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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。
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。
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
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
基于 Twitter 的经济不确定性和美国能源市场
由于对未来全球经济前景缺乏信心，最近的 COVID-19 危机增加了金融市场的不确定性（Athari 等人，2023 年）。COVID-19 大流行还改变了沟通过程和信息检索。由于流动限制，社交媒体应用程序在大流行期间显示出更高的增长。Twitter 是投资经理、全球领导者和普通公众分享对不同热门话题的看法和情感的最受欢迎的社交媒体平台。例如，根据政策不确定性网站（访问日期：2023 年 8 月 12 日），2019 年 12 月的平均英文推文总数为 1,412,758 条，由于大流行而显着增加，到 2020 年 4 月达到最高的 4,457,241 条。行为经济学文献强调了个人和群体情绪或观点的重要性。 Twitter 等社交平台可以分享有关金融和经济状况的信息，以提高人们的认识并提供预测金融市场的见解（Broadstock & Zhang，2019）。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
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。
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
关于在人工智能模型背景下处理个人数据的某些数据保护问题的第 28/2024 号意见
在此背景下，考虑到这些技术引发的数据保护问题，爱尔兰监管机构要求 EDPB 根据 GDPR 第 64(2) 条就一般适用事项发表意见。该请求涉及在人工智能（“AI”）模型的开发和部署阶段处理个人数据。该请求更详细地询问：（1）何时以及如何将 AI 模型视为“匿名”；（2）控制者如何证明合法利益作为开发和（3）部署阶段的法律依据的适当性；（4）在 AI 模型的开发阶段非法处理个人数据会对 AI 模型的后续处理或运行产生什么影响。