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库存记录不准确的定量分析（IRI）
1,2印度尼西亚万隆理工学院商学院，印度尼西亚摘要：库存记录不准确（IRI）通过造成效率低下，财务损失和利益相关者的信任降低，对仓库运营提出了关键的挑战。本研究通过分析毛方差和净方差的分析来检查XYZ仓库的IRI，确定差异为0.53％，相当于3,089单位或IDR 154,450,000的潜在财务损失。这些发现强调了准确的库存管理以减轻这些损失并提高运营效率的重要性。本研究为未来的研究和干预措施旨在应对IRI及其相关挑战的基础。关键字：财务影响，毛差异，库存记录不准确，净差异，仓库管理。
我们的参考号：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 先生/女士尊敬的人士， 有关金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您有关金融服务业生成人工智能（GenA.I.）的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“全民银行金融科技化”计划的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，其中人工智能是重点领域。本文深入分析了金融业目前采用 GenA.I. 的状况，强调了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就支持负责任创新的治理结构和部署方法提出了建议。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何彻底测试 GenA.I.，例如通过新的 GenA.I. Sandb
我们的参考。：B1/15C 2024 年 9 月 27 日 行政长官 所有授权机构 尊敬的先生/女士， 关于金融服务业生成人工智能的研究论文 我写信通知您关于金融服务业生成人工智能 (GenA.I.)的研究论文的发表。本文探讨了 GenA.I. 的变革潜力。及其对金融业的影响，特别是在运营效率、风险管理和客户参与方面。在“金融科技 2025”战略的“所有银行都采用金融科技”倡议的支持下，香港金融管理局（金管局）一直与其他金融监管机构密切合作，推动跨部门采用金融科技，人工智能是重点关注领域。本文深入分析了 GenA.I. 在金融领域采用的现状，重点介绍了通过采访金融机构和技术解决方案提供商确定的关键应用和挑战。它还概述了与 GenA.I. 相关的关键风险管理考虑因素，包括数据隐私、网络安全、信息不准确性和算法偏差，并就治理结构和部署方法提出了建议，以支持负责任的创新。我们鼓励所有授权机构阅读本文，并考虑如何对 GenA.I.进行全面测试，例如通过新的 GenA.I.沙盒 1 ，并负责任地集成到授权机构的运营、服务产品和风险管理系统中。如果您对本文有任何疑问，请通过 All-banks- go-fintech@hkma.gov.hk 与我们联系。此致， Carmen Chu 执行董事（银行监管） 附件
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
基于 PNP 的温度传感器，具有连续时间读出和 $\pm$ 0.1 $^{\circ}$ （3） $\sigma$ ) 不准确之处 $-$ 55 $^{\circ}$ C至125 $^{\circ}$ 碳
摘要 — 本文介绍了一种基于 PNP 的温度传感器，它既能实现高能效，又能达到高精度。两个电阻将基于 PNP 的前端产生的 CTAT 和 PTAT 电压转换为两个电流，然后由连续时间 (CT) 16 调制器将其比率数字化。斩波和动态元件匹配 (DEM) 用于减轻元件失配和 1/f 噪声的影响，同时在室温 (RT) 下对 V BE 和两个电阻比率的差异进行数字调整。该传感器采用 0.18 µ m CMOS 工艺制造，面积为 0.12 mm 2 ，电源电压范围为 1.7 至 2.2 V，耗电 9.5 µ A。对同一批次的 40 个样品进行测量表明，在 − 55 ◦ C 至 125 ◦ C 范围内，其误差为 ± 0.1 ◦ C (3 σ )，相应的电源灵敏度仅为 0.01 ◦ C/V。此外，该传感器还具有较高的能效，分辨率品质因数 (FoM) 为 0.85 pJ · K 2 。
