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MSCI中国所有股份IMI未来流动指数（USD）
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在气候变化（HMCCC）的背景下人类流动性
•在气候变化的环境和气候变化部下，在气候变化和气候变化的情况下，在气候变化的背景下，尤其是计划搬迁和相关主题，为气候变化部和气候变化的适应单位提供技术建议和支持； •促进并提供有关计划搬迁和相关工具的标准操作程序（SOP）的培训和研讨会，以相关的政府和民间社会代表为目标。•领导斐济综合风险和脆弱性评估方法的最终确定，并与斐济搬迁和流离失所的技术工作组合作。•向组件的性别和包容性的工作提供技术意见，与人类流动性有关项目活动和可交付成果有关。•为斐济工作队在搬迁和位移（FTRD）和FTRD的技术工作组（TWG）的工作提供技术支持和输入。•为研讨会，培训课程，研讨会和会议的计划，实施和报告做出贡献。•充当研讨会，会议和网络研讨会的主持人或主持人，包括事件文档和报告。•准备和提供有关项目活动和在国家和地区活动中汲取的教训的演讲。•监督顾问并提供技术指导，以确保对项目和合作伙伴的要求保持一致。•为项目的信息和知识管理（IKM）做出了贡献，包括文档和项目课程和经验的共享以及项目信息摘要的起草。
深度学习的对象检测，智能轮椅医疗保健移动性的本地化和跟踪
摘要：本文介绍了智能电动轮椅的高级驾驶员援助系统（ADA）的开发，以提高残疾人的自主权。我们的用例基于正式的临床研究，基于轮椅室内环境中物体的检测，深度估计，定位和跟踪，即：门和门把手。这项工作的目的是为轮椅提供一个感知层，使以这种方式检测这些关键点在其直接周围的周围，并构建了短期寿命语义图。首先，我们将Yolov3对象检测算法的改编对我们的用例进行了改编。然后，我们使用Intel Realsense相机介绍我们的深度估计方法。最后，作为方法的第三步也是最后一步，我们根据排序算法介绍了3D对象跟踪方法。为了验证所有发展，我们在受控的室内环境中进行了不同的实验。使用我们自己的数据集对检测，距离估计和对象跟踪进行实验，其中包括门和门把手。
MSCI ACWI IMI未来移动性过滤指数方法
将不会在索引审查之间的索引中添加新证券（如下所示）。父索引删除将同时反映。事件类型事件详细信息详细介绍了父索引的新添加，将在父索引中添加了新的安全性（例如IPO和其他早期包含物），不会添加到索引中。衍生产品在事件实施时将添加到现有索引成分的衍生结果的所有证券中。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。合并/收购合并和收购，收购方事件的权重将占交易考虑中涉及的股份的比例金额，而现金收益将在整个指数上进行投资。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多详细信息和说明可以在MSCI Corporate Evertagy方法中找到。MSCI公司事件方法学书籍可在以下网址获得：https：//www.msci.com/index-methodology
可再生能源和电子动力的合作伙伴公司
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GreenCell Mobility Private Limited：评级重申
GreenCell Moblity Private Limited (GMPL) 的评级再次得到确认，继续考虑到其作为绿色增长股票基金 (GGEF) 旗舰平台的地位，该基金将投资引导至印度的电动汽车 (EV) 领域，并且其各个项目实体的运营业绩稳定。GGEF 是印度证券交易委员会 (SEBI) 注册的 II 类另类投资基金 (AIF)，旨在调动对印度绿色基础设施的投资，印度政府（通过国家投资和基础设施基金，NIIF，印度首个主权财富基金）和英国政府（通过其外交、联邦和发展办公室，FCDO）为其基石投资者。GMPL 成立的目的是瞄准电动汽车 (e-mobility) 市场机遇，并成为泛印度的共享电动汽车参与者。GMPL 最初竞标以长期的照付不议总成本合同 (GCC) 拥有和运营城际/市内路线和充电基础设施，并收购了某些项目。随后，该公司还着手成立子公司，利用电动汽车在高承载率路线上提供的成本优势，瞄准企业对消费者 (B2C) 城际市场。
OSPCD移动性 - 运输访问计划指南
提供一（1）张或更多的床单，显示对该站点的加载和停车位。只要缩放（1英寸= 20英尺或更高），就可以在一张纸上显示多个运动。必须显示每个加载区域或加载码头的自动运动移动。必须显示进入每个装载区域或装载码头的最大车辆，必须显示进入站点的进入和退出。如果加载区域位于站点内，则必须安全地显示每辆车，以从公共通行权中进入并退出站点。包括车辆行动必须来自允许此类车辆行驶的道路。如果在现场提供停车位，则必须显示乘用车移动，并从通道或巷子提供进入停车场以提供通道。还必须显示乘用车运动，以进入并退出典型的停车位。如果任何停车位可能特别难以进入或退出（例如它们位于靠近墙壁或圆柱的附近，比理想的狭窄。），必须显示出进入并退出这些空间的车辆运动。
保障未来出行安全：网络安全问题...
鉴于电动汽车 (EV) 市场的不断扩大，开发一个兼顾消费者便利性和安全性的生态系统势在必行。电动汽车充电站管理系统 (EVCSMS) 提供的大量数据由物联网 (IoT) 生态系统提供支持。入侵检测系统 (IDS) 跟踪网络流量以发现 IT 和 IoT 环境中潜在的危险数据交换，其有效性和准确性正在不断提高。由于机器学习和深度学习技术加速了 IDS 的发展，入侵检测正成为学术界的一个主要课题。本文提出的研究目标是使用基于机器学习的入侵检测系统来保护电动汽车充电站 (EVCS) 的生态系统，该系统具有低误报率和高准确率。