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天普大学兼职健康保险...
*作为对天普大学员工的一项福利，天普大学健康系统 (TUHS) 和天普大学医师 (TUP) 将免除天普大学福利计划下医疗保险覆盖的现有员工及其家属的适用办公室共付额服务。这将适用于所有 TUP、Fox Chase 和 TPI 医师。天普提供商的列表可在 http://www.temple.edu/hr/departments/benefits/healthplans/TempleProvider.htm 找到。BlueCard PPO 计划 Personal Choice 会员在使用参与 BlueCard PPO 网络的提供商时，可在美国任何地方获得网络内覆盖。某些服务可能需要预授权。要查找 BlueCard PPO 提供商，请拨打 Personal Choice 客户服务电话 215-557-7577（费城地区）或 1-800-626-8144（费城地区以外）。这些电话号码列在 Personal Choice 卡的背面。如需更多信息，您还可以访问其网站 http://www.ibx.com/index.jsp 。BlueCard WorldWide 计划个人选择会员可以访问全球 200 多个国家和地区的医生和医院。要查找 BlueCard WorldWide 医生或医院，请拨打 BlueCard Worldwide 服务中心电话 1-800-810-2583，全天候服务。如需更多信息，您还可以访问其网站 http://www.bcbs.com/coverage/bluecard/bluecard-worldwide.html 。
使用机器学习算法和孟加拉国气候变化方案的未来地下水潜力映射
该研究的目的是根据机器学习算法和气候变化方案来估计未来的地下水潜在区域。14个参数（即曲率，排水密度，坡度，粗糙度，降雨，温度，相对湿度，谱系密度，土地使用和土地覆盖，一般土壤类型，地质学，地质学，地形学位置（TPI），地形湿度（TWI）用于开发机器学习量学算术。使用三种机器学习算法（即人工神经网络（ANN），逻辑模型树（LMT）和逻辑回归（LR））用于识别地下水潜在区域。根据ROC曲线选择了最佳拟合模型。代表性浓度途径（RCP）为2.5、4.5、6.0和8.5降水的气候场景，用于对未来的气候变化进行建模。最后，基于最佳的机器学习模型和未来的RCP模型，在2025、2030、2035和2040年确定了未来的地下水潜力区。根据发现，ANN比其他两个模型显示出更好的准确性（AUC：0.875）。ANN模型预测，土地的23.10％处于非常高的地下水潜力区域，而33.50％的地下水潜在区域则为33.50％。该研究在不同的气候变化方案（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）下预测降水值的2025、2030、2035和2040使用ANN模型，并使用ANN模型显示每个场景的空间分布图。最后，为将来的地下水潜在区域生成了16个场景。政府官员可以利用该研究的结果为国家一级的水管理和规划提供基于证据的选择。
人工智能和大持股数据
现代中央银行使用丰富的政策工具来实现其政策目标。在我们主要会议论文（Gabaix 等人(2024)）的这篇简短的非技术性配套文章中，我们解释了资产需求系统的定量现实模型对于事后评估和事前预测政策干预如何影响资产价格、家庭和机构之间的财富分配以及金融稳定至关重要。资产需求系统指定投资者对金融资产的需求和公司的证券供应。通过将资产需求系统模型与市场清算条件相结合，我们得到了资产价格模型。由于大持股数据的可用性提高和建模技术的进步，估计资产需求系统现在已成为现实。资产需求系统可以通过对投资者偏好、约束和信念以及经济基本面（例如收益和通货膨胀）的假设进行微观建立，就像在传统资产定价和宏观金融模型中所做的那样。但是，传统资产定价模型意味着资产需求系统在重要方面被错误指定，这限制了它们在定量政策分析中的适用性。具体而言，传统模型意味着投资者的需求具有高度弹性，这意味着投资者会积极交易以应对小幅价格偏差。这种暗示与越来越多的实证文献相矛盾，这些文献表明投资者的需求更加缺乏弹性。资产定价的需求系统方法通过直接估计基于丰富持股数据、资产价格和经济基本面的资产需求系统来解释这些新的经验事实。未来研究的一个重要目标是提供与金融领域新事实相一致的微观基础，同时也减轻与政策反事实中的卢卡斯批判相关的担忧。我们首先在第 2 节中讨论如何使用需求系统方法对资产定价进行分析，以便为政策决策提供更好的信息。对资产需求系统进行建模和估计的一个好处是，资产价格的任何变动都可以追溯到投资者需求曲线或公司供给曲线的变化。这有助于了解欧洲主权债务危机期间主权国家金融传染的起源（我们将讨论这一点），或实施欧洲中央银行 (ECB) 的新传输保护工具 (TPI)。这种方法还有助于解释影响政策决策的关键资产价格波动，例如不同期限的盈亏平衡通胀率和美元的强势，或进入金融状况指数的资产价格。然后，我们讨论如何使用需求系统资产定价来设计最佳政策，特别是直接影响投资者可用资产（剩余）供应的政策，例如在实施资产购买计划时，或导致受监管实体需求曲线发生变化的政策，例如在实施银行和保险公司的环境风险监管时。我们提供了已实施的模型示例来回答这些问题。
材料技术和设计科学的新方法
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ANIMA Holding S.p.A.
意大利领先的独立资产管理运营商 Anima Group（集团）截至 2022 年 12 月 31 日的合并财务报表（合并财务报表）收盘净利润为 1.208 亿欧元。Anima Group 的业务是创建、开发、推广和管理 Anima 和 Gestielle 品牌下的金融产品，以及向零售和机构客户提供个人投资组合管理服务，并处理所谓的“非流动性”替代产品，尤其是主要针对机构客户的私募资本基金。截至 2022 年 12 月 31 日，Anima Group 管理的资产约为 1771 亿欧元。集团的母公司是 Anima Holding S.p.A.（Anima Holding 或公司），负责整个集团的战略管理和协调，并在 Borsa Italiana S.p.A 组织和运营的电子股票市场（Mercato Telematico Azionario）上市。截至 2022 年 12 月 31 日的合并范围包括以下完全合并的公司，以及母公司： • Anima SGR S.p.A.（Anima SGR）——100% 直接控制； • Anima Alternative SGR S.p.A.（Anima Alternative）——100% 直接控制； • Anima Asset Management Ltd（Anima AM）——100% 直接控制。 一般运营环境 宏观经济条件 就市场而言，2022 年是具有各种特征的一年，并非所有特征都具有金融性质，这些特征对