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smart-i 8资产余额
（注意）相关属性分类以阴影形式显示。 *属性类别中列出的“交换对冲”表明是否有对日元交换风险的风险。 该基金使用家庭基金系统运营。因此，投资目标资产（其他资产（投资信托证券（资产分配变更类型）））表明属性类别中包含的资产和指示收入来源资产的投资目标资产（资产组合）不同。 <产品分类的定义> 1。单位型投资信托基金和额外投资信托（1）单位型投资信托：最初提供资金的基金最初被委托为单位，之后未建立任何额外资金。 （2）额外的投资信托：这是一项用于建立额外基金的基金，并与传统信托资产结合使用。 2。按投资面积的类别（1）国内：在招股说明书或投资信托协议中，它是指一条声明，该声明说，来自公司资产的主要投资收入基本上来自国内资产。 （2）海外：在招股说明书或投资信托协议中，它指的是一条声明，即公司资产的主要投资收入基本上来自海外资产。 （3）国内和外部：在招股说明书或投资信托条款和条件中，它指出，来自国内外资产的投资收入本质上是来源。 3。基于要投资的资产的类别（1）股票：在招股说明书或投资信托协议中，这意味着来自公司资产的主要投资收入基本上是股票。 （2）债券：在招股说明书或共同基金协议中，这意味着来自公司资产的主要投资收入基本上由债券扣留。 （3）房地产投资信托（REIT）：是指一项招股说明书或投资信托协议，该协议指出，来自Incorporated Assets的主要投资收入本质上来自房地产投资公司的房地产投资信托福利证券和投资证券。 （4）其他资产：在招股说明书或投资信托协议中，这意味着来自公司资产的主要投资收入基本上是从上面（1）至（3）中列出的资产以外的资产中采购的。此外，除其他资产外，还可以包括作为特定收入来源的资产的名称。 （5）资产组合：是指一项招股说明书或投资信托协议，该协议指出，（1）至（4）中列出的资产从多个资产中列出的投资收入本质上是来源。
国立中山大学生成式AI 工具使用参照指引
备注： 1. 本校在学学生违反学术伦理应依「国立中山大学在学学生学术伦理规范暨违反学术伦理案件处理要点」及「国立中山大学硕、博士学位論文抄袭、代写、舞弊处理原则」 办理。
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人工智能相关公司预计在 2021 年实现增长
（注1）该系列的趋势和波动率（不含货币对冲）根据税前股息再投资基值（扣除信托费用后）计算。税前股息再投资基值是假设分配（税前）在分配时进行再投资而计算的，可能与实际基值不同。此外，增减率与实际投资者收益率不同。 （注2）全球股票为MSCI AC世界指数（包括股息）。全球股票IT板块为MSCI AC世界IT指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。这些指数都不是该系列的基准。 （注3）计算本系列资产净值时，外币资产采用资产净值计算日前一天（如遇节假日，则为最近最后一个交易日）的股票价格和资产净值计算日的汇率换算为日元。因此，对于上图中的各个指数，按照该计算方法，根据资产净值计算日前一天的指数值和资产净值计算日的汇率计算日元等值值。 （来源）由外包公司根据彭博社数据创建
全球人工智能基金 全球人工智能基金（带货币对冲）
(注1) 本基金(不含货币对冲)的走势及变动率，是以税前红利再投资单位价格(扣除管理费后)计算。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注 2）全球股票以 MSCI AC 世界指数（包括股息）为基础。全球 IT 股票板块是 MSCI AC 世界 IT 指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。没有任何指数可以作为该基金的基准。 （注3）计算本基金的单位价格时，以外币计价的资产，采用单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，按照单位价格计算日的汇率折算为日元。因此，对于上图中的每个指数，都是按照此计算方法，根据资产净值计算日前一天指数的值和资产净值计算日的汇率来计算日元等值。 （来源）委托公司根据彭博社数据制作。
2023 - 亚投行年度报告
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ESG 在被动投资中的兴起
许多观察人士希望看到进入可持续投资领域的被动管理者能够更加致力于改善企业 ESG 实践。代理投票记录特别关注的是最大的指数基金管理公司——贝莱德、先锋集团和道富银行，它们也被称为“三巨头”。它们共控制着约 15 万亿美元的管理资产，持有约 80% 的指数资产。4 贝莱德和道富银行各自拥有多只 ESG 基金，先锋集团拥有一只。这三巨头因几乎总是投票支持管理层并反对 ESG 股东决议而受到批评。5 鉴于它们所持股份的规模，它们的支持往往是股东决议通过的关键。然而，形势正在开始改变。2020 年，贝莱德和道富银行
使用跳投的生成建模
基于得分的扩散模型使用时间转移的扩散过程从未知目标分布中生成样品。这种模型代表了工业应用中的最新方法，例如人造图像产生，但最近注意到，通过考虑具有重尾部特征的注入噪声，可以进一步提高其性能。在这里，我将生成扩散过程的概括性化为一类广泛的非高斯噪声过程。我考虑由标准高斯噪声驱动的前进过程，并以超级强制的泊松跳跃为代表有限的活动莱维过程。生成过程被证明由依赖跳跃幅度分布的广义分数函数控制。概率流ode和SDE配方都是使用基本技术努力得出的，并且用于从多元拉普拉斯分布中得出的跳跃振幅实现。非常重要的是，对于捕获重尾目标分布的问题，尽管没有任何重尾特性，但跳跃延伸拉普拉斯模型的表现就超过了由α-稳定噪声驱动的模型。该框架可以很容易地应用于其他跳跃统计数据，这些统计数据可以进一步改善标准扩散模型的性能。