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ISIF 的影响战略
ISIF 积极投资于风险投资、成长型股权、私募股权和私人信贷基金，这些基金本身投资于处于不同发展阶段的爱尔兰企业（从早期初创企业到更成熟的中小企业，再到有潜力成为爱尔兰下一个独角兽的高增长公司）。在投资基金时，ISIF 希望找到能够补充爱尔兰融资环境的管理者（爱尔兰和国际管理者），其投资重点与 ISIF 发展爱尔兰企业的目标相一致。
Gresham House与Coillte和ISIF启动爱尔兰林业基金，以驱动爱尔兰的森林造林
•已建立该基金来创建一个独特的平台，以使造林进行大规模造林，以支持政府的气候行动计划并支持林业的多重好处。•迫切需要爱尔兰实现延伸气候行动目标并创造新森林是这些目标的成就是必不可少的。•政府目前的造林目标是每年8,000公顷（HA）。但是，长期目标是在爱尔兰拥有18％的森林覆盖率。目前在爱尔兰的森林覆盖率仅为11.6％，而欧盟平均40％。•要达到18％的森林覆盖范围，需要创建另外448,000公顷的造林，其规模代表了一个非常重大的挑战，鉴于当前的研究水平为每年2,000公顷。•因此，爱尔兰需要紧急提高其造林率，并且需要大规模完成以达到我们的气候行动目标。•爱尔兰战略林业基金将提供建立新森林所需的资本，并为爱尔兰的气候行动计划做出重大贡献。•挑战的规模是如此之大，以至于除了种植土地的农民外，私人林业公司和库尔特还为造林做出贡献并大规模做到这一点至关重要。与已经拥有土地的农民，库尔特和其他私人公司，投资者或个人进行造林，他们需要获取新土地。3。Coillte计划将土地出售给基金吗？
爱尔兰战略投资基金
爱尔兰战略投资基金 (ISIF) 由国家财政管理局 (NTMA) 控制和管理，规模为 145 亿欧元。ISIF 由全权委托投资组合 (96 亿欧元) 和定向投资组合 (48 亿欧元) 组成。全权委托投资组合具有“双重底线”授权，即以商业方式进行投资，以支持爱尔兰的经济活动和就业。2014 年 12 月，在资产从国家养老金储备基金 (NPRF) 转移到 ISIF 之后，ISIF 开始实施旨在满足该授权的投资战略。ISIF 的 2019 年投资战略列出了其优先主题，包括区域发展、住房、本土企业、气候变化和受英国脱欧不利影响的行业 2 。 2020 年 5 月，为应对 COVID-19 疫情，财政部长宣布在 ISIF 内设立 20 亿欧元的疫情稳定与恢复基金 (PSRF)，用于投资受 COVID-19 影响的爱尔兰中型和大型企业。鉴于 2021 年疫情的长期性，ISIF 继续支持经济关键领域企业的稳定和恢复工作。
可持续和负责的投资策略
具有影响力的投资是ISIF的授权的关键，因为它继续支持更广泛的经济，部署大量资本并以创新和令人兴奋的方式吸引共同投资，这些方式与产生商业回报并支持经济活动和就业的双重底线任务相符。ISIF将优先考虑其资本和资源来应对战略挑战，并将其重点放在在包括气候在内的影响主题的跨影响主题的转型投资上。该基金已开始在其5年内对气候相关投资的雄心勃勃的雄心勃勃的野心内。可以说，这将是ISIF将产生最大影响的地方。ISIF的气候战略涵盖了存在碳排放的所有领域，例如能源，运输，建筑环境，浪费和企业，并纳入了其他主题投资领域，这将是过渡到零经济净净经济的关键。
2023 年中更新
尽管经济环境充满挑战，通货膨胀率高，利率上升，但我们仍然致力于履行我们的使命，即以商业方式投资，以支持爱尔兰的经济活动和就业。我们的愿景是 ISIF 通过其商业投资，对国家面临的主要挑战产生变革性影响，包括气候变化、住房、扩大本土企业规模以及支持食品和农业部门。通过采取反映 ISIF 和 NTMA 价值观的方法，团队专注于采取长期和创新的方法，并在与您（我们的合作伙伴）合作时以诚信、尊重和公平的方式运营。在 2023 年上半年，ISIF 在快速变化的环境中表现出了韧性和承诺。我们的投资组合实现了 1.7% 的回报率，为基金的总价值贡献了 1.36 亿欧元。此外，我们了解企业在艰难时期寻求资本所面临的挑战。我们继续完成重大投资，并承诺在我们的关键主题上额外投资 3.11 亿欧元。
NTMA 2023 年年度报告和财务报表
我们将采取同样严谨、专业和勤勉的态度来对待我们最新的一系列授权，就像我们过去对待爱尔兰战略投资基金（ISIF）、国家索赔机构（SCA）、NewERA 和国家发展金融机构（NDFA）等授权以及我们对附属组织 NAMA、爱尔兰战略银行公司（SBCI）和爱尔兰住宅建筑金融（HBFI）的责任一样。
我们如何在手术中实现自主行动？
1 POISSY/SAINT-GERMAIN-EN-LAYE 公共医疗中心 10, Rue Champ de Gaillard, 78300 Poissy, 法国；chouillard@yahoo.com 2 意大利佩斯基耶拉德尔加尔达 37019 Pederzoli 医院肝胆胰外科；isifrigerio@yahoo.com 3 意大利帕多瓦大学外科、肿瘤和胃肠科学系；gaya.spolverato@unipd.it 4 马格德堡大学普通外科、内脏外科、血管外科和移植外科系，Haus 60a, Leipziger Str.44, 39120 Magdeburg, 德国； roland.croner@gmail.com 5 INKA – 图像引导治疗创新实验室，马格德堡奥托冯格里克大学医学院，39120 马格德堡，德国；alfredo.illanes@med.ovgu.de 6 罗伯特戈登大学计算机学院，阿伯丁 AB10 7JG，英国；e.elyan@rgu.ac.uk * 通信地址：aagumbs@gmail.com
人工智能，机器学习和...
ecent年份见证了人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉和自主系统的巨大发展。AI专注于将人类智能纳入机器，但ML可以看作是旨在增强计算机系统能力具有“学习”能力的一系列工具。AI被视为更广泛的概念[1]。图1显示了这三个相关领域之间的关系。根据传感器数据融合和国家信息融合学会（ISIF）的考虑，ML的区域已具有不同的发展，并以各种方式 - 从生物学启发的神经网络到序列化的蒙特卡洛·卡洛概率方法，用于非高斯系统的非线性系统。但是，主要是在统治年份中，当ML方法变得流行并扩展到值得信赖的ML和可解释的AI时。这些尤其是与引入不同级别的自主权[2]，[3]的必要性联系在一起的，并找到带来解释性水平的事件的原因或因果关系。这两个尤其是与传感器数据相关的，如今数据既来自来自不同方式的“硬传感器”，例如雷达，声传感器，雷达，与光学，热摄像机和无线传感器网络相结合，也来自柔软的传感器（互联网，社交网络），例如Twitter，Twitter，Facebook，Facebook和其他）。此外，数据以不同的时间率和准确性水平到达。理解了如此多的杂项数据是一项充满挑战的任务，它已经广泛研究，但是为自主和半自治系统提供可靠的解决方案是一项仅在部分解决的任务。从这种类型的多个异质传感器中融合数据是挑战的一部分；当必须依次和实时执行统计决策时，更是如此。这对于安全关键任务（例如无人驾驶汽车（UAV），飞机飞行控制系统，未来的战斗飞机系统，数字卫生系统等）尤其重要。