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气候变化和共同基金投票给...
We thank Camelia Kuhnen (the Editor), an anonymous Associate Editor, two anonymous referees, Morten Bennedsen, Vicente Bermejo, Thomas Bourveau, Fran¸cois Brochet, Amil Dasgupta, Fran¸cois Derrien, Rong Ding, Zoran Filipovic, Mariassunta Giannetti, Thanh Huynh, Oguzhan Karakas, Philipp Krueger, Augustin Landier, Jos´e Martin-Flores, Virginie Mataigne, Daniel Paravisini, Ludovic Phalippou, S´ebastien Pouget, David Rakowski, Raghavendra Rau, Syrine Sassi, David Stolin, Alexander Wagner, Michael Weber, and seminar participants at the AFFI 2022, Audencia Business School, Cambridge Judge Business School, Corporate Finance Day 2022 at Amsterdam, Corporate Governance Workshop at CUNEF 2022, Cyprus University of Technology Workshop, EMLyon Business School, ESADE Spring Workshop 2022, ESCP Business School, FMA Europe 2022, Paris School of Business, Singapore Management University, SKEMA Business School, Toulouse Business School, the University of Zurich, and the 2022 Workshop关于可持续性和可持续财务的经验问题，以提出评论和建议。
MIMO- ...
摘要本文考虑使用频率调制的连续波（FMCW）信号和多输入多输出（MIMO）虚拟阵列之间的汽车雷达之间的相互减轻。在第一次，我们得出了一个空间域干扰信号模型，不仅说明了时间频的不连贯性（例如，不同的fmcw参数和时间O效应），而且还解释了较慢的时间模拟参数和时间opimo代码，并且阵列conerence conscorence Incoherence coherence coherence confuration confuration diefiration die-er-Er-Er-Ectects rand condence rances rances rad rack rad and conding rad racked and Accessinging Accessinging actinging brading actinging actinging actinging actinging rockinging brading brading。使用标准MIMO-FMCW对象信号模型使用显式干扰信号模型，我们将干扰缓解措施变成不一致的MIMO-FMCW干扰下的空间域对象检测。通过在传输和接收转向矢量空间时利用派生干扰模型的结构特性，我们通过波束成形优化得出检测器，以实现良好的检测性能，并进一步提出了该检测器的自适应版本，以增强其实际适用性。使用分析闭合形式表达式，合成级仿真和系统级模拟确认我们对所选基线方法的效果的效果。
具有情感的人类机器人共同学习系统 -
摘要。本文介绍了一种新型的人类机器人互动设置，用于机器人和人类对符号语言的学习，以识别机器人体内稳态需求。机器人和人类学会使用并响应分别传达体内稳态需求和满足体内稳态需求的刺激的相同语言符号。我们采用了差异结果培训（DOT）协议，该协议可以针对其内部需求提供特定的反馈（例如“饥饿”）当通过正确的刺激满足时（例如cookie）。我们发现了DOT可以提高人类的学习效率的证据，这反过来又可以更有效的机器人语言获取。研究中使用的机器人的词汇类似于语言“ babling”阶段中人类婴儿的词汇。机器人软件体系结构建立在一种模型上，用于情感的语言获取，该机器人通过与人的互动将词汇与内部需求（饥饿，口渴，好奇心）相关联。本文介绍了使用交互式设置进行的初步试点研究的结果，该研究表明，与非点控制条件相比，机器人的语言采集在DOT条件下达到了更高的收敛率。此外，参与者报告了积极的情感经验，控制的感觉以及与机器人之间的联系。这种相互学习（教师学习）方法提供了促进与DOT的认知干预措施的潜在贡献（例如对于患有痴呆症患者）通过增加治疗依从性，这是由于人类通过扮演积极的教学角色而更多地从事培训任务。机器人语言获取的稳态动机基础有潜力有助于与机器人更加生态有效和社会（社交/培养）互动。
年度 MTB 报告 - 互助信托银行
