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致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
PSEG 2024 年 5 月投资者更新 - 最终版
本报告中讨论的有关我们及我们子公司未来业绩的某些事项，包括但不限于未来收入、收益、战略、前景、后果和所有其他非纯历史性的陈述，均构成《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的“前瞻性陈述”。此类前瞻性陈述受风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与预期结果大不相同。此类陈述基于管理层的信念以及管理层做出的假设和当前可用的信息。本文中使用的“预期”、“打算”、“估计”、“相信”、“期望”、“计划”、“应该”、“假设”、“潜在”、“预测”、“预测”等词语及其变体和类似表达旨在识别前瞻性陈述。可能导致实际结果不同的因素通常会在前瞻性陈述中列出。可能导致实际结果与我们在此做出的任何前瞻性陈述中预期的结果大不相同的其他因素在我们向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的文件中进行了讨论，包括我们的 10-K 表年度报告以及 10-Q 表和 8-K 表后续报告。这些因素包括但不限于：
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。
TERMA 地面段套件
Terma 地面段套件 (TGSS) 为用户提供一套全面的产品，形成用于卫星测试和操作的端到端解决方案。TGSS 产品已部署在 30 多个高端任务中（即 EO、科学、电信 - 民用和军用），性能强大且不断发展和改进。TGSS 遵守事实上的行业标准，适用于小型卫星、复杂航天器（单独或大型星座）。
LSEG年度股东大会通知2024-伦敦
对这种类型的政治捐款不是公司的政策，而董事无意改变该政策或为此目的使用权威。然而，由于《 2006年《公司法》中的广泛定义，构成政治捐款，正常支出，诸如对与公共政策事务有关的组织的支出，法律改革和企业活动的代表）以及商业活动（例如，与政府和国际党的政治统一的政治党派或国际党的政治范围沟通可能是一定的，可能是对公司的重要事项，可能是一定的一定是一定的）选举候选人或其他政治组织，属于2006年《公司法》的限制。
LSEG 年度报告 - 2023 年 | 合作转型
我们的现金生成能力很强，这使我们能够有机地投资新产品和服务，不断更新我们的基础设施，并收购与我们的业务模式和分销足迹互补的企业。2023 年，我们继续投资于我们的业务，通过开发新产品来推动有机增长、改造我们的技术并继续确保我们的系统具有弹性和安全性。我们还完成了对 Acadia 的收购，支持我们开发创新的交易后解决方案并释放集团内业务的增长潜力。有关此次收购的更多信息，请参阅第 41 页的 2023 年交易后亮点和第 43 页的交易后解决方案产品案例研究。
PSEGLONG 岛能源效率计划...
▪ 资格要求 – 单位的 COP 必须至少为 5，并且每 5 年每个住宅账户最多可获得一次折扣。HPPH 合格产品清单可在此处的“电器 + 产品”下找到。最高 1,000 美元的折扣仅适用于 2024 年 4 月 1 日或之后购买和安装的 HPPH。2024 年 1 月 1 日至 2024 年 3 月 31 日期间购买的单位可获得 600 美元的折扣。如果单位是在 2024 年 4 月 1 日之前购买的，但在 2024 年 4 月 1 日或之后安装的，则最多可获得 600 美元的客户折扣。
PSEG 长岛能源效率计划...
PSEG Long Island 很高兴地宣布推出 2024 年节能产品 - 热泵泳池加热器合作伙伴计划。为了更好地支持我们的合作伙伴，我们将收集更新的信息和所需文件，以加强与合作伙伴的关系，提供对我们最新更新的合作伙伴门户的访问权限，更新相关经销商/安装商信息，并为您在 2024 年继续参与提供支持。请按照以下说明进行注册。PSEG Long Island 为以下项目提供客户回扣和合作伙伴奖励：
扩展了圆形，线性，单个
校验和可用于验证和快速查找关联的符号。例如，seguid校验和用27个字符的字符串独特地识别蛋白质序列。目标：原始SEGUID虽然对蛋白质序列和单链DNA（ssDNA）有效，但由于拓扑差异而不适用于cir和双链DNA（DSDNA）。挑战包括如何唯一代表线性dsDNA，圆形ssDNA和圆形dsDNA。为了满足这些需求，我们提出了SEGUID V2，它扩展了原始SEGUID以处理其他类型的序列。结论：SEGUID V2产生链和旋转不变校验和单链，双链，可能交错，线性和圆形DNA和RNA序列的校验。可自定义的字母键允许其他类型的序列。与使用base64的原始SEGUID相反，Seguid V2使用base64url编码SHA-1哈希。这可以确保可以在文件名中使用SEGUID V2校验和，无论平台和URL中，都可以使用最小的摩擦。可用性：SEGUID V2很容易适用于MIT许可下的主要程序和语言。JavaScript包装seguid可在NPM上找到，Python包装pyguid和cran上的r seguid。关键字：校验和hash，dna，rNA，蛋白质，sha-1，base64url，seguid
LSEG ESG碳数据和估算模型
1. 获取最新的可用总能耗数据。该数据可能是今年、去年、两年前等等。2. 对于公用事业经济部门的公司，应使用总能耗数据。3. 用该能耗数据除以同一年的员工人数。4. 计算相同的比率，但现在针对同一行业中的所有其他公司，即 8 位 TRBC 位数。如果可用比率的数量小于 10，则应将公司集扩展到行业组（6 位 TRBC 位数）。如果比率的数量仍然小于 10，则应将公司集扩展到商业部门（4 位 TRBC 位数）。如果可用比率的数量仍然小于 10，则应将公司集扩展到经济部门（2 位 TRBC 位数）。5. 计算主要公司（来自第 2 点的数字）在第 3 点的比率内的百分位排名