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对投资范围的构建和监控的解释
主题股票策略投资于那些能够提供独创性和创新性以应对气候变化、资源稀缺、土地和水污染、快速城市化、基础设施恶化以及慢性病和医疗费用不断上升等全球挑战的公司。这些主题策略涵盖水、循环经济、生物多样性、能源、材料、流动性和健康生活。每项策略都投资于来自预定义主题特定领域的公司组合；根据经验法则，符合条件的公司必须从与主题相关的活动中获得 20% 的当前收入。股票选择可产生集中的、以信念为主导的公司组合，这些公司活跃于投资主题价值链并以具有吸引力的价位进行交易。
人工智能与法律的解释：过去、现在和未来
自诞生以来，解释一直是用于法律推理的人工智能系统的核心特征。最近，随着人工智能工具的部署越来越多，以及普通用户需要能够信任支持工具所推荐的决策，在整个人工智能领域，决策解释这一主题变得更加紧迫。本文全面回顾了人工智能和法律领域开发的各种解释技术。我们总结了早期的贡献及其发展历程。我们描述了一些值得注意的当前自动解释法律推理的方法，并强调了未来系统必须解决的差距，以确保能够为法律专业人士提供准确、可信、公正的决策支持。我们相信，从人工智能和法律领域获得的见解（解释长期以来一直是一个关注点）可能为可解释人工智能的未来发展提供有用的指引。
对蝴蝶中Haldane规则的多基因解释
已经发现了有关动物杂种的两个强大规则：异质杂种更不合适（Haldane的规则），并且性别染色体与混合不相容性（大X/z效应）涉及不成比例。在女性异型分类群（例如黄油岩）中引起这些规则的确切机制是未知的，但理论上建议涉及性染色体上的优势。我们研究了帕皮里奥（Papilio）和Heliconius Butter lop tos of to cons of Hybrid不兼容性，并表明优势理论无法解释我们的数据。相反，许多缺陷与Z染色体和所有常染色体之间的多焦渗入不平衡的多焦点渗入一致。我们的多基因解释预测了这两个规则，因为异元女性的失衡可能更大，而侵入的祖先的比例在thezchromosome上的变化更大。WealSoshowThatMappingTraitspolyGertraitspolygenicenasingleChromosomemosomein Backcrosses中可能会引起潮流的大型大型大型效果。这种幻影是由多基因之间的统计连接引起的，这些多基因的统计连接量是估计效应大小的量子。通过控制统计链接，我们混合交叉中的大多数不相容性QTL与多基因基础一致。由于两个属与远处相关，因此多基因混合不相容性可能在黄油环中常见。
SRB批准 - 修订的说明ID 32
认识到，在某些国家 /地区，S1-6在某些国家 /地区普遍报告详细的员工信息（FTE）术语，允许承诺在报告其他数据点（永久性，临时和非保证的合同类型以及全职合同类型）或全职计数或全职等价（FTE）中的选择。根据ESRS S1第50（b）段和第52（a）（b）段，该企业有两种选择，可以按合同类型报告员工信息：头部计数或全职等效。（ESRS S1 AR 55段，表3和4包含要披露此信息的企业的模板。）。
人工智能与法律的解释：过去、现在和未来
自诞生以来，解释一直是用于法律推理的人工智能系统的核心特征。最近，随着人工智能工具的部署越来越多，以及普通用户需要能够信任支持工具所推荐的决策，决策解释这一主题在整个人工智能领域都变得更加紧迫。本文全面回顾了人工智能和法律领域开发的各种解释技术。我们总结了早期的贡献以及这些贡献后来的发展。我们描述了一些值得注意的当前自动解释法律推理的方法，并强调了未来系统必须解决的差距，以确保能够为法律专业人士提供准确、可信、公正的决策支持。我们相信，人工智能和法律领域的见解（解释长期以来一直是一个关注点）可能为可解释人工智能的未来发展提供有用的指示。
透明度与解释：模糊性在法律人工智能中的作用
6 Tom Boellstorff，《从理论上制作大数据》（2013 年）18(10) First Monday。7 David Silver 和 Demis Hassabis，《AlphaGo：利用机器学习掌握古老的围棋游戏》[2016]（2021 年 6 月 23 日访问）。8 Robert Prey，《Nothing Personal：音乐流媒体平台上的算法个性化》（2018 年）40(7) Media, Culture & Society 1087。9 Kristian Hammond，《人工智能入门指南》（Wiley 2015 年）。10 Frank Pasquale，《黑箱社会。控制金钱和信息的秘密算法》（哈佛大学出版社 2015 年）。11 Andreas Holzinger 等人，《人工智能在医学中的因果性和可解释性》（2019 年）9(4) WIREs 数据挖掘和知识
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13
基于gm/ID的噪声分析的统一解释
纳米级金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 电路设计受功耗约束驱动。当晶体管在弱反型区工作时，功耗最小。1 在没有适合进行封底计算的模型的情况下，设计人员通常使用艰巨的电路模拟来探索设计空间。过度依赖电路模拟器可能会带来问题，可能会诱使没有经验的设计人员在没有了解适当优化的电路中的基本权衡的情况下深入模拟。1996 年，Silveira 等人提出了一种强大的跨导到漏极电流 (gm /ID) 技术，帮助设计人员快速确定晶体管的尺寸。1 所谓的“gm /ID 设计方法”最初是为了计算小信号增益和带宽等参数而开发的，1 后来扩展到噪声。2 在 Ou 2 于 2011 年发表的公式中，偏置相关热噪声系数 (γ) 和