可以使用零息债券作为抵押品来提供本金保护。零息债券不定期支付利息,而是累计支付等同于债券本金的金额。例如,一个国家可以从世界银行借款 280 亿美元,然后以 280 亿美元购买 30 年期零息债券,按照当前利率,该债券将在 30 年后增值至 1000 亿美元。为什么是 30 年期贷款?因为这是风能和太阳能项目使用寿命的保守估计。这种零息债券可以作为 1000 亿美元 30 年期贷款的抵押品。这种方法可以归功于美国财政部长尼古拉斯·布雷迪,他在 1989 年发起了类似的方法来支撑问题银行贷款。在我们的案例中,由于这些债券以美元支付,贷方可以免受当地货币波动和由此产生的对冲费用的影响。由于贷方的本金得到充分保护,因此贷方可以免受任何最坏情况的影响。因此,贷方可以接受较低的利率。
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摘要:背景:可持续采购是关于在做出采购决策和购买商品和服务方面考虑社会和环境因素以及财务因素,以考虑到这种购买对人们和社区的社会,经济和环境影响。这项研究是为了解决采购可持续性对后勤的影响。它考虑了四个目标:建立环境采购可持续性与反向物流之间的关系,检查经济采购可持续性与后勤工作之间的关系,以研究社会可持续性采购和逆向物流之间的关系,并研究政府政策的调节作用。方法:本研究应用结构方程模型来检查研究假设。使用了目的抽样技术。使用结构化问卷来收集主要数据。使用描述性和推论分析分析收集的数据。在SPSS版本21中分析了数据。该研究发现,环境,经济和社会采购的可持续性对后勤有显着和积极的影响。政府政策调节环境,经济和社会采购可持续性与后勤之间的关系。结论:本研究建议组织与环境保护机构合作生产环保产品。应承认可以帮助保护社会免受损害的社会干预措施。确保组织增加财富的良好经济政策也应得到承认。
简介:FM 收音机是一个非常有趣的话题!我听不清楚妈妈在厨房跟我说话。有些是选择性听力的一部分,特别是当她问作业的时候。但我能听到有人在全国各地现场唱歌。解释一下!我们 Srivastha 和 Soham 都是音乐系的学生。因此,通过无线电波传输的声音显然是一个令人着迷的课题。声音如何在如此长的距离内传输而不损失其质量?理论:我们将理论理解为声波首先由幅度或频率 (AM 或 FM) 调制,然后使用高功率天线传输。FM 接收器是一个微型电子电路,能够接收 FM 信号,消除噪音,然后放大并将其转换为人类可以听到的音频范围。我们想尝试从头开始构建它并亲自测试它的工作原理。什么是 FM 发射器?FM 发射器是一种使用非常低的功率运行并使用(频率调制)FM 波传输声音的电路。借助此类 FM 发射器,我们可以轻松地通过不同频率的载波长距离传输音频信号。这就是广播电台/塔的作用。载波的频率与具有幅度的音频信号的频率相同。FM 发射器产生从 88 HZ 到 108 MHZ 的 VHF 范围。
算法技术(采矿,过滤,建模)的最新演变使人们通过复杂的搜索互动和在线监视,增强监视的机会更加透明。计算机生成的“合成数据”的出现在生成“人工智能”的技术信息革命中又有了另一个转折。由科技公司推广,以规避隐私立法并开发更便宜的监控技术,综合数据被吹捧为监视资本主义的解决方案。本对话论文首先通过(数字)摄影的介质,然后通过反向图像搜索来讨论表示与索引之间的关系,重点介绍“假”图像和歧视性技术的综合数据的使用。作者的数字民族志使用人为生成的“不存在”的人的图像来查询反向搜索引擎pimeyes,该引擎可为任何希望在Internet上找到面孔的人提供生物识别搜索。pimeyes发现的面孔与不存在的人相似,引起了有关用作查询的生成图像和搜索结果状态的问题。结果显示了使用合成数据固有的紧张局势:提高精度和增加怀疑态度之间的辩证法。在访问提供的链接网站时,混乱会随着用户而努力确定图像是否合成或真实的图像而增加。在这种情况下,反向图像搜索可能会刺激未来的综合数据开发,并同时提供将元数据嵌入到文件中的服务,以及取证以确保索引性,并将其他因素引入表示和发电之间的循环中。因此,问题的问题不是通过使用合成数据来产生现实表示的能力,而是对索引的需求,即它们的使用触发器和出现以包含它的验证的官僚机构。
