2.1公司对模型4的使用涵盖了与其业务决策,风险管理和报告相关的广泛领域。在这里应将业务决策理解为与一般业务和运营银行活动,战略决策,财务,风险,资本和流动性衡量和报告有关的所有决定,以及与企业安全性和健全性相关的任何其他决定。公司越来越依赖模型和方案分析,以评估未来风险和复杂建模技术的演变凸显了对声音模型治理和有效MRM实践的需求。设计和实施不足或有缺陷的设计和实现,以及不适当的模型使用可能会导致不利的后果。
摘要。连接脑模板 (CBT) 捕获给定脑连接组群中所有个体的共同特征,从而充当指纹。从脑图来自不同神经成像模式(例如功能和结构)和不同分辨率(即节点数)的群体中估计 CBT 仍然是一项艰巨的挑战。这种网络整合任务允许学习跨不同模式和分辨率的丰富且通用的脑连接表示。由此产生的 CBT 可大量用于生成全新的多模态脑连接组,这可以促进下游任务(例如脑状态分类)的学习。在这里,我们提出了多模态多分辨率脑图集成器网络(即 M2GraphIntegrator),这是第一个将给定连接组群映射到中心良好的 CBT 的多模态多分辨率图集成框架。 M2GraphIntegrator 首先利用特定于分辨率的图形自动编码器统一脑图分辨率。接下来,它将生成的固定大小的脑图集成到位于其种群中心的通用 CBT 中。为了保持种群多样性,我们进一步设计了一种新颖的基于聚类的训练样本选择策略,该策略利用最异构的训练样本。为了确保学习到的 CBT 的生物学健全性,我们提出了一种拓扑损失,以最小化真实脑图和学习到的 CBT 之间的拓扑差距。我们的实验表明,从单个 CBT 中,可以生成真实的连接组数据集,包括不同分辨率和模态的脑图。我们进一步证明,我们的框架在重建质量、增强任务、中心性和拓扑健全性方面明显优于基准。
收入不稳定、工作时间长、无法获得信息、市场、资金、培训和技术。非正规经济中的工人得不到承认、登记或监管;他们往往没有正式合同,因此得不到劳动和社会保护法的保护。非正规性的根本原因包括与经济背景、法律、监管和政策框架有关的因素,也与一些微观层面的决定因素有关,如教育水平低、歧视、贫困,以及如上所述的无法获得经济资源、财产、金融和其他商业服务以及进入市场。非正规经济的高发生率对工人权利和体面工作条件构成了重大挑战,并对企业、公共收入、政府行动范围、机构健全性和公平竞争产生了负面影响(国际劳工组织,2002 年)。
摘要——人工智能在金融领域的应用越来越依赖于负责任的人工智能原则。这些原则——可解释性、公平性、隐私性、责任性、透明度和健全性构成了未来人工智能系统信任的基础。在本研究中,我们通过为深度神经网络提供解释来解决第一个原则,该网络在数字、分类和文本输入的混合上进行训练,用于金融交易分类。解释是通过 (1) 使用 Shapley 加性解释 (SHAP) 进行特征重要性分析和 (2) 文本聚类和决策树分类器的混合方法实现的。然后,我们通过将模型暴露于有针对性的逃避攻击来测试模型的稳健性,利用我们通过提取的解释获得的有关模型的知识。
很快有一天,您也许可以要求Siri从支票帐户中的资金支付手机账单。或要求Alexa推荐针对您的风险资料量身定制的投资。或告诉双子座管理您的投资组合,以便您可以退休。由于生成的人工智能或生成的AI,这种功能将有可能。生成的AI代理是计算机系统,具有解释和执行请求的能力,例如这些示例,而无需其他人类互动,并被描述为“生成AI的下一个前沿”(Yee等人。2024)。他们有可能改变个人和企业与银行和其他金融服务提供商互动的方式,为效率和经济增长打开了大门,但也为消费者,投资者以及金融体系的安全性和健全性带来了新的风险。
为了实现我们的长期愿景,与我们的利益相关者(包括世界各地的客户和业务合作伙伴)共同创造非常重要。在此背景下,我们希望通过进一步整合我们的优势,在全球共同创造中发挥作用。为了实现这一目标,我们必须通过基于卓越的管理战略和治理,最大限度地发挥和扩大我们的技术能力,以满足利益相关者的期望。“再投资以求增长”和“业务领域扩展”是实现这一目标的手段,也是扩大我们可以做出贡献的领域的手段。因此,它们促进了我们“业务组合”的健全性,并为公司奠定了稳定的管理基础。这个循环将引领下一阶段的共同创造,从而创造新的价值。我们相信,Tokai Carbon 的尖端材料和解决方案可以让这个世界更加繁荣。
但是,正如我们在会议期间所指出的那样,我们的担忧集中在该战略的有效性和合理性上,因为理事会目前无法确定足够的房屋以满足已提交的计划中的住房需求,而不足为2040年的882套房屋。在我们检查计划中任何站点的健全性或理事会住房轨迹的稳健性之前,存在此短缺。我们注意到,理事会认为在计划期间内的住房短缺可以通过增加的意外津贴来部分降低,但我们不相信理事会提出的修订后的意外收跌率是合理的,或者将在计划期间设想的利率继续下去。这是因为修订后的意外收获率是基于理事会没有最新的地方计划的时期,并且在决策中采用了框架中规定的可持续发展的推定。