通过我们的可支配“自动驾驶”计划,我们使用模型资产分配投资组合为您提供投资组合管理服务。每个模型投资组合旨在满足特定的投资目标。我们根据您对基于Web的交互式问卷(“问卷”)的回答为您建立风险概况,我们的算法软件建议根据您的回答,建议使用风险加权模型组合。选择了模型投资组合后,您的帐户将根据模型投资组合的目标进行管理,并且我们购买和出售与我们算法软件生成的投资组合组成相匹配的投资。通过算法软件自动管理和重新平衡您的帐户。我们监视您的帐户,以确保它继续以适合您的财务状况的方式进行管理,如您对问卷的回答所述。通过我们的非差异“ GPS”计划,我们根据您对问卷的答复,建议模型资产分配投资组合,但您就投资购买或销售做出了最终决定。我们根据您对问卷的回答为您建立风险概况,我们的算法软件建议根据您的回答,建议使用风险加权模型组合。您决定是否制作算法软件生成的投资组合组成的投资。我们不监视参加GPS计划的帐户。
碳核算和 ESG 报告都是活跃的子行业,新参与者通过收购进入市场,投资者进行重大投资,试图打造市场领先企业。我们重点介绍了这些子行业的几笔关键交易。
您已与规划师或 LAC 讨论过您的辅助技术 (AT) 需求。现在,您对所需和想要的 AT 有了一些想法。您可能需要从合格的 AT 顾问那里获得评估或建议。如果您需要这些,您的计划中将有足够的资金来支付这些费用。在我们的指南中了解有关 AT 类型的更多信息 – 我们如何资助辅助技术?(外部)您可以获得有关理解辅助技术证据、建议、评估和报价的更多信息 (DOCX 66KB)。您还可以了解在购买 AT 之前需要做什么(外部)。AT 顾问 AT 顾问可以帮助您确定您需要 AT 做什么、在哪里使用它以及您想如何使用它。在您去找合格的 AT 顾问之前,请考虑以下问题并随身携带笔记。AT 供应商您可以将此列表与您的笔记以及您的 AT 顾问给您的任何其他信息一起带去,并与 AT 供应商交谈。AT 供应商可以使用这些信息来帮助您获得适合您需求的正确 AT。 AT 供应商可以告诉您他们有哪些产品、哪些产品适合您以及价格是多少。您可以要求提供书面报价,以便比较几家 AT 供应商的价格。您可以使用我们的提示表来帮助您了解应该向辅助技术提供商询问哪些问题:
成败取决于客户与他们合作的时间长短。他们拥有客户关系,因此有动力维持这种关系并证明其费用的合理性。充当客户的四分卫。他们提供各种服务,例如规划和综合财富服务,并保持受托人标准的护理,这意味着他们不能将自己的利益置于客户利益之上。与独立的 RIA 公司有关联,这意味着顾问可能是雇员或独立承包商。他们还可能与托管或清算公司(例如 Charles Schwab)保持关系,这些公司可以帮助遵守法规并提供后台支持。不局限于一个投资平台,可以为客户提供不同的选择。他们通常依靠行业专家来提供指导。
Kara Kockelman,德克萨斯大学奥斯汀分校 Fairborz Maseeh 土木、建筑和环境工程系 Dewitt Greer 交通工程百年教授 Kara Kockelman 是一名注册专业工程师,拥有土木工程博士、硕士和学士学位、城市规划硕士学位以及加州大学伯克利分校经济学辅修学位。她在德克萨斯大学奥斯汀分校担任交通工程教授 26 年,并且是 NSF 高效车辆和可持续交通系统产学合作研究中心副主任。她曾获得 NSF CAREER 奖、谷歌研究奖、麻省理工学院技术评论百强创新者奖、Vulog 2020 年最具影响力的移动女性前 20 名,以及各种 ASCE、NARSC、TRF 和 WTS 奖项。她最近担任北美区域科学协会主席,并担任多个编辑委员会成员,以及伊诺交通中心顾问委员会、TRB 自动驾驶汽车委员会和国际旅行行为研究协会董事会成员。她撰写了 230 多篇期刊文章(和两本书),她的主要研究兴趣包括共享和自动驾驶汽车系统的规划、城市系统的统计建模、能源和气候问题、交通政策的经济影响以及事故发生和后果。这些文章(和书籍内容)的预印本可在 www.caee.utexas.edu/prof/kockelman 找到。