再制造在循环业务模型中至关重要,提供了一种可持续的方式来恢复产品并减少资源消耗。在汽车行业中,再制造零件通常用作备件,尽管与新备件相比,它们在市场上的数量仍然有限。增加采用再制造的一个主要挑战是反向物流运营的经济和环境影响尚不清楚。本研究开发了一种基于模拟的决策支持工具,用于评估汽车售后市场中的反向物流运营,评估重新制造的与新生产的备件的经济和环境影响。使用基于代理和离散事件方法的组合,模拟使用柴油颗粒过滤器作为案例研究来分析Scania反向物流网络的有效性。调查结果表明,成本(-82%),碳足迹排放(-92%)和维珍材料节省(-99%)的再制造优势比新生产的成本优势,因此支持将重新制造的部分集成到循环商业模型中。
深度学习已重新定义了人工神经网络的兴起,这是受到大脑神经元网络的启发。多年来,AI和神经科学之间的这些相互作用为这两个领域带来了巨大的好处,从而使神经网络可以在大量应用中使用。神经网络使用反向分化的有效实现,称为反向传播(BP)。然而,这种算法通常因其生物学上的不可使用性而受到批评(例如,缺乏众议员的本地更新规则)。因此,越来越多地研究了依靠预测性编码(PC)的生物学上合理的学习方法,即描述大脑中信息处理的框架。最近的著作证明,这些方法可以将BP近似于多层感知器(MLP)的一定余量,并在任何其他复杂模型上均非渐近,并且PC的变量零差异推理学习(Z-IL)能够准确地在MLP上实现BP。然而,最近的文字还表明,尚无生物学上合理的方法,可以准确地复制BP在Complex模型上的重量更新。为了填补这一空白,在本文中,我们通过在计算图上直接定义它来概括(PC和)Z-IL,并表明它可以执行精确的反向分化。什么结果是第一个PC(并且在生物学上是合理的)算法,它等同于BP在任何神经网络上更新参数,从而在神经科学和深度学习的构图研究之间提供了桥梁。此外,以上结果尤其是立即提供了BP的新型局部和平行实现。
第二个发现领域是,新生儿的大脑需要特定类型的训练数据才能发展出不变的物体识别能力;即自然视觉环境的经验(Wood,2016;Wood & Wood,2016;2018;Wood、Prasad、Goldman & Wood,2016)。为了正确学习,新生小鸡需要输入随时间缓慢而平稳变化的物体视图,这些视图遵循现实世界中物体的时空属性。如果没有缓慢而平稳的视觉输入,小鸡就会建立“不正确”的物体表征,而这些表征无法在新的观看情况下推广。因此,新生儿的大脑通过利用来自自然视觉环境的缓慢而平稳的输入来学习观察——这是计算神经科学中无监督时间学习模型的一个关键预测。
除了为企业提供诸多优势外,逆向物流还能最大限度地减少企业对环境的负面影响,而这最终将转化为整个社会的利益。供应链管理是一种线性合作关系,采用传统的需求分析和预测方法。这种技术在过去非常有效,尽管某些公司可能仍在使用,但商业环境日益增长的需求要求流程更加高效灵活,并对所有传统和逆向运动进行精确规划。值得注意的是,下一波物流即将到来,即所谓的消费者物流,它将紧随全球物流之后。经济发达和富裕社会的特点是过度消费,并且在很短的时间内消耗的资源比自然能够重新提供的资源还要多。因此,循环经济的概念变得越来越重要,以及由其衍生的闭环经济,由逆向物流的流程和运营支持。