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美国海军航空医学参考和豁免指南
1.0 航空体检标准 1.1 简介 1.2 一般要求 1.3 本指南的目的 1.4 航空人员类别 1.5 一级标准 1.6 学生海军飞行员申请人 (SNA) 标准 1.7 指定海军飞行军官 (NFO) 标准 1.8 申请人学生海军飞行军官标准 1.9 指定标准： 海军飞行外科医生 海军航空医学医师助理 海军航空生理学家 海军航空实验心理学家 海军航空验光师 1.10 申请人标准： 海军飞行外科医生 海军航空医学医师助理 海军航空生理学家 海军航空实验心理学家 海军航空验光师 1.11 指定和申请人海军机组人员（固定翼）标准 1.12 指定和申请人海军机组人员（旋翼机）标准 1.13 III 类人员 非取消资格条件 1.14 指定和申请人空中交通管制员标准军事和海军部文职人员 1.15 关键飞行甲板操作员标准主任、观察员、检查员非飞行员着陆安全操作员直升机管制员部队指挥官指定的其他人员 1.16 非关键飞行甲板人员标准 1.17 维护飞行员夜视系统的人员标准 1.18 选定乘客、项目专家和其他人员 1.19 海军航空水上生存训练教员（NAWSTI）和救援游泳者学校培训计划标准 1.20 IV 类人员：申请人现役和 DON/DOD-GS 无人机系统（UAS）操作员标准[飞行器操作员（AVO）、传感器操作员（SO）、任务有效载荷操作员（MPO）和无人机系统指挥官（UAC）] 1.21 申请人清单 1.22 指定清单
siRNA 疗法的专利适格性
1. RNA 干扰 (RNAi)，NAT'LC ENTER FOR B IOTECH.INFO.，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/probe/docs/techrnai/（上次访问时间为 2018 年 10 月 27 日）。 2. 请参阅 Sherry Y. Wu 等人，针对无法用药的靶点：当前 RNAi 疗法的进展和障碍，SCI.TRANSLATIONAL MED.，2014 年 6 月，第 1 页，1（“[siRNA] 方法在肿瘤学领域引起了特别的兴趣，因为许多重要靶点已被证明无法用药。”）。 3.参见 Ashley J. Pratt 和 Ian J. MacRae，RNA 诱导的沉默复合物：一种多功能的基因沉默机器，284 J. B IOLOGICAL C HEMISTRY 17897, 17899 (2009)（“siRNA 引导链与靶 RNA 的互补区形成 Watson-Crick 配对的 A 型双螺旋。”）；另见下文第 IA 4 节有关互补结合的讨论。参见 Chiranjib Chakraborty 等人，治疗性 miRNA 和 siRNA：作为下一代医学从实验室走向临床，8 M OLECULAR T HERAPY N UCLEIC A CIDS 132, 132 (2017)； FDA 批准首创的 RNA 靶向疗法治疗罕见疾病，美国食品药品监督管理局。（2018 年 8 月 10 日），https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-first-its-kind-targeted-rna-based-therapy-treat-rare-disease[以下简称 RNA 疗法]（“迄今为止，已启动约 20 项使用 miRNA 和 siRNA 疗法的临床试验。”）。5. 例如，参见 Ass'n for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.，569 US 576, 595（2013 年）。
Edelweiss 美国科技股票基金
目录 页码 第一部分 I. 计划的重点/摘要 2 资产管理公司的尽职调查 6 II. 有关计划的信息 7 A. 计划将如何分配资产？ 7 B. 计划将投资于何处？ 8 C. 投资策略是什么？ 9 D. 计划将如何衡量其表现？ 9 E. 谁管理该计划？ 9 F. 该计划与现有的共同基金计划有何不同？ 11 G. 计划的表现如何 12 H. 与计划相关的其他披露 12 III.其他细节 13 A. 资产净值的计算 13 B. 新基金发行 (NFO) 费用 13 C. 计划年度经常性费用 13 D. 负荷结构 17 第二部分 I. 简介 19 A. 定义/解释 19 B. 风险因素 19 C. 风险缓解策略 26 II. 有关计划的信息 27 A. 计划将在哪里投资 27 B. 投资限制是什么？ 27 C. 基本属性 32 D. 指数方法论 33 E. 做市商激励结构原则（针对 ETF） 33 F. 针对每个资产子类别的预期分配 33 G. 其他计划具体披露： 34 III.其他细节 46 A. 基金中的基金计划的披露 46 B. 定期披露 47 C. 透明度/资产净值披露 48 D. 交易费用和印花税 49 E. 关联交易 49 F. 税务 49 G. 单位持有人的权利 49 H. 官方接受点清单 49 I. 罚款、未决诉讼或程序、检查或调查结果（监管机构可能已采取或正在采取行动）
参考规范量子密钥分发网络
