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正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
气候政策不确定性和真正的原油价格
气候政策不确定性（CPU）被定义为即将到来的关于气候变化的法律和政策的非命令性，可能会通过多种机制影响原油价格。首先，CPU会影响原油供应和DE MADE，从而影响了其在全球市场的价格（Guo等，2022）。第二，关于未来气候含义的不确定性会影响与能源相关的投资决策。如果公司担心由于潜在的气候法规而对未来对石油的需求，则可能会适当地改变其服装计划。因此，石油价格可能会波动。的确，更严格的气候法规可能会增加资本成本，从而减少对受影响公司的投资（Bogmans等人，2023年）。应用基于VAR的结构场景，Boer等。（2022）证明，供应端气候政策可能会提高油价。第三，市场参与者对未来气候政策的看法可能会达到统计的石油价格。如果投资者和交易者期望更严格的统计数据，那么在正式采用这些措施之前，石油价格甚至可能上涨。第四，气候政策经常寻求最大程度地减少对化石燃料（例如原油）的依赖，而倾向于绿色的能源。对将要采用的确切政策的怀疑可能会导致对未来石油消费的歧义。这种不确定性会影响Mar
不确定性冲击、资本流动和国际风险...
研究表明，外国投资者不断变化的风险偏好是全球金融周期的一个关键决定因素。这种风险情绪的波动也与无抛补利率平价 (UIP) 溢价、资本流动和汇率的动态相关。为了了解这些风险情绪的变化如何跨境传递，我们提出了一个两国宏观经济框架。我们的模型以美国金融中介机构跨境持有风险资产为特征，这些中介机构在金融摩擦下运作，并充当全球中介机构，承担外国资产风险。在这种设置下，美国特定不确定性的外生增加（以美国资产波动性增加为模型）导致两国风险溢价上升。发生这种情况的原因是，更高的不确定性导致美国中介机构面临去杠杆压力，从而引发全球风险溢价上升和全球资产价值下降。而且，当美国的不确定性上升时，外国对美元的汇率就会贬值，资本就会流出外国，外国的UIP溢价就会上升，而美国的UIP溢价就会下降，就像数据中显示的那样。关键词：金融摩擦、风险溢价、时变不确定性、中介资产定价、金融溢出效应、全球金融周期
2015 年《现代奴隶制法案》要求某些大型组织每年发布一份声明，说明其在每个相关财政年度的努力，以
我们业务中发现的高风险领域 虽然现代奴隶制在所有国家都存在，但我们会考虑与现代奴隶制相关的特定地区风险，例如，移民工人人口众多、就业和劳动法执法较弱或现代奴隶制盛行的国家。我们了解，我们供应链中的国家可能存在更高的现代奴隶制风险，需要与我们的供应商和业务合作伙伴进行额外的尽职调查和合作。我们还了解并认识到，虽然现代奴隶制在任何人群中都存在，但有些群体比其他群体更容易受到伤害，包括：外国移民工人；合同工、代理工和临时工；难民、寻求庇护者、少数民族和宗教少数群体以及青年或学生工人。我们的供应链仍然是业务中风险最高的领域，因此我们继续确保采取相关措施减轻风险，并遵循上述做法，以消除与不合乎道德的供应商合作的可能性。通过确保我们的供应商签署《HMSHost 供应商行为准则》来管理这一风险。我们的承诺 公司和 Avolta 集团为在整个业务范围内预防现代奴隶制方面取得的进展感到自豪。但是，我们知道还有更多进展需要取得，Avolta 集团和公司正在努力实现这一目标。 我们采取的措施的有效性以及我们如何衡量这些措施 我们仍然致力于定期审查我们的政策和做法，如果这些政策和做法没有被证明是有效的，我们将做出任何必要的改变。我们继续能够通过与供应商的书面协议清楚地记录我们的合规性。 2023 年，公司尚未获悉其业务或供应链中存在或以前发生过人口贩运或现代奴隶制的情况。我们没有正式的 KPI 来监控我们的进展，但未来公司将考虑如何有意义地衡量其在监控和防止现代奴隶制和人口贩运方面取得的进展。
Ola Electric推出“ Boss -Ola Season Sale”，提供S1投资组合起价为₹49,999
OLA电动移动有限公司是印度领先的电动汽车（EV）制造商，专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）的技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心，在该操作中，电动电动汽车和关键组件（例如电池组，电动机和车辆框架）的生产。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）开发了一个广泛的EV HUB，其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络，在印度拥有750多个体验中心，以及强大的在线业务，使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络
经济政策的不确定性在COVID-19-大流行时期
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的，并使经济停顿了（见Phan＆Narayan，2020年）。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定，社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球（Iyke，2020b）。围绕这些政策回应的确定性是巨大的，因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的，干预措施在多大程度上影响投资和消费活动，经济将需要多长时间的经济康复等等（请参阅Altig等，2020）。图1的面板A显示，除日本和印度以外，亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物，图1的B小组表明，全球经济政策从来没有像目前那样确定，甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持，但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度，我们发现Covid-19对EPU没有影响，这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明，我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