是否可获得有关企业不同分部和单位以及非分部实体/单位的信息 分部分析： - 收入 - 业绩 - 营业额 - 营业利润 - 分部净资产的账面价值 财务报表 所有或有事项和承诺的披露 256 综合关联方披露 265-266 董事和首席执行官薪酬及便利的披露 203-209,260-61 财务状况表/资产负债表及相关附表 201,207 损益表/损益表及相关附表 203,209 股东权益变动表/储备金和盈余附表 205,211 股本类型披露 201,253 现金流量表 204,210 合并财务报表（CFS） 201-206 与核心 IAS/IFRS 或同等国家标准的遵守程度标准 217-227 披露/会计附注内容 213-231 公司治理信息 董事会、董事长及首席执行官 59-71 愿景、使命及战略 4 审计委员会（组成、角色、会议、出席情况等） 内部控制及风险管理 153-155 道德与合规 164 薪酬及董事会其他委员会 153-155 人力资本 131-133 与股东及利益相关者的沟通 154, 181-195 环境及社会义务 44-49, 115-17 管理评审及责任 72-94 任何其他对投资者友好的信息 222-229 利益相关者信息 股东分布（股份数量及类别，如发起人、股东等） 148
量子卡方断层扫描和互信息测试
量子态断层扫描（从 𝑛 个副本中学习 𝑑 维量子态）是量子信息科学中一项普遍存在的任务。它是从 𝑛 个样本中学习 𝑑 结果概率分布的经典任务的量子类似物。更详细地说，目标是设计一种算法，给定某个（通常是混合的）量子态 𝜌 ∈ C 𝑑 × 𝑑 的 𝜌 ⊗ 𝑛，输出一个估计值 2 ̂︀ 𝜌（的经典描述），该估计值以高概率“𝜖 接近”𝜌。主要挑战是将样本（副本）复杂度 𝑛 最小化为 𝑑 和 𝜖（有时还有其他参数，例如 𝑟 = 秩 𝜌 ）的函数。我们还将关注设计仅进行单次（而不是集体）测量的算法的实际问题。指定量子断层扫描任务的一个重要方面是“𝜖-close”的含义；即，判断算法估计的损失函数是什么。有很多自然的方法可以测量两个量子态的发散度——甚至比两个经典概率分布的发散度还要多——并且所选择的精确测量方法会对必要的样本复杂度以及最终估计对未来应用的效用产生很大的影响。本文的主要目标是展示一种新的断层扫描算法，该算法实现最严格的准确度概念（Bures）𝜒 2 -发散度，同时具有与以前使用不忠诚度作为损失函数的算法基本相同的样本复杂度。然后，我们给出了一个应用，即量子互信息测试问题，这关键依赖于我们实现关于𝜒 2 -发散度的有效状态断层扫描的能力。
迈向人机交互中的相互心智理论
构建能够进行自然和长时间对话的对话代理一直是一项重大的技术和设计挑战，尤其是对于面向社区的对话代理而言。我们提出相互心智理论作为设计自然的长期人机交互的理论框架。从这个角度来看，我们通过在线教育背景下的自我报告调查和计算语言学方法探索社区对问答对话代理的看法。我们首先研究学生对 Jill Watson (JW) 的看法的长期时间变化，JW 是部署在在线课堂讨论论坛中的虚拟教学助理。然后，我们探讨通过从学生-JW 对话中提取的语言特征推断学生对 JW 的看法的可行性。我们发现，随着时间的推移，学生对 JW 的拟人化和智力的感知发生了显著变化。回归分析表明，语言的冗长性、可读性、情感、多样性和适应性反映了学生对 JW 的感知。我们讨论了构建面向社区的自适应对话代理作为长期伴侣以及在人机交互中设计相互心智理论的意义。
旧的互助2023年度结果-Double
警告性陈述本报告可能包含有关旧共同有限公司的某些计划及其目前的目标和期望的前瞻性陈述，这与其未来的财务状况，绩效和结果有关，尤其是对未来现金流量和成本的估计。从本质上讲，所有前瞻性陈述都涉及风险和不确定性，因为它们与未来的事件和环境有关，这些事件和环境超出了旧的共同有限的控制，包括我们业务中的国内条件以及全球经济和业务状况，与市场相关的风险，诸如公平市场水平和汇率率和竞争范围的行为，范围的范围，范围的范围，范围的范围，以及范围的范围，范围的范围，范围的范围，这些影响，这些局限性的影响。相关行业内未来收购或组合的不确定性，以及税收和其他立法以及其他法规对旧互助及其关联公司运作的司法管辖区的影响。结果，Old Mutual Limited的实际财务状况，绩效和结果可能与Old Mutual Limited的前瞻性陈述中规定的计划，目标和期望有重大不同。该集团的审计师尚未对未来财务绩效的任何参考进行审核或报告。旧的共同有限承担没有义务更新本报告中包含的前瞻性陈述或可能发表的任何其他前瞻性陈述。本报告中的任何内容均不得构成出售或征求购买证券的要约。
旧的相互非洲边界灵活收入
市场波动，汇率或税率的变化可能会影响基础证券的价值，价格或收入。投资的价值取决于基础证券的价值。过去的表现不一定是未来投资绩效的指南。在某些市场和未持有证券的证券可能会增加流动性风险，并且可能不容易销售。这可能会导致难以获得有关其价值的可靠信息和/或退出安全性。投资者的权利和义务在相关协议中列出。在投资包括汇总的情况下，由旧的相互保证公司（南非）有限公司发行了生命包装的产品，以及拥有的基本资产，他们可能会选择独立于投资经理对这些基本资产进行任何投票。就这些产品而言，如果在前30天内终止该政策，则不会扣除任何费用。
ESCC 的网络互助计划
目前，有 180 多个实体参与 CMA 计划，这些实体代表电力和天然气投资者所有的公司、公共电力公司、电力合作社、区域输电组织和独立系统运营商以及加拿大能源公司。这些实体覆盖了美国 85% 以上的电力和国内天然气客户以及加拿大 125 多万电力客户。小型实体有没有简单的参与方式？有。CMA 计划允许全州协会、联合行动机构和类似的区域组织作为小型实体（如电力合作社和公共电力公司）的代理组织，帮助他们节省时间并更有效地参与 CMA 计划。
用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人