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西门小学改善计划
我们四个充满活力的宿舍：Azim、Karunar、Urafiki 和 Verdad Westgate 小学致力于将公平付诸行动。我们相信，包容多样性会带来社会/情感和学术上的卓越。所有教职员工都有责任在每一个决定中运用这些原则。我们将：• 了解公平与平等之间的显著差异。每个学生都应该得到成功所需的一切（公平），而不是每个学生都得到相同数量的资源、关注等（平等）。• 营造一个让所有学生都积极、有意义地参与严格教学的学校环境。• 以有意义的方式让所有家庭成为合作伙伴。• 建立更能反映我们学生的多元化团队的能力。• 培育开放、协作和信任的环境。• 肯定每个人的独特性以及他们为社区带来的价值。
2025 年 FCA 针对终身抵押贷款提供商的战略
最终，一些 LMP 可能会认为其业务模式不可持续，并选择退出某些活动和服务或考虑与其他公司合并。如果正在考虑采取此类措施，您应该仔细考虑您的合同安排以及有关通知的任何立法或监管要求。您还应该解决停止任何活动可能对您的客户产生的影响以及如何根据义务减轻任何损害。例如，在首次考虑出售或购买资产时，您应该在开始交易和必要的监管流程之前，根据义务和其他原则仔细考虑对客户的影响，包括服务提供的连续性。
超级 - 斯图加特大学体验研究计划
- 不同组成的制造膜。- 开发一种表征膜的测试方法。- 组装膜设备。- 用于淡化目的的准备膜装置的实验评估。对于那些愿意释放创造力，责任和动手行动的人！欢迎您加入我们的团队并积极参与激动人心的技术和产品开发。
美国陆军驻斯图加特基地文职人员招聘
AMIM-SGG-ZA (690) 2024 年 9 月 9 日备忘录，请参阅分发主题：美国陆军驻斯图加特基地，拨款基金 (APF) 员工文职人员招聘政策（斯图加特指挥部备忘录 2024-039） 1. 参考文献：a. IMCOM-Europe 指挥部政策信函 #16，文职人力资源授权矩阵和文职和军事奖励的颁发 b. IMCOM 指挥部政策 #27 - 改善文职招聘 c. AE 条例 690-300.335.1（择优晋升和安置）d. AE 条例 690-70（德国当地国家雇员的招聘和人员配备）e. IMCOM-Europe 文职招聘政策，AMIM-EUR-HR（690-300g）f. USAG 斯图加特指挥政策，推荐奖励计划 g. 美国人事管理办公室（官方网站）招聘奖励（opm.gov） 2. 目的：本政策旨在确保美国陆军驻军 (USAG) 斯图加特的选拔和雇用流程以方法论而非主观性为基础，以高标准的诚信、高效、透明、有效和公平性执行。此外，这项政策将确保所有竞选政府职位的申请人在所有雇用决定中得到充分和公平的考虑，而不考虑种族和民族、性别和性取向、宗教或政治信仰、残疾状况（如果有）和年龄。所有分配到 USAG 斯图加特的选拔官员都有责任遵守本政策的所有方面。 3. 适用性：所有 APF 人员，包括分配到 USAG 斯图加特的陆军文职人员 (DAC) 和 LN 员工。 4. 聘用审批权限：驻军司令官 (GC) 被授权批准 GS-12、GS-13 和 GS-14 级职位的选拔，但中央管理职位（驻军副经理）除外。主任/特别参谋长
调查抵押贷款率机器学习模型中的偏见
银行和金融科技贷方越来越多地依靠计算机辅助模型在贷款决策中。传统模型是可以解释的：决策是基于可观察的因素，例如借款人的信用评分是否高于阈值，并且可以用这些因素的组合来解释。相比之下，现代机器学习模型是不透明的且不可解剖的。他们对过去种族歧视的人工制品的不透明和依赖历史数据意味着这些新模型有可能嵌入并加剧这种歧视，即使贷方不打算歧视。我们使用公开可用的HMDA贷款数据和公开可用的Fannie Mae贷款绩效数据来校准两个随机的森林分类器。我们使用两种可解释的人工智能（XAI）模型，即石灰和塑形，以表征哪些功能驱动这些校准的ML贷款模型产生的决策。我们的初步发现表明，当模型访问此类信息时，各种种族因素在模型中的决策过程中产生了重大影响，如接受HMDA数据培训的模型所示。这些结果突出了需要进一步研究以深入了解和解决这些影响的必要性。
关于抵押贷款行业人工智能的误解和事实