我们研究了从人类或算法顾问那里获得建议,并附带五种类型的局部和全局解释标签,是否会影响采用意愿、支付意愿和对金融 AI 顾问的信任。我们使用一个独特的实验框架比较了不同时间和各种关键情况下的差异,参与者在其中玩一个具有真实金钱后果的网络游戏。我们观察到,在初始阶段对模型进行基于准确性的解释可以提高采用率。当模型的性能完美无缺时,采用哪种解释就不那么重要了。使用更复杂的基于特征或基于准确性的解释有助于大大减少模型失败后的采用率下降。此外,使用自动驾驶仪可以显著提高采用率。与 AI 标记的“无解释”替代方案的建议相比,分配到带有解释的 AI 标记建议的参与者愿意为该建议支付更多费用。这些结果增加了关于 XAI 对算法采用和信任的重要性的文献。
我们研究了从人类或算法顾问那里获得建议,并附带五种类型的局部和全局解释标签,是否会影响采用意愿、支付意愿和对金融 AI 顾问的信任。我们使用一个独特的实验框架比较了不同时间和各种关键情况下的差异,参与者在其中玩一个具有真实金钱后果的网络游戏。我们观察到,在初始阶段对模型进行基于准确性的解释会带来更高的采用率。当模型的性能完美无缺时,采用哪种解释就不那么重要了。使用更复杂的基于特征或基于准确性的解释有助于大大减少模型失败后的采用率下降。此外,使用自动驾驶仪可以显著提高采用率。与没有解释替代方案的 AI 标记建议相比,分配到带有解释的 AI 标记建议的参与者愿意为该建议支付更多费用。这些结果增加了关于 XAI 对算法采用和信任的重要性的文献。
1. 此次诉讼涉及 Delta(一家在委员会注册的投资顾问)及其负责人兼控制人 Hanlon 的大量重大误导性陈述和遗漏。在相关期间,Delta 向现有和潜在投资者虚假陈述了其获得委员会注册的资格,包括它曾担任一家注册投资公司的投资顾问,管理着高达 15 亿美元的资金。事实上,Delta 并未为任何此类客户提供咨询服务,有时管理的资金不超过 900 万美元。这些虚假陈述大大夸大了该公司的重要性和地位。此外,Delta 未能披露其糟糕的财务状况、在客户提起的违反信托责任诉讼中对其作出的缺席判决以及 Hanlon 曾受到金融业监管局 (FINRA) 的纪律处分。由于这些误导性陈述和遗漏,Delta 似乎运营良好,规模和地位都比实际要大得多。
精英经济学博士计划旨在培训研究生一生的研究。本文询问建议如何影响研究生的PHD后研究生产力。建议是高度集中的:在我们研究的八所高度选择性学校中,少数顾问做大多数建议工作。我们量化顾问属性,例如顾问自己的研究成果以及咨询关系的各个方面,例如合作和研究领域的亲和力,这可能有助于学生研究成功。受研究活性,多产的顾问建议的学生倾向于发表更多,而合交没有效果。学生顾问研究的亲和力也可以预测学生的成功。但是,学校级的总生产功能提供了因果影响的弱证据,这表明成功的顾问吸引了可能成功的学生 - 不一定会增加学生的成功机会。因果影响的证据对于顾问自己的研究成果的量度最强。汇总的学生研究成果似乎随研究生入学率线性扩展,没有班级大小的效果的证据。对研究产出中性别差异的分析表明,在PHD后的头几年,男性和女性研究生的生产力同样具有生产力,但女性生产率的峰值比男性生产力早。
为了生成基因编辑的无转基因大豆植物,设计了多个 sgRNA(单向导 RNA),并将其用于靶向 GmNF-YC4-1(Glyma.06G169600)启动子中的不同区域。使用农杆菌介导的转化将 Cas9 和多达六个向导 RNA 表达盒引入稳定转化的大豆植物中。使用 PacBio DNA 序列分析检测了 GmNF-YC4 启动子中含有缺失的 T0 植物。使用 PCR 分析和 DNA 测序检查了由 T0 植物自花授粉产生的 T1、T2 和 T3 植物,以识别缺失纯合且未继承含有 T-DNA 的基因编辑机制的品系。通过定量 PCR 测定 T-DNA 的存在与否以确定拷贝数。已经(或将)使用至少六对 PCR 引物对在拷贝数测定中未显示 T-DNA 拷贝的大豆品系进行 T-DNA 存在与否的检查,以调查大豆基因组中是否存在 T-DNA 载体序列。如果发现基因组中存在 T-DNA 载体序列,则将大豆品系与未转化大豆进行杂交,并选择包含预期的 NF-YC4 启动子缺失且不包含任何 T-DNA 载体序列的后代。