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投资组合信函：FCA 对支付投资组合公司的优先事项
FCA 对支付组合公司的优先事项 本信列出了我们对 FCA 在支付组合中监管的公司的优先事项。这包括根据《2017 年支付服务条例》和《2011 年电子货币条例》（EMR）授权或注册的公司，例如支付机构（PI）、电子货币机构（EMI）和注册账户信息服务提供商（RAISP）。 国家支付愿景（简称“愿景”）阐述了政府的雄心，即基于下一代技术打造一个值得信赖、世界领先的支付生态系统，消费者和企业可以有更多支付解决方案来满足他们的需求。它有三大支柱——创新、竞争和安全——并强调了支付对英国经济的重要性，包括作为增长源泉。 我们欢迎政府的做法，这符合我们保护消费者和市场、促进有效竞争、促进国际竞争力和增长的目标。 我们将履行英国开放银行监管机构的职能，与支付系统监管机构（PSR）就支付系统问题密切合作，并管理我们双方之间的任何重叠，包括欺诈问题。我们很高兴看到支付创新的持续潜力能够促进英国金融服务业的增长和竞争。尽管企业面临经济和更广泛的挑战，但在技术变革的推动下，该行业仍在不断发展。我们预计这种情况将继续下去，并会因开放银行、开放金融和数字货币等创新进步而加速发展。自 2023 年 3 月 16 日我们强调支付公司优先事项以来，我们看到公司在实现我们设定的结果方面有所改进，例如一些公司的董事会和治理安排、风险管理框架和客户结果。然而，公司还有更多工作要做。高标准可以培养信任和信心，这对于创新、竞争、增长和英国的国际竞争力至关重要。我们仍然担心仍然存在损害消费者和金融体系完整性的风险。因此，在这封信中，我们为公司列出了三个关键结果，我们认为这些结果对于良好的客户结果至关重要：
GIS 作为教育决策支持系统 (EDSS) 的应用
GIS 在教育决策支持系统 (EDSS) 中的应用（尼泊尔高等中学教育委员会的经验） Tibendra Raj Banskota GIS 专家（尼泊尔高等中学教育委员会）摘要 尼泊尔高等中学教育委员会 (HSEB-Nepal) 成立于 1990 年，在该国整体教育结构中是一个相对较新的机构。在尼泊尔现有的教育结构中，高等中学具有特殊地位，因为它是中学教育和大学教育之间的纽带。现在，全国各地有 1976 所高等中学隶属于 HSEB，约有 50 万学生在 HSEB-Nepal 下毕业。在这种情况下，对如此庞大数量的学校和学生进行信息管理是一项挑战。GIS 学校地图绘制是应对上述挑战的方法之一。教育机构以及乡村发展委员会 (VDC) 边界、道路通道、河流和主要定居点的数字地图提供了空间和社会覆盖方面的地面现实。为此，HSEB Nepal 一直使用 GIS 制图技术作为教育决策支持系统 (EDSS)。 GIS 学校地图绘制包括对高中和中学的物理位置分析以及在高中周边确定附属学校。为了确定潜在的中学（附属学校），需要对每所高中的道路、定居点、河流、桥梁、特定区域的人口等进行空间数字覆盖。可访问性分析基于上述图层的位置和属性。全球定位系统 (GPS) 以及模拟地图用于将新学校描绘为点层。其他统计数据作为属性数据在高中属性表中进行管理。根据可访问性和空间分析做出必要的决定。GIS 地图绘制项目支持 HSEB-Nepal 授予附属关系、查找考试中心和选择特定学校用于特定目的，如 EDSS。关键词：GIS、学校地图绘制、教育决策支持系统 (EDSS)、EMIS、尼泊尔高等中学教育委员会、全球定位系统 (GPS)。1. 简介 GIS 学校地图绘制作为一个术语近年来在教育规划中得到了广泛使用。从概念上讲，它涵盖了更广泛的教育规划和管理，涉及资源分配、学校系统的高效运行和提高学习效率。制图是一种常用的工具，用于揭示特定区域内学校分布与学龄人口分布之间的明显关系。GIS 数据库提供了空间和非空间数据的综合框架和组织，已成为帮助规划和决策的重点工具。教育机构的地图以及行政边界和生物物理层（如主要道路网络、河流和主要定居点）的信息提供了地理方面的现实情况
地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。