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AI 驱动的 ESG：我们有机会真正有所作为吗？
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先，媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作，从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次，在许多情况下，AI 仍然是一个“黑匣子”。通常，在机器学习中，我们只能看到输入和输出，但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说，机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而，监控和故障排除的方法却落后了。
企业申报中的 ESG：AI 视角
然而，最近，反 ESG 言论似乎也在自由派圈子中蔓延。《纽约时报》头版评论文章恰如其分地题为“投资界最热门的趋势之一是一种骗局”，5 认为当代的 ESG 标准并未反映公司对环境的影响。例如，可口可乐和百事可乐在 ESG 方面的评级往往很高，但它们的产品已被证明是导致广大民众患上糖尿病的主要原因，其包装是世界污染的主要原因。这篇文章甚至将 ESG 比作“最狡猾的常规资本主义：为利润服务的巧妙营销”。作者进一步呼吁美国证券交易委员会介入，不仅要监管 ESG 评级的公司，还要在评级过程中检查其整个供应链。哦，最后，作者呼吁对 ESG 评级进行“彻底改革”，这“可能对美国企业不那么友好”。
1 Tropea，2021 年 10 月 21 日在 DSGA，...
学校校长看到了这门艺术。 2001/165号立法法令第25条；鉴于第 241/1990 号法律及其后续修正案，包括第 2 条第 9 款（替代权的行使）；了解了学校部门的现行 CCNL；鉴于本协会的集体协议（包括第 43 条）；考虑最大指令保护。 n. 0006185 于 9 月 8 日生效。 n. 0006436 于 9 月 21 日生效。 n. 0006692 10 月 2 日，prot. n. 0006733 10 月 4 日，prot。 0007092 n. 2013 年 10 月 13 日生效。 n. 10月15日第7157号法令，特此视为已完全确认；维博瓦伦蒂亚 ATP 的第 5468 号 SEEN 说明，由经理 Concetta GULLI' 博士签署，于 2021 年 10 月 20 日送达下列办公室，SEEN INPS 关于清算教育和培训机构支付的养老金的通告；
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● CFA - Certificate in ESG Investing ● Harvard Business Review - Social-Impact Efforts That Create Real Value ● McKinsey Quarterly - Five ways that ESG creates value ● CNBC - Your complete guide to socially responsible investing ● CFA Institute - The Benefits of Socially Responsible Investing: An Active Manager's Perspective ● NASDAQ - Strong ESG practices can benefit companies and investors: here's how ● Harvard Business Review - Calculating the Value of Impact Investing ● MS - Analyzing Risk and Returns of Sustainable Funds ● CFA Institute - ESG Issues in Investing: A guide for investment professionals ● CFA & PRI - Guidance and Case Studies for ESG Integration: Equities and Fixed Income ● CFA - Future of Sustainability in Investment Management: From Ideas to Reality ● SASB - ESG Integration Insights: 2020 Edition ● SASB - Materiality Map
ZugerKB 基金 - 股票 - ESG 欧元股票 ...
– 单一证券的潜力参与有限。– 外币投资受货币波动影响。– 无法保证单一证券分析和主动管理的成功。– 无法保证投资者能够收回投资资本。– 衍生品涉及与流动性、杠杆和信贷波动、非流动性和波动性相关的风险。– 由于市场、行业和发行人相关的变化，投资价格可能出现波动。– 投资中型和小型股公司的流动性可能低于投资大型股公司的流动性。– 货币市场投资与货币市场风险相关，例如利率波动、通胀风险和经济不稳定。– 子基金的投资可能面临可持续性风险。子基金可能面临的可持续性风险可能具有
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
RESGA-250.pdf - 空战高等学校
“火炮”一词源自法语“炮兵”，意思是“战争物资的一部分，包括大炮、迫击炮、榴弹炮等：重型火炮”1 。尽管炮兵武器的出现估计早在基督诞生前八个世纪，通过使用“投石器”来摧毁墙壁，高射炮 (AAA) 本身却起源于 1870 年，即普法战争的发展。在普鲁士围困巴黎期间，民众和军队试图使用热气球来躲避封锁，从而使许多公民突破了围困。为了对抗这些气球，赫尔穆特·卡尔·伯恩哈德·冯·毛奇将军在长炮上安装了一门 25 毫米口径步枪，弗里德里希·阿尔弗雷德·克虏伯则在马车上安装了一门 37 毫米大炮，他称之为“Ballon Kanone”（反气球大炮）。历史上第一批防空武器的诞生。 （1870-1871）两年后，更具体地说是1911年至1912年间，意大利-土耳其战争期间，这架飞机被编入空中侦察，朱利奥·加沃蒂中尉驾驶单翼飞机进行了历史上第一次空中轰炸，他手动向土耳其阵地投掷了四枚 2 公斤重的 Cipelli 手榴弹，对土耳其阵地造成的损害并不严重。材料，但对部队造成了很大的震动，他们没想到来自es的攻击
国家研究生奖学金计划2024
为了基于呼叫，为了优化国家资源，如果在评估过程中，申请人是另一个国家的公共资金研究生奖学金的受益者并接受该奖学金，ANII将取消订阅该电话，并且不会继续评估过程。 div>在这方面，在与Udelar研究生学术委员会的协调下，一旦获得了CAP奖学金，从ANII批准了评估过程中的批准的研究员。 div>结果，在战略领域的15个硕士学位，基础研究硕士学位的20份申请，农业战略线的6份申请和公司的1个研究生课程，被放弃继续接受ANII的评估过程，以接受CAP的奖学金。 div>
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
ESG 中 AI 的危险与前景 23Feb24
目前还没有太多人关注人工智能对环境的影响，因为在采用周期的这个阶段，它的影响仍然有限。然而，人工智能有可能显著扩大技术价值链每个部分的环境足迹。它始于定制芯片所需的稀有元素的开采和提炼。它包括数据中心使用的能源和水，预计到明年，这些能源和水将占温室气体排放量的 3% 以上，到 2040 年将占 15%。训练甚至使用 GenAI 模型比人们想象的更耗能（即使我们相信这个数字可以下降），最后，还有处理越来越多的所谓电子垃圾（估计 2024 年约为 6400 万吨）的问题，事实证明，很难将这些电子垃圾排除在垃圾填埋场之外。