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全球加速计划 - 一代平等行动联盟
¹世界卫生组织，2021年。针对妇女患病率估计的暴力行为2018。日内瓦：世界卫生组织，第12页。²联合国妇女，2020年。性别平等：北京25年后的评论妇女权利。纽约：联合国妇女，p。 2。是指生殖年龄的妇女。3联合国妇女，2019年。世界妇女的进步：在不断变化的世界中的家庭。纽约：联合国妇女，p。 146。4世界经济论坛，2021年。全球性别差距报告2021。日内瓦：世界经济论坛5联合国妇女，2020年。性别平等：北京25年后的评论妇女权利。纽约：联合国妇女，6世界经济论坛，2021年。全球性别差距报告2021。日内瓦：世界经济论坛7 OECD DAC关于性别平等的网络，2020年7月。“援助专注于性别平等和赋予妇女权能：随着时间的推移，当前资金和趋势的快照，以支持实施北京宣言和行动平台的实施。”巴黎：经济合作与发展组织。
X世代：经济中苦苦挣扎的中间一代？
这些材料由美国银行研究所编制，仅供您参考。如果这些材料引用了美国银行的数据，则这些材料并非旨在反映或表明美国银行的经营成果、财务状况或业绩，也不应该被视为这些成果、财务状况或业绩的依据。美国银行研究所是一家智库，致力于发掘推动商业和社会进步的强大见解。该研究所利用来自银行和世界各地的数据和资源，提供有关经济、可持续性和全球转型的重要原创观点。除非另有明确说明，否则本文表达的任何观点或意见均仅代表美国银行研究所和任何列出的个人作者，并非美国银行全球研究部或美国银行公司或其附属公司和/或子公司（统称美国银行）的任何其他部门的产物。这些材料中的观点可能与美国银行全球研究部或美国银行其他部门或分部表达的观点和意见不同。信息来自可靠来源，但美国银行不保证其完整性或准确性。这些材料不就任何产品或服务的可持续性作出任何声明。任何关于可持续性的讨论均受本文所述限制。观点和估计构成了我们在这些材料发布之日的判断，如有更改，恕不另行通知。本文表达的观点不应被视为针对任何特定人士的个人投资建议，也不旨在作为针对特定人士的特定证券、金融工具、策略或银行服务的推荐。本材料不构成美国银行或代表美国银行向任何人发出的买卖任何证券或金融工具或参与任何银行服务的要约或邀请。这些材料中的任何内容均不构成投资、法律、会计或税务建议。版权所有 2024 美国银行公司。保留所有权利。
通过自动检索，重新播放和回答一代来增强监管合规性
监管文件是许多行业的关键组成部分，包括金融，医疗保健和保险，以遵守标准和法律。这些文档的特征是复杂的法律术语，层次结构和频率更新。因此，这给解释和实施带来了困难。这些不兼容性导致负面结果，例如重大的经济惩罚，声誉丧失和运营中断。监管文件的复杂性提出了有效的信息检索和合成的先进系统的必要性。检索功能生成（RAG）系统为检索机制和答案生成提供了有希望的解决方案。先前在监管自然语言处理（REGNLP）的研究发现了POTEN-
以数据为驱动的营销策略吸引千禧一代消费者
通讯作者：royetrini@gmail.com 摘要：本文探讨了数据驱动营销策略在针对千禧一代消费者方面的有效性，千禧一代以其独特的偏好和数字头脑而闻名。通过全面的文献综述，在接触和吸引千禧一代的背景下分析了数据驱动营销的各个方面，包括客户细分、个性化内容创建和全渠道整合。该综述涵盖了消费者行为、数字营销趋势和数据分析技术的研究，这些研究与理解千禧一代的偏好和行为有关。主要发现强调了数据准确性、隐私考虑以及技术在提高营销效果方面的作用的重要性。成功案例研究和行业最佳实践的见解为旨在优化针对千禧一代的营销工作的企业提供了可行的建议。这项研究通过提供与千禧一代产生共鸣的策略的综合理解，为不断发展的数据驱动营销领域做出了贡献，最终培养了长期的品牌忠诚度和竞争优势。关键词：数据驱动营销、千禧一代消费者、营销策略。介绍
什么是一代AI（人工智能）？ 适当使用生成式人工智能！ ≪初中生...
最近，我经常听到 AI（人工智能）、ChatGPT 和生成式 AI 等词。在这个系列中，我们将考虑人工智能技术已经渗透到我们日常生活中所带来的改变的“现在”和“未来”。这次的主题是“生成式AI”，我们请AI为初中生写一篇文章（修改为更容易阅读）。
俄亥俄州医疗补助部下一代人口健康和质量战略
执行摘要 俄亥俄州医疗补助部 (ODM) 服务的 320 万个人中，超过 90% 的人处于管理式医疗安排中，这种提供模式对实现医疗补助的整体人口健康和质量目标做出了重大贡献。ODM 致力于实施有效的人口健康管理战略和流程。它们成为利用管理式医疗实体的创新和技术能力来提高俄亥俄州人健康结果的重要工具。在州长 Mike DeWine 的敦促下，俄亥俄州医疗补助领导层花了两年多时间重新设计州医疗保健计划，重点关注依赖医疗补助来获得福祉的人们。通过将个人置于管理式医疗的中心，ODM 致力于积极追求 CMS 和国家质量战略的目标，即通过减少不适当的护理（例如，医院再入院）、让个人和家庭参与护理、促进预防和治疗导致慢性病和死亡的主要原因、与社区合作实现健康生活、促进成员沟通和护理协调以及使护理负担得起，从而使护理更安全。我们得出的结论是，要实现这些目标，就必须彻底改变管理式医疗的实施方式。俄亥俄州“下一代”医疗补助管理式医疗侧重于个人而非管理式医疗业务，旨在利用家庭和社区背景下的最佳实践，涉及多个领域，如下图所示。
阿尔法影响力：最年轻、联系最紧密的一代如何引导父母的支出
随着儿童的成长，他们对特定媒体渠道的依赖发生了显著变化。对于年轻的 Alpha 世代（<11 岁），YouTube 视频是品牌发现的主要来源，其次是电视广告和社交媒体。随着他们过渡到 11-14 岁年龄段，社交媒体成为主导渠道，电视广告保持影响力，网络影响者成为关键驱动因素。当孩子们达到 15-17 岁年龄段时，社交媒体巩固了其作为品牌发现主要平台的地位，YouTube 视频和电视广告位列前三大渠道（见图 8）。这一进展凸显了从更广泛的一般平台向更个性化、影响者驱动的内容的转变。
白皮书：在下一代可编程电源中使用SIC技术的好处
电压和当前的增加对设计和合规性测试工程师的测试挑战。测试系统必须能够生成所需的高功率水平。系统可以使用传统的15 kW硅（SI）基于晶体管的电源，该电源容纳在3U高，全机架宽度外壳中。生成150千瓦的15千瓦供应中有10个42U高，19英寸的测试架。测试架需要足够的空间来用于10个电源，并行的基础设施和足够的冷却能力。基于提出的示例的功率要求，提供450 kW的情况将需要150 kW的测试架中的三个，如图4所示。该组件消耗了18平方英尺的机架空间。如果耗材以93％的最大效率运行，则组装将产生31.5 kW的热量，需要去除。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。