Mergence Investment Managers (Pty) Ltd (Mergence) 注册号为 2004/021426/07,是根据 2002 年金融咨询和中介服务法案第 37 条 (FAIS) (FSP 编号 16134) 获得许可的金融服务提供商,并获得了金融服务提供商注册处 (www.fsb.co.za) 的批准。如需获取该公司所有 GIPS 综合指数的完整列表和说明,请与我们联系。如需获取有关计算和报告回报政策的其他信息,请与我们联系。尽管 Mergence 会确保数据的准确性,但我们对本文或附件中包含的任何信息概不负责。此类信息并非旨在提供,也不构成财务、税务、法律、投资或其他建议,包括但不限于 FAIS 中定义的“建议”。Mergence 不保证本通讯中任何信息的适用性或潜在价值。本通讯的用户在依赖此处的任何信息以及根据此信息做出任何决定之前,应咨询合格的财务顾问。任何信息的使用者都应意识到市场波动和投资价值以及汇率变化可能会对价值、价格或收入投资产生影响。因此,投资者可能无法保留全部投资金额。过去的表现不一定是未来投资表现的指南。基金
兼并投资经理(PTY)有限公司(MERGENCE),REG No.2004/021426/07,是《财务和中介服务法》第2002年第37(FAIS)(FSP No 16134),并由金融服务提供商注册商(www.fsb.co.za)批准。 可根据要求提供完整列表和所有公司GIPS复合材料的说明。 可应要求提供有关计算和报告收益申报表的政策的其他信息。 虽然合并以数据的准确性照顾,但对于本文或附加的任何信息,我们不承担任何责任。 此类信息不是故意的,也不构成财务,税收,法律,投资或其他建议,包括但不限于FAI中定义的“建议”。 并不保证本通信中发现的任何信息的适用性或潜在价值。 此通信的用户应在依靠此处的任何信息以及在此采取任何决定之前咨询合格的财务顾问。 任何信息的用户都应意识到,市场波动和投资的价值以及交换率的变化可能会影响价值,价格或收入投资。 因此,投资者可能无法保留投资的全额。 过去的表现不一定是未来投资绩效的指南。 基金绩效数字是管理费的毛额,净额是所有适用的预扣和SA资本利得税的毛额。2002年第37(FAIS)(FSP No 16134),并由金融服务提供商注册商(www.fsb.co.za)批准。可根据要求提供完整列表和所有公司GIPS复合材料的说明。可应要求提供有关计算和报告收益申报表的政策的其他信息。虽然合并以数据的准确性照顾,但对于本文或附加的任何信息,我们不承担任何责任。此类信息不是故意的,也不构成财务,税收,法律,投资或其他建议,包括但不限于FAI中定义的“建议”。并不保证本通信中发现的任何信息的适用性或潜在价值。此通信的用户应在依靠此处的任何信息以及在此采取任何决定之前咨询合格的财务顾问。任何信息的用户都应意识到,市场波动和投资的价值以及交换率的变化可能会影响价值,价格或收入投资。因此,投资者可能无法保留投资的全额。过去的表现不一定是未来投资绩效的指南。基金绩效数字是管理费的毛额,净额是所有适用的预扣和SA资本利得税的毛额。
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评审团前组成员: Blaise AGRESTI,高山向导、Mountain Path 创始人 Isabelle BOUTY,巴黎第九大学 PSL 大学教授 Frédérique CHEDOTEL,昂热大学大学教授 Anthony HUSSENOT,巴黎大学教授蔚蓝海岸
心理化是人类社会行为的核心教师,涉及推断他人的认知状态。这个过程需要采用同种中心的观点并抑制一个以自我为中心的观点,被称为自我 - 其他分歧(SOD)。同时,个人可以以亲社会行为的方式将自己的认知状态投射到他人,这是一个被称为自我的过程 - 其他融合(SOM)。目前尚不清楚这两个相对的过程在心理化过程中如何共存。我们在这里将功能性磁共振成像(FMRI)和重复的经颅磁刺激(RTMS)技术与鼻内催产素(OT INT)与健康男性人类参与者的SOM效应为探测器,在此期间,他们将决策信心的认知归因于匿名的匿名伙伴。我们的结果表明ot int
本摘要的作者是 Megan Sager 和 Justin Standish-White。作者谨感谢以下专业人士的合作和宝贵贡献,包括提议者 Jackline Okeyo、Umar Salman、Bongani Sibisi 和 Philip Larocco 教授(Mzansi Clean Energy Capital);以及工作组成员 Anne-Marie Chidzero(FSD Africa)、Blake Bowden、Nic Watchorn 和 Solly Mboweni(International Housing Solutions)、Katherine Cox(TUHF)、Kasief Isaacs(Mergence Investment Managers)、Kebu Phiri(南部非洲开发银行)、Lindi Mtshali 和 Teboho Makhabane(Sanlam Investments)、Luis Aguirre-Torres(NYSERDA)、Mark van Wyk(Infra Impact)、Mike Peo(Nedbank)、Monojeet Pal(非洲开发银行)、Nadia Kruger-Levy(Proparco)、Ommid Saberi 和 Sandeep Singh(国际金融公司)、Peter George(Enabling Qapital)以及 Shujaat Khan(Ezra Climate)。作者还要感谢 Barbara Buchner、Ben Broché、Rachael Axelrod、Jonathan First、Angela Woodall、Elana Fortin、Pauline Baudry、Sam Goodman 和 Júlio Lubianco 的持续建议、支持、评论、设计和内部审查。
引言随着护理标准的提高,危重患者的临床结果已显著改善并达到了前所未有的水平[1]。然而,传统的重症监护实践在理解病情的复杂性、处理极端的个体异质性、预测病情恶化以及在失代偿前提供早期治疗策略方面仍然存在局限性。重症监护医学已经见证了先进的监测系统和各种非侵入性和侵入性治疗策略的出现,为危重患者提供及时干预。这些系统的融合是否代表着床边护理改善的下一步,是一种现有但未经证实的可能性。人工智能 (AI) 的简化概念是允许计算机在多领域和多维数据的复杂环境中找到模式,前提是这些模式不会被其他方式识别。以前,将这一概念应用于现实生活中需要大量的计算时间和资源。这只能在有限的领域完成,包括物理学或天文学。然而,随着计算能力和便携性的迅猛增长,人工智能的力量已为许多人所用。
气候变化导致环境缓慢而渐进的变化,例如变暖和海平面上升、海洋酸化和缺氧、由于降水模式变化而导致某些地区干旱、或传染病的出现和传播。它也是自然灾害突然发生的原因,正如热浪、洪涝灾害、海洋淹没现象和气旋等极端天气事件趋于增多和加剧所表明的那样。据世界气象组织统计,过去五十年里,它们的数量增加了五倍。