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World File Search System基兰
替代包装和葡萄酒我们应该超越绿色瓶子吗？埃里克·威尔克斯（Eric Wilkes），基兰·希拉姆（Kieran Hirlam）和尼尔·克里米格（Neil Scrimgeour），澳大利亚葡萄酒研究
占澳大利亚葡萄酒生命周期期间生产的温室气体排放的74％的运输和玻璃包装，这些区域是改善该行业减少碳足迹的努力的明显目标。在我们的“ net net Zero”系列的第四篇也是最后一篇文章中，作者比较了不同包装选项的碳足迹以及其选择中涉及的技术考虑。
基兰·纳兹·马利克 - 伊斯兰堡
1. NUML 一级教师发展计划。2. EMDR 培训研讨会、EMDR 成瘾协议、EMDR 心理创伤管理、问题行为。3. 陆军公立学校和学院系统秘书处认证培训师社会情感健康顾问。4. 完成 NICON 学院集团的雅思培训师计划（2022 年 9 月 5 日至 10 月 5 日）。5. EMDR 复习培训 10 月 24 日。
基兰·詹姆斯·沃尔什
地址： 苏黎世联邦理工学院，KOF 瑞士经济研究所，LEE F 125 Leonhardstrasse 21 8092 苏黎世，瑞士 电子邮件：kwalsh@ethz.ch 个人网页：https://sites.google.com/site/kieranjameswalsh/ 国籍： 美国和英国 学术职位： 高级助理，苏黎世联邦理工学院 KOF 瑞士经济研究所，2022 年至今 KOF 实验室中长期情景部门负责人，2023 年至今 加州大学圣巴巴拉分校经济学系经济学助理教授，2019-2022 弗吉尼亚大学达顿商学院工商管理助理教授，2014-2019 礼遇任命，弗吉尼亚大学经济学系，2014-2019 短期访问： 圣路易斯联邦储备银行，2016 年 5 月 剑桥大学 INET 访问者，2014 年 11 月教育背景： 耶鲁大学经济学博士，2014 耶鲁大学经济学硕士，2012 耶鲁大学经济学硕士，2010 瓦萨学院经济学与数学学士（普通荣誉），2006 牛津大学（圣埃德蒙学院）访问学生，2005 年春季 编辑服务：《数理经济学杂志》副主编，2019 年至今 领域： 宏观经济学、国际金融、金融、应用计量经济学
如何引用本文：基兰·哈特里（Kiran Khatri）（2024）人工智能在定价和货币策略中的融合和信用派生的策略 如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear 图书馆服务中的人工智能：增强访问... 如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F 如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。 使用Ai-... 优化废水处理过程 AI和金融市场中的大数据分析 通过... 优化CNC转动过程参数 如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。 社交媒体作为增强女性权能的催化剂 对AI驱动的自动化与... 的比较分析 如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra 的影响 如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte 基于机器学习的手写字符识别 人工智能和社会... 的作用和影响
在外汇和货币市场的背景下，抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化，包括整合人工智能（AI）等创新。金融市场策略（包括对冲和定价策略通过AI的实施）能够影响货币，信贷和金融衍生品市场，以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合，旨在通过其算法和预测模型来改善外汇，信用风险，货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一，这些方面有助于通过降低错误的风险，增强对市场风险管理的生产能力，从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力，从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字：金融衍生品，对冲，货币市场，外汇，汇率确定，货币衍生品，人工智能和衍生品，翻译风险，经济暴露。
改善车辆轨迹预测的联合学习稳定性 /作者=太阳，Youbang；郭，江；帕森斯，基兰； nagai，Yukimasa /creationdate = 2024年7月9日 /主题=通信，机器学习< /div>
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）参数。但是，在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面，单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面，将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的，这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习（FL）寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此，我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL（VSFL），其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法，以进行最佳模型聚合，并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案，以解决统计异质性，而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后，我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
卷。 33，不。 2（2023），第2页。 270-289，doi：10.22146/jf.74664循环经济中的功利主义伦理马丁纳斯图基兰学院
在商业竞争中，始终要求公司在为生产的产品和服务创造附加价值方面提高价值。但是，在资源有限的情况下，公司必须在持续管理业务活动和实现业务目标方面明智地采取行动。本文旨在解释商人如何通过关注责任来建立自己的业务。功利主义伦理是一种道德观点，它强调了尽可能多的人与循环经济概念相关的繁荣的目的。循环经济是一种经济体系，专注于有效地使用资源，并通过回收，使用和更新资源负责。研究结果表明，功利主义的伦理可以应用于循环经济原则，以及这些原则如何带来巨大的经济和环境利益。本文还讨论了与循环经济学的应用以及如何通过更具包容性方法克服它们有关的一些社会不公正挑战和潜力。关键词：功利主义，循环经济，正义，资源交换，联合责任
