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临近预测特殊时期的法国 GDP 增长
新冠疫情危机给法国经济造成了前所未有的破坏。预测模型中传统使用的经济指标未能捕捉到冲击的程度，在俄罗斯入侵乌克兰和其他地缘政治冲突之后，这种缺陷仍然存在。因此，基于调查的综合商业景气指标 1 自 2020 年以来已显示出其局限性。前景调查受到三个因素的扭曲：(i) 调查的定性性质使其无法捕捉到冲击的全部范围；(ii) 受访者行为的变化使得比较“商业景气”随时间的变化变得更加困难；(iii) 对某些变量的经济解释发生了变化，导致综合指标出现偏差，例如标准普尔全球采购经理人指数 (PMI) 调查中对供应商交货速度的意见平衡（见下文）。
第 2 单元关键时期和原则...
正如您在第一单元第 1.3 节中读到的，从受孕到出生的时期称为产前期。怀孕的前三个月（即 12 周）是一个关键时期，因为这是胎儿所有主要器官和身体系统形成的时期，包括头部、脊柱、躯干、手臂和腿部。（“胎儿”是指母亲子宫中正在发育的孩子）。在这几个月中接触有害环境因素可能会导致严重的发育缺陷，甚至残疾。这些有害环境因素包括药物、传染源、辐射、某些药物、烟草和某些有毒物质。怀孕前三个月后，胎儿对环境影响的敏感性降低。这意味着相同的有害环境因素不会造成相同的损害。例如，如果孕妇在怀孕前三个月感染了风疹，可能会导致胎儿视力受损、听力受损、心脏缺陷、脑损伤或四肢畸形。然而，如果母亲在怀孕后期感染风疹，则不会对胎儿造成任何重大伤害。
TD时期全球质量资本再投资策略
投资过程首先要筛选可投资宇宙，以确定具有ROIC，增长和利润率特征的公司。屏幕将宇宙从大约9,500股减至550-750。然后，我们使用我们的Epoch Core模型（ECM）对每个名称对与全球同行的22个不同因素进行对每个名称进行排名，其中许多因素基于Epoch的自由兑现投资哲学。要将股票包括在我们的投资组合中，它必须通过资本再投资屏幕，并且必须排在ECM的前两个五分位数中。从那里，我们对通过屏幕的股票进行了投资组合优化，这导致了建议的投资组合，该投资组合通常包括相对于现有投资组合的12-15个买卖建议。然后，我们对每个建议的名称进行严格的基础研究，以确定允许公司通过屏幕的特征是否可能维护。一旦我们了解了公司高ROIC的来源，它认为它是可持续的，对高ROIC的风险感到满意，并认为管理层的激励措施与股东的利益相当一致，我们可以批准将股票纳入投资组合。该策略的大部分交易都是在季度优化过程中进行的，但是在整个季度确实进行了一些交易，以响应正在进行的新闻。
评论：凯特·克拉多克和海伦·弗雷什沃特，《戏剧与观众：危机时期的关系重塑》，伦敦：布鲁姆斯伯里出版社
《剧院与观众》由学者海伦·弗雷什沃特 (Helen Freshwater) 和学术从业者凯特·克拉多克 (Kate Craddock) 共同撰写，探讨了表演与观众之间的关系，反思了新冠疫情造成的严重破坏。这本引人入胜的书融合了学术理论和实践见解，分析了物质条件如何影响表演的动态。基于疫情是一个“教育时刻”而不仅仅是一次破坏 (Craddock and Freshwater, 2024: 2) 的想法，作者强调了重新思考既定规范和重新想象剧院在现在和未来如何与观众建立联系的重要性。在此过程中，他们挑战了与过去危机的比较，表明解决剧院破坏的传统方法不足以满足当前的需求。
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系，费城儿童医院，美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系
在AI时期揭示隐私：
17 Shaik Mohammed Zahid，T。NashiyaNajesh，Salman。K，Shaik Ruhul Ameen和Anooja