The的预计年度电池生产能力约为300 GWH（GIGAWATT小时），公司和Gotion High-Tech将在共同建立一个智能电池销售，售后服务和恢复利用的综合系统方面合作。Gotion High-Tech将提供技术支持，人员培训和帮助建立服务站的帮助，而该公司将通过其全球服务站提供全面的售后支持。各方计划在全球10个服务点开始飞行员合作的第一阶段，并逐步将合作规模扩展到100个服务点。