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分析大型风项目的固定体积掉期为对冲金融风险的分析
大规模风力发电项目越来越多地将电力直接销售到批发电力市场中，而没有稳定（固定价格）的未收集协议的好处。因此，许多风能生产商寻求财务对冲合同，以减轻价格风险。一项特定的对冲合同 - “固定销量价格互换” - 已广泛使用，但它对风能生产商施加了几项责任，以降低其有效性。在本文中，我们研究了与固定量互换相关的问题，并探索了提高其性能的可能性。使用西南电力池（SPP）市场中的假设风能项目作为案例研究，我们首先要研究“塑造风险”（实际风能生产和合同条款指定的每小时生产目标之间的不平衡）如何对合同的绩效产生负面影响，以及是否可以通过改进的合同设计来补救合同。使用多目标优化算法，我们找到了替代合同参数（小时风力发电目标）的示例，这些示例在低绩效月份在增加收入时更有效，并且比常规固定量掉期更低的成本进行。然后，我们研究“基础风险”（“基础”在“节点”之间的市场价格差异，其中风项目将电力注入电网和区域枢纽的价格）如何对合同绩效产生负面影响。总体而言，我们的结果表明，风力发电者将更好地为套期保护人提供大幅降低风能生产的量，并且在某些月份不应对冲。另一个关键发现是，合同绩效在基本风险中适度降低而提高。这表明消除网格中的传输拥塞问题可能不需要提高合同绩效。
生成式人工智能可能牵涉商标的 4 种方式
随着生成式人工智能的使用不断增长，围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢？本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式，并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲，生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的，在这些材料内部和跨材料中学习模式，然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下，关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多，包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如，一个问题是，内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权，而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反，在商标方面，正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样，商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即，在相当多或相当多的相关消费者中，存在混淆的可能性，而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此，商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能，自然不同于版权分析。这是因为，使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆，因为这种使用仅在内部发生，因此没有面向消费者的商标使用，消费者不会对此感到困惑。[2]
批准的纺织品印刷商列表（截至 2022 年 8 月 9 日）
已获批准的纺织品印花商名单（截至 2024 年 12 月 2 日）适用于所有进口迷彩印花的纤维素基材及其混合物、聚酰胺和聚酯织物
营商便利度 2.0：加速印度转型@100
2022-23 年联邦预算预示着印度将进入所谓的“Amrit Kaal”计划的愿望，即为实现“印度 100 周年”而进行的为期 25 年的准备。这一包罗万象的愿景旨在实现包容性增长和全民福利；为此，印度将重点关注关键推动因素，例如技术驱动的发展、彻底的能源转型和气候行动、无缝多式联运和物流连通性，以及基于健全的公私伙伴关系的基础设施建设和更新。最近宣布的旗舰计划，如 PM Gati Shakti 国家总体规划、拟议的《营商环境便利度 2.0 版》（EoDB 2.0）、以中小微企业为重点的计划，均旨在升级基础设施、支持商业和工业，并改善所有人的生活。
NVIDIA DGX-2支持的AI集成业务
© 2019 NVIDIA Corporation。保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、NVIDIA DGX-2 和 Jetson Nano 是 NVIDIA Corporation 在美国和/或其他国家/地区的商标或注册商标。其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。功能、价格、供货情况和规格如有变更，恕不另行通知。
经批准的纺织品印刷商名单（截至 2024 年 7 月 25 日）
已获批准的纺织品印花商名单（截至 2024 年 12 月 2 日）适用于所有进口迷彩印花的纤维素基材及其混合物、聚酰胺和聚酯织物
经国防部批准的巴士、厢式货车和豪华轿车承运商
摘要：本文件列出了国防部人员公务旅行时批准的国防部巴士、面包车和豪华轿车承运商名单的修订。DTMO 通过与承运商达成协议来管理该计划，该协议规定了为国防部乘客提供交通服务时必须满足的具体条款、条件和标准。交通协调员和安排国防部赞助的乘客旅行的个人必须使用国防部批准的承运商名单来安排其路线权限内的交通，并且必须使用以下链接中的团体运营乘客系统 (GOPAX)：