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Biome确保Faba共同投资IP开发
昆士兰州（UQ）并与昆士兰理工大学（QUT），南部昆士兰州大学和独特之处合作。通过其计划，Faba旨在发展研究能力，推动商业化并为行业带来价值。BIOME与Faba及其大学合作伙伴的团队合作，为Biome的乳乳杆菌Plantarum BMB18益生菌菌株的共同研究与开发项目开发，有可能将协作和资金支持扩展到其他项目中。BIOME最近与市场分享了该公司在BMB18上成功的初始体外研究的结果，该研究强调了该菌株的功能潜力，并证明了有效调节免疫反应和炎症，减少氧化应激并维持肠道屏障完整性的能力。这种新的Faba合作伙伴关系非常适时，可以在BMB18的下一个发展阶段支持BIOME。直到项目签署的目的，Biome的合作伙伴关系都没有任何财务贡献。BIOME维护了签署所有项目和相关预算的权力，Faba及其联邦政府研究赠款将匹配。BIOME在未来两年内对合伙企业的酌处权将捐款高达55万美元。该预算仅用于Biome批准的临床研究，并将带来匹配资金的好处。作为Vision 27的核心组成部分，Biome一直在为BMB18的临床开发管道致力于。与Faba的这种合作关系可能会大大降低Biome在这种菌株的研究和发展中未来财务投资的成本。BIOME将保留与乳杆菌Plantarum BMB18相关的知识产权的100％所有权，并将保留由于该项目的绩效（免费皇室）而产生的知识产权。这一机会获得了政府的财政支持，以开发Biome的IP资产，这是BIOME的难以置信的机会，并支持
可持续金融体系和资本投资
摘要尽管如此，诸如经济风险，政治风险和金融风险等风险因素在各种经济和金融调查中都具有各自的利弊。然而，在现有文献中几乎没有研究这些危险因素对可持续风险资本的影响。从这个意义上讲，本研究倾向于研究这些风险对可持续风险资本的影响，同时考虑人力资本在美国经济中的作用。本研究使用2006q1至2020q4的季度数据使用新颖的时间序列方法。估算结果验证了每个变量的平稳性和研究变量之间的协整。不对称的数据分布导致了一种新颖的时刻分数回归方法，该方法说明了经济风险，政治风险，人力资本和可持续风险投资之间的积极关联。在缔结的情况下，发现财务风险对该国的可持续风险投资产生不利影响。通过采用自举分分回归来检查模型的鲁棒性。这项研究表明，对经济，政治和金融风险进行了最小的方式，并增加了人力资本的投资，以鼓励可持续的风险投资。
Mirae Asset Global X 人工智能及科技 ETF 基金中的基金 一项开放式基金中的基金计划，投资于 Global X 人工智能及科技 ETF 的单位
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
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。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、反情报和禁毒等主题。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 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
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。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但由美国提起的行政诉讼除外。46 USC §6308。
除美国发起的行政诉讼外，海难调查报告的任何部分均不得作为任何民事或行政诉讼的证据。46 U.S.C. §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.
海上伤亡调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，除美国发起的行政诉讼外。46 U.S.C. §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.
不属于海事事故调查报告应可作为任何民事或行政诉讼的证据，但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C. §6308。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据，但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.