信息通信媒体开发局（“IMDA”）对此处提供的材料不作任何形式的陈述或保证，并且排除任何明示或暗示的关于非侵权、适销性、令人满意的质量和适用于特定用途的保证或条件。在法律允许的最大范围内，对于本文所含的任何错误和/或遗漏，或因使用本材料而造成的任何损失或损害（包括任何利润、业务、商誉或声誉损失，和/或任何特殊、偶发或间接损害），IMDA 均不对您或任何第三方负责或承担责任。IMDA 保留更改、修改或添加本文件任何部分的权利。本文中的任何内容均无意对 IMDA 产生或施加任何具有约束力的法律义务或责任（无论是明示或暗示的，也无论是合同或其他形式）。在不影响前述条款的情况下，本文件中的任何内容均不得约束 IMDA 采取任何特定的行动方案。因此，本文中的任何内容均不得解释为授予任何期望，无论是程序性的还是实质性的，即 IMDA 将来会采取或不采取任何特定行动，无论该等行动源于或归因于本文件中的任何内容或作为公共当局行使其自由裁量权。 IMDA 提醒注意，本标准/规范的任何实践或实施都可能涉及知识产权的使用，并且不对任何此类知识产权的存在、有效性和/或适用性发表任何意见，无论该等知识产权是由 TSAC 成员还是任何第三方主张。截至本标准/规范发布之日，IMDA 尚未收到与本标准/规范的实施相关的任何专利权的书面通知。然而，实施者需注意，这可能不代表最新信息，因此强烈建议查阅 ITU、ISO、IEC 或相关标准开发组织的相关数据库，以获取有关知识产权的信息。建议实施者自行获取专业、技术和/或法律建议，并进行所有必要的尽职调查，包括但不限于在他们打算采取的任何决定或行动方面，或在实施任何标准/规范之前进行必要的调查或寻求澄清。
RS QKDN (2022) - 新加坡
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日本生命印度资产管理公司（RELNIP）
财务与资产管理规模 • 公司股票账面收益率约为 57 个基点，债务账面收益率约为 25 个基点，流动资产账面收益率约为 10-12 个基点，ETF 收益率约为 15 个基点。整体收益率与上一季度基本持平。 • 第三季度，公司在股票净销售额以及股票+混合领域实现了高个位数的市场份额，其中不包括 NFO 的市场份额则为两位数。此外，每月 SIP 账面运行率同比增长 60%，环比增长 7% 至 336 亿卢比。 • 此前，公司已合理化小型股计划的分销商佣金结构，这为第三季度的收益率提供了支持。同样，其他计划的分销商佣金也进行了合理化，第三季度的合并资产管理规模约为 76,000 亿卢比，其影响将在第四季度反映出来。但是，管理层表示，同样的效果将有限。此外，该公司正在引入比例分享模式，这将有助于未来实现更好的收益稳定。 • 其他收入从 ₹ 121 千万环比大幅下降至 ₹ 15 千万环比，主要是由于其股权投资账簿的 MTM 受到打击。此外，该公司已将种子资金投入 AIF 计划，这些计划主要是股权计划，并吸引了 MTM 损失。 • 2025 财年第三季度，营业费用同比增长 23%，环比增长 3%，至 ₹ 21.2 亿。不包括 ESOP 的影响，第三季度同比增长 17%，主要得益于对人才、非 MF 业务和技术基础设施的投资。 • 在被动方面，它在 NSE 和 BSE 的 ETF 交易量中占有约 55% 的份额。此外，它还在房地产和汽车领域的指数基金类别中推出了 2 种新产品。 • Nippon 在 GIFT 城市设立了分支机构，并获得了基金管理实体许可证来管理这些基金。该公司已于 2025 年 1 月推出了日本大盘 GIFT 基金。预计 CY25 将会推出更多基金。
人工智能与就业歧视
人工智能在职场上的潜在用途和好处数不胜数。支持者认为，人工智能加快了招聘流程，消除了人为的偏见和主观性。4 如果人工智能设计精良、部署得当，它可以帮助员工找到最有价值的工作，并为公司匹配最有价值、最有效率的员工。5 支持者进一步认为，人工智能系统比人类招聘人员更高效、更彻底。此外，人工智能还可以通过消除非法歧视，从而促进职场的多样性、机会平等、无障碍和包容性，丰富公司的价值观和文化。6 研究一直表明，用于就业决策的人工智能工具通常可以带来更大的招聘多样性、公正的晋升决策，并通过及早发现工作不满情绪来更好地留住员工。 7 外骨骼套装和机械臂等可穿戴技术已经能够减轻残疾的影响，从而拓宽残疾工人的就业机会 (2018 年 7 月 19 日，上午 6:00)，https://www.chicagotribune.com/business/ct-biz-arti- ficial-intelligence-hiring-20180719-story.html（注意到广泛使用网络爬虫来分析大量数据以识别未积极求职的候选人）。 3 Keith E. Sonderling，机器人关心你的公民权利吗？ , C HI. T RIB.，https://digitaledition.chicagotribune.com/infinity/arti- cle_share.aspx?guid=285d3467-3dbe-49b1-810e-014aefee1a3e（最后访问时间为 2022 年 9 月 1 日）；另请参阅 Joe McKendrick，《过去 18 个月人工智能采用率飙升》，H ARV.B US.R EV.（2021 年 9 月 27 日），https://hbr.org/2021/09/ai-adoption-skyrocketed-over-the-last-18-months。4 参见 Elejalde-Ruiz，上文注 2（解释人工智能可以通过掩盖姓名和其他信息来减少或消除偏见）。5 Keith E. Sonderling，《人力分析如何防止算法偏见》，I NT'LA SS'N FOR H UM.R ES.INFO。 M GMT .，https://www.ihrim.org/2021/12/how-people-analytics-can-prevent-algorithmic-bias-by-commissioner-keith-e-sonder-ling/（上次访问时间为 2022 年 9 月 1 日）。6 参见 Kimberly A. Houser，《人工智能能否解决科技行业的多样性问题？减轻就业决策中的噪音和偏见》，22 S TAN. T ECH. L. R EV. 290, 351 (2019)。7 同上。