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您对项目的价值的估计值已由PSA进行身份验证/分级。在PSA时，出于运输保险目的，宣布的价值作为最大价值，并确定适当的服务水平和价格。有关声明价值的更多信息，请参阅PSA网站上的FAQ www.psacard.com/resources/faq#104。对于多签名项目，列出了签名的主要签名和总数。对于由乐队签名的项目，请在搜索中按乐队的名称按名称部分在线搜索。PSA将不负责返回带有亲笔签名项目的其他文书工作。如果您想包括其他文书工作，请提交副本。4。标签位置选项 - 仅适用于身份验证价格$ 50或以上的物品，或带有字母升级的项目。如果您想要
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6。阅读条款和条件 - 标志和日期为表格。保留您的记录副本。除非签署提交表格，否则您的订单将不会处理。7。确保提交表格完整而准确 - 未能完全准确地填写提交表格将导致处理延迟。如果在15天内未解决，则可能会寄回提交。8。仔细的包装项目和提交表格 - 应将物品放在灵活的塑料袋中，例如“避免卡1.”。请勿使用硬丙烯酸持有人或螺旋架。如果PSA提供的话，未提交的单个袖子中未提交的物品将每套袖子收取$ 1。9。PSA/DNA的软件包 - 美国邮政服务（USPS）和Federal Express（FedEx）是唯一接受的承运人。我们不接受通过UPS，DHL或任何其他运输公司发送的物品。没有例外。您有责任向我们保证所有包裹。a。 USPS至：PSA/DNA，P.O。Box 6180，Newport Beach，CA92658。b。 FedEx Express/地面服务：PSA/DNA，1600 E St Andrew PL，Suite 200，Santa Ana，CA 92705。 10。 PSA/DNA（返回载体）的包装：a。 所有订单均由所需的签名完全保险。 b。 FedEx/USPS Express邮件：如果要求，您必须拥有自己的运输帐号和保险范围。 c。请勿发送邮票，运输材料或预付邮费标签以返回包裹。 d。要求特定运输承运人的国际运输货物可能会收取额外的运输费。Box 6180，Newport Beach，CA92658。b。 FedEx Express/地面服务：PSA/DNA，1600 E St Andrew PL，Suite 200，Santa Ana，CA 92705。10。PSA/DNA（返回载体）的包装：a。所有订单均由所需的签名完全保险。b。 FedEx/USPS Express邮件：如果要求，您必须拥有自己的运输帐号和保险范围。c。请勿发送邮票，运输材料或预付邮费标签以返回包裹。d。要求特定运输承运人的国际运输货物可能会收取额外的运输费。e。对于国际货物，客户应对往返PSA的货物评估的任何职责和税款负责。f。如果在发货日期的14天内未进行返回的包裹，请联系客户服务。11。周转时间是估计，仅包括工作日。虽然我们的sta效应在列出的时间范围内非常努力地处理提交，但不能保证周转时间。在NA Tional Sports Collectors大会的一周中，周转时间将受到影响。检查显示日期的显示时间表。
使用不准确的模拟器改善离线增强学习
摘要 - 离线增强学习（RL）提供了一种有希望的方法，以避免与真实环境的昂贵在线互动。但是，离线RL的性能高度取决于数据集的质量，这可能会导致学习过程中的外推错误。在许多机器人范围内，通常可以使用不准确的模拟器。但是，由于众所周知的探索 - 剥削困境以及不准确的模拟和真实环境之间的动态差距，直接从不准确的模拟器收集的数据不能直接用于离线RL中。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的方法，以更好的方式将离线数据集和不准确的仿真数据组合在一起。具体来说，我们预先训练了生成对抗网络（GAN）模型，以适合离线数据集的状态分布。给出了这一点，我们从发电机提供的分布开始，从不准确的模拟器中收集数据，并使用鉴别器重新重量模拟数据。我们在D4RL基准测试中的实验结果和现实世界中的操纵任务确认，我们的方法可以从不准确的模拟器和有限的离线数据集中受益更多，以比先进的方法获得更好的性能。
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量子计算用于处理与确定性因素模型相关的不准确知识
摘要：本文说明了不准确的知识可以在量子环境中有效实现。为此，我们分析了确定性因素与量子概率之间的相关性。我们首先从经典的角度探讨了不精确推理的确定性因素方法。接下来，我们介绍量子计算的一些基本方面，并特别关注基于量子规则的系统。在此背景下，构建了一个特定的用例：一个推理网络，用于测试确定性因素方法在量子环境中的行为。在设计和执行实验后，在三种不同情况下对得到的结果进行了相应的分析：（1）陈述性知识不准确或不精确，（2）程序性知识不准确或不确定性，以及（3）陈述性和程序性知识都不准确。正如结论中所述，本文旨在为未来处理不准确知识的成熟方法的量子实现铺平道路。