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玛格丽特·里姆斯博士 (Margaret Reams) 个人简介
Margaret Reams 博士是路易斯安那州立大学环境科学教授、社区参与核心负责人和 NIEHS 资助的超级基金研究计划的联合首席研究员。她曾担任海岸与环境学院副院长，并担任路易斯安那州立大学环境科学跨学科硕士项目的研究生导师。她研究与环境规划和政策相关的各种政策问题，包括社区对路易斯安那州环境和生态现象的看法和反应。在 NIEHS、NSF、USDA 和海洋能源管理局 (BOEM) 的支持下，她和 Nina Lam 博士开发了一个实证社会生态复原力指数，以更好地预测社区在各种环境干扰中生存的能力。复原力指数应用于路易斯安那州工业走廊内的社区，可以对社区进行空间和时间比较，并帮助研究人员确定可能解释累积环境暴露的长期影响和利益相关者反应变化的关键因素。在路易斯安那州立大学期间，Reams 博士设计并实施了涉及环境冲突解决、环境政策分析和项目评估的研究生课程。她因研究生教学而荣获大学杰出教学奖，并为美国森林服务局指导了一项为期多年的社区野火风险缓解计划研究项目。Reams 博士指导了 70 多篇有关环境政策和公众态度等各种问题的硕士论文。她是路易斯安那州海岸保护和修复办公室咨询委员会成员，帮助制定了《沿海社区复原力最佳实践手册》。她在《风险分析》、《环境管理》、《湿地》、《沿海管理》、《海洋政策》、《环境与行为》、《社会科学季刊》、《应用研究与公共政策论坛》、《环境系统杂志》和《环境研究快报》等刊物上发表过文章。Reams 博士在亨廷顿学院获得了学士学位，在佐治亚大学获得了政治学硕士和博士学位。
编号23-11936
GWENDOLYN YOUNG REAMS 代理总法律顾问 JENNIFER S. GOLDSTEIN 副总法律顾问 ANNE NOEL OCCHIALINO 助理总法律顾问 GEORGINA C. YEOMANS 律师
卡尔主席终止拜登时代减缓基础设施建设的计划
“现在是美国建设的时候了。现在是释放被误导和过时的基础设施政策所扼杀的增长和机遇的时候了。回顾过去四年。拜登-哈里斯政府提出的让数百万美国人享受高速互联网服务的目标因大量繁文缛节和进步的政策议程而失败，这些议程不必要地推迟了新基础设施建设的承诺。
以ESG为重点的投资在美国电力公司
雷蒙德·詹姆斯（Raymond James）投资管理公司是一家全球资产管理公司，将单个投资团队的非凡见解和敏捷性与全方位服务公司的实力和稳定性相结合。与我们的合作伙伴分支机构 - Chartwell Investment Partners，Clarivest Asset Management，Cougar Global Investments，Eagle Asset Management，Reams Asset Management（Scout Investments的一个部门）和SCOUT Investments - 我们提供一系列投资策略和资产类别，每种都集中在风险调整后的回报和Alpha生成上。雷蒙德·詹姆斯（Raymond James）投资管理公司认为，提供一系列经验丰富的投资组合经理，跨越各种学科和投资车辆，是帮助投资者寻求长期财务目标的最佳方法。
让人工智能发挥作用的三种方式 - KPMG LLP
例如，在 GenAI 的带领下，企业增强应用可以执行集体诉讼中大量证据的分析、搜索和汇总，或检查大量营销材料是否存在漂绿行为，而这些工作原本需要部署数百名高技能律师或风险专家。这些应用通常由 GenAI、机器学习模型、图形分析工具和其他自动化技术组合而成，它们的局限性在于其设计细节。专为法律工作而设计的企业增强 AI 无法为 5 岁儿童推荐生日礼物，也无法处理有关财务问题的问题。但这些 AI 应用所针对的功能对生产力和价值的影响程度可能非常显著。
第四章：为所有人投资可持续能源
融资能源过渡一直是自2015年采用可持续发展目标和巴黎协定以来的全球辩论中心。国际能源机构和国际可再生能源局等专业机构以及联合国气候变化和联合国环境计划等联合国计划在跟踪绿色能源资产的气候融资和投资方面取得了巨大进展。多边开发银行（MDBS）除了为实地项目提供的具体支持外，还开发了有关能源基础设施投资的数据和分析。UNCTAD是WIR14中第一个估算可持续发展目标减缓投资差距的人（包括气候缓解投资）后，继续关注其趋势，国家政策发展和国际投资协议的可持续财务和投资。
亚太地区的人工智能优势：利用开放混合云释放增长潜力
为生成式人工智能奠定基础如果没有适当的技术基础，那么所有与生成式人工智能相关的期望都毫无意义。企业在实施生成式人工智能的战略制定过程中，需要决定哪些产品和技术最能满足其企业需求。开源或闭源模型之间的选择取决于安全性、源代码控制以及预期用例等因素，而且选择并不总是明确的。对于许多公司而言，构建自己的模型是没有意义的，除非有战略原因，并有大量预算和可用数据。而目前，组织才刚刚开始战略之旅。只有 5% 的受访者表示他们的组织已经完全制定了具有明确目标的企业范围的生成式人工智能战略，而另有 38% 的受访者正在制定战略。
俄克拉荷马州的CWSRF负担能力标准策略
Bank of Oklahoma Custodial Bank Bank of New York Mellon Security Lending Finley & Cook CPA Auditing Firm Barrow, Hanley, Mewhinney & Strauss, Inc. Large Cap Value Equity Alliance Bernstein Equity Growth Index Earnest Partners Small/Mid Cap Equity Bank of Oklahoma Core Domestic Fixed Income Reams Asset Management Absolute Return Fixed Income Schroder Investment Management International Equity Western Asset Management Dynamic Fixed Income Invesco High收益固定收益 - 高收益收益混合泳机会基金Sr.有担保债务Monroe Capital私人债务TPG Angelo Gordon U.S.直接贷款Neuberger Berman U.S.直接贷款（2025年的新贷款）comvest Partners U.S.直接贷款（2025年新）GMO基准免费分配全球资产分配PIMCO All -Asset全球资产分配AEW核心房地产房地产房地产房地产AEW合作伙伴
将人工智能置于数字化稳健金融监管核心的必要性
正如金融服务业一样，经济的超数字化为金融监管机构带来了机遇和潜在危险。从好的方面来看，监管机构可以获取大量信息，这些信息中充满了有关金融系统风险的信号，监管机构需要花费大量时间才能了解这些风险。数据的爆炸式增长揭示了全球货币流动、经济趋势、客户入职决策、贷款承销质量、不遵守法规、金融机构为服务不足的群体所做的努力等等。重要的是，它还包含了监管机构关于新技术本身风险的问题的答案。金融数字化产生了新型风险并加速了它们的发展。问题可能在定期的监管检查之间爆发，也可能在传统报告中反映的信息表面下不知不觉地积累起来。得益于数字化，监管机构今天有机会收集和分析更多数据，并几乎实时地查看其中的大部分数据。