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透明度代码最佳业务模型SRI
由AFG / FIR / EUROSIF批准的欧洲SRI透明度法 *最佳商业模型SRI粘附声明可持续和负责任的投资是蒙部融资战略定位和行为的重要组成部分。我们欢迎欧洲SRI透明度代码。此承诺声明是Montpensier Finance于2019年10月发布的第一份声明的更新。它涵盖了从2024年9月开始的期间。我们对欧洲SRI透明度代码的全部响应可以在下面访问，可在我们的网站上找到。遵守《透明度法》蒙彭尼尔金融（Montpensier Finance）致力于透明度，我们认为，鉴于我们运营的国家 /地区存在的监管和竞争环境，我们尽可能透明。最佳商业模式SRI基金符合欧洲SRI透明度法规的完整建议。* AFG, Association Française de la Gestion, https://www.afg.asso.fr/ FIR, Forum de l'investissement responsable, https://www.frenchsif.org/isr-esg/ Eurosif, http://www.eurosif.org/
使用成本的包装优化模型
在食品和饮料业务流程中，具有高度竞争需求的食品和饮料业务流程的大量使用是制造运营中的一个很好的策略。在印度尼西亚，仍然有许多包装项目仍在其他国家进口，这间接地创造了很高的依赖性并削弱了现有的竞争力。从国外供应延迟的风险可能会导致运营过程中断，这可能会导致消费者供应的延迟。本研究试图根据消费者的欲望来描述包装及其对制造业务策略的影响。主题之间的相关性：包装 - 这项研究中的客户行为和人为策略非常强烈，到目前为止，这在先前的研究中尚未找到。这项研究使用了民族志研究，该研究用于探索消费者的认知和情感方面。这项研究的管理影响是针对制造商可以实践的业务策略的。消费者购买行为代表了公司通过产品性能提供的产品质量和证据。这将使消费者进行重复购买的意识。对产品的意识将开始
水文中的视觉建模：使用FlexPlot，线性建模和
有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot，线性建模，混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina（β= 0.464，p <0.01）和GUSA（β= 0.552，p <0.01）鉴定为显着的预测因子，而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现，Kastina（估计= 0.267，p <0.01）和GUSA（估计= 0.272，p <0.01）表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果，Kastina（估计= 0.274，p <0.01）和GUSA（估算= 0.313，p <0.01）显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果，从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子，导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解，强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
过渡途径通向包容性气候兼容的增长：赞比亚的建模，期货和决策 - 陷阱-ZM
项目团队和更广泛的利益相关者。为了确保在本地保留技术建模功能和模型所有权，赞比亚的WESM与当地从业人员共同开发了在开发整个系统方法和模型建设过程中的培训过程中，在迭代分析研讨会的过程中进行了培训。为了支持非国家参与者和技术专家的能力建设，具有必要的知识和技能，以有效地参与决策过程，Trap-ZM还共同设计并提供了有关政治经济和政策影响的定制培训，以影响基于证据的决策。反思后，可以在未来的可持续发展研究中培养三个特征，旨在促进当地能源系统利益相关者的能力：（1）跨学科研究设计，该设计涵盖了定量，定性和混合方法； （2）与各种利益相关者群体的包容性方法； （3）考虑到确保权衡取舍，协同作用和复杂性的系统性前景。
现代化农业应成为非洲的增长模型
在第二次世界大战后的紧接期间，发展中国家追求了两个主要模型：进口替代和出口LED增长战略。在那个关头，许多发展中国家刚刚脱离了西方殖民大国的独立性。因此，许多国家发现，在政治上有吸引力的进口化替代方法。这些国家（许多拉丁美洲的许多国家）实施了工业政策，以创造有利的条件，以支持想要投资制造业的企业，这是为了使钢铁和资本货物等重工业的利益，而对家庭消费品的重视程度较低。使用包括关税在内的贸易保护主义措施用于培养婴儿行业，从进口竞争中避免竞争，这是促进自给自足目标的激励措施。
可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
企业GEN AI模型选择框架
文件处理：企业经常处理大量非结构化文件，例如合同，报告和技术文档。基础架构应促进这些文档的处理，包括OCR功能，自然语言处理以及与企业内容管理系统的集成。能够利用具有不同功能的嵌入模型和各种矢量数据库（例如，混合搜索）也可能变得很重要，尤其是在处理包含图像的文档（例如工程设计文档）时。使用敏感数据时，使用嵌入式矢量数据库的能力可能会提供必要的安全级别。
使用语言模型的道德案例...
我们的信息和通信环境未达到网络全球通信可能服务的理想。识别其病理的所有原因很困难，但是现有的推荐系统很可能发挥作用。在本文中借鉴了计算哲学的规范工具，并由自然语言处理和推荐系统的经验和技术见解所告知，我们为另一种方法提供了道德案例。我们认为，现有的推荐人会激励质量监视，集中力量，行为狭窄的牺牲品以及损害用户代理。不仅试图避免完全避免算法，或者要对当前范式进行逐步改进，还应探索一种替代范式：使用语言模型（LM）代理来源自以自然语言表达的用户的偏好和价值观来源和策划内容。使用LM代理提出了自己的挑战，包括与候选人产生，计算效率，偏好建模和及时注入相关的挑战。尽管如此，如果成功实施的LM代理可以：指导我们通过数字公共领域而不依赖大规模监视；将电源从平台转移到用户；优化重要的事情，而不仅仅是行为代理；并脚手架我们的代理商而不是破坏它。