关于抵押贷款行业 AI 的误解和事实 误解：AI 是抵押贷款行业最近采用的一项新技术。 事实：几十年来，抵押贷款行业一直在安全有效地使用 AI。 人工智能 (AI) 有很多种，但对于如何定义 AI 尚无共识。然而，一些州已经开始努力规范 AI，并将 AI 广泛定义为“任何基于机器的系统，为了任何明确或隐含的目标，从系统收到的输入中推断如何生成输出……可以影响物理或虚拟环境。” 1 此定义涵盖了最新形式的 AI，例如机器学习、大型语言模型和其他“生成性”AI（例如聊天 GPT），但它也涵盖了较旧的技术，例如基于计算机算法的工具。这个广义的定义包括许多已使用数十年的广为接受的技术。贷方依靠联邦政府和政府支持的企业 (GSE) 开发的 AI 来做出贷款决策或确定贷款是否有资格获得担保。这些自动承保系统 (AUS) 由联邦住房管理局、房利美和房地美开发和维护。例如，桌面承保人 (DU) 和贷款勘探顾问 (LPA) 由政府支持企业开发和控制，而退伍军人管理局 (VA) 和联邦住房管理局 (FHA) 的住房和城市发展部 (HUD) 有自己的要求和认证来批准供应商 AUS。此外，贷方依靠 FICO 制作的信用评分模型来为这些贷款决策和定价提供信息。误区：使用人工智能指导贷款决策将加剧住房不平等。事实：有法律保障措施可以防止算法歧视。与任何工具一样，人工智能的效果取决于用户如何开发和部署它。然而，在许多情况下，人工智能通过中立地评估借款人而不考虑受保护的特征来帮助减少住房系统中的偏见。消费者金融部颁布的《平等信贷机会法》(ECOA) 及其实施条例减轻了人工智能或算法歧视在消费者金融中的风险
联邦州首府斯图加特的循环生物经济战略（ZirBioS）
斯图加特计划在 2035 年实现气候中和。这是根据市长的提议，市议会于 2022 年 7 月做出的决定，我们正在为实现这一目标而不断努力。因此，我们遵循许多行之有效的原则，例如高效利用能源和节约能源。当然，这也包括用可再生能源取代化石燃料。为了实现这一转变，我们还需要考虑物质流动。每年有超过 1400 万吨的材料和货物流入斯图加特市。循环经济和生物经济有助于使这些物质流动尽可能可持续。简而言之，生物经济描述了一种利用生物资源、工艺和原理来提供产品和服务的经济系统。该战略特别关注斯图加特的生物质流。
2024; 20（9）：3302-3316。 doi：10.7150/ijbs.96116研究论文ITGA5-PTEN信号传导调节纹状体突触强度和运动配位
背景：帕金森氏病（PD）的特征是底虫nigra pars compacta中多巴胺能神经元的丧失，导致运动和认知功能障碍。PD中突触改变的分子机制仍然难以捉摸，重点是ITGA5在突触完整性和运动配位中的作用，而Tat-Itga5旨在抑制PTEN活性。方法：这项研究利用MPTP诱导的PD动物模型来研究Itga5在纹状体中的表达和作用。技术包括定量PCR，蛋白质印迹，免疫染色，CRISPR-CASRX介导的敲低，电生理测定，行为测试和质谱法。结果：在MPTP诱导的PD模型中，ITGA5表达显着降低。在这些模型中，观察到树突状脊柱密度显着降低，并且观察到纹状体GABA神经元中较薄的棘突的转移，表明突触整合受损。敲低Itga5导致树突分支减少，蘑菇刺减少，棘突增加，改变了突触结构。 电生理分析揭示了动作电位和自发兴奋性突触后电流的变化，表明突触传播改变。 运动行为评估表明，ITGA5缺乏导致良好的运动控制和协调损害。 此外，发现ITGA5与PTEN相互作用，影响AKT信号对于突触发育和运动配位至关重要。 结论：研究表明，ITGA5在维持PD中的突触完整性和运动协调方面起着关键作用。敲低Itga5导致树突分支减少，蘑菇刺减少，棘突增加，改变了突触结构。电生理分析揭示了动作电位和自发兴奋性突触后电流的变化，表明突触传播改变。运动行为评估表明，ITGA5缺乏导致良好的运动控制和协调损害。此外，发现ITGA5与PTEN相互作用，影响AKT信号对于突触发育和运动配位至关重要。结论：研究表明，ITGA5在维持PD中的突触完整性和运动协调方面起着关键作用。ITGA5-PTEN-AKT途径代表了解决PD中突触和运动功能障碍的潜在治疗靶标。
抵押权人信函 2024-13
FHA 203(k) 康复抵押贷款保险计划为用于购买房屋或再融资现有抵押贷款的抵押贷款提供抵押贷款保险，其中包括用于支付标的物业维修或康复的资金。不幸的是，近年来 203(k) 计划的使用有所下降。为了找出这种下降的潜在原因和解决这些问题的机会，FHA 于 2023 年 2 月 14 日在《联邦公报》（第 88 卷，第 30 期）上发布了一份信息请求 (RFI)，寻求公众对限制抵押贷款人和消费者使用第 203(k) 条计划的障碍的意见。FHA 收到了来自各种评论者的 146 条评论，包括行业协会、贷方、消费者、203(k) 顾问、承包商、评估师、非营利组织、住房顾问和地方政府。该信息征询书提出了 15 个问题，旨在收集有关 203 (k) 计划的特点的信息，这些特点可能会限制该计划的发起，并获得有关 FHA 可以改进该计划的方法的建议，以增加其在促进单户住宅的保护、翻新和扩建方面的实用性。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）