本关键信息备忘录 (KIM) 列出了潜在投资者在投资前应该了解的信息。有关计划/共同基金的更多详细信息、资产管理公司尽职调查证书、关键人员、投资者权利和服务、风险因素、处罚和未决诉讼等,投资者在投资前应参阅计划信息文件和补充信息声明,这些文件和声明可在任何投资者服务中心或分销商处免费获取,也可从网站 www.miraeassetmf.co.in 获取。计划细节根据 1996 年印度证券交易委员会 (共同基金) 条例(迄今已修订)编制,并已提交印度证券交易委员会 (SEBI)。SEBI 尚未批准或否决公开认购的单位,SEBI 也未认证本 KIM 的准确性或充分性。本关键信息备忘录的日期为 2024 年 11 月 30 日
2.1 引言................ ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 2.3.2 复合样品....................................................................................................................................................................................................................................................................... 8 2.4 废物类型....................................................................................................................................................................................................................................................... 8 2.4 废物类型....................................................................................................................................................................................................................................................... 8 ................................................................................................................................................................................................................. 8 2.5 废弃物特性....................................................................................................................................................................................................... 9 2.5.1 同质性....................................................................................................................................................................................................... 9 2.5.1 同质性....................................................................................................................................................................................................... 9 . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . . . 10 2.6.2 未容器化的废物. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6.3 表面和碎片. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7 质量保证考虑因素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.10 分析参数和方法....................................................................................................................................................................................................................12 2.11 代表性抽样方法....................................................................................................................................................................................................................................................13 2.11.1 判断抽样.................................................. ... ....................................................................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.4 系统随机抽样....................................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.5 横断面抽样....................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.5 横断面抽样....................................................................................................................................................................................................... 14 ................................................................................................................................................................................................. 14 2.12 采样位置和数量.................................................................................................................................................................................................................................................................................... 15 2.13 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................... 15 2.13 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................................... 16 2.14 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................................... 16 . ... ... ................................................................................................................................................. 16 2.13.3 场地清单.......................................................................................................................................................................................................................................................... 17
私人医疗保健和药房项目,公共与PR IVATE合作伙伴关系(PPP)HOS PITAL项目,农业综合企业(牲畜)项目,废水治疗项目,EBRD为AMR能力建设技术合作(TC)提供了客户的互动(TC),以供客户群,Georgia,Triv,ukest和Egypt,AMRRKEING和EGYPT,AMRRKEING,TC废水监视TC的废水监视。Loans,Investments保证应用EBRD活跃于三大洲的近40个经济体中,从地中海南部和东部,到中欧,到中亚。平均贷款1,400万欧元,平均股权1,400万欧元(这是实际投资而不是客户的借贷数据)访问有关vious项目的信息,使用该项目查找者:
犯罪既是一种社会现象,也是一种经济现象。考底利耶的《政事论》写于公元前 350 年左右,被认为是印度的一部真正的行政论文,其中讨论了各种犯罪、统治者采取的安全措施、国家可能发生的犯罪等。并主张对一些规定的罪行进行惩罚。对列出的罪行规定了不同类型的惩罚,并讨论了向受害者赔偿损失的概念。任何形式的犯罪都会对社会所有成员产生不利影响。在发展中经济体中,由于互联网的快速普及和经济活动的数字化,网络犯罪迅速增加。由于技术已广泛渗透到社会的几乎所有领域,从公司管理和国家行政,到最低级别的小商店老板将其计费系统计算机化,我们发现计算机和其他电子设备已渗透到人类生活中。渗透如此之深,以至于人们一天都离不开电脑或手机。抢夺某人的手机就等于将某人单独监禁!2000 年《信息技术法》和 I.T. 中均未定义网络犯罪。2008 年《修正案》或印度的任何其他立法中均未定义网络犯罪。事实上,它不可能如此。根据 1860 年《印度刑法典》和许多其他立法,对罪行或犯罪进行了详细处理,列出了各种行为及其惩罚。因此,定义网络犯罪,我们可以说,它只是犯罪和计算机的结合。
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
深度学习是一种自动学习方法,它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法,为之,数据(经验)广泛可用,但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中,我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务(对象检测,实例分割,对象之间的关系预测)和数据模式(图像,视频,3D)创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
微软最近写道:“如果能在赞助商的页面上看到维护者的财务目标以及其他类型的可持续性‘要求’,那就太好了。”(来源)
专家警告说,削减资金在关键时刻。美国已报告了今年12个州的222例麻疹病例,自2019年以来,幼儿园的疫苗接种率下降。一个孩子死于麻疹,另一次死亡正在调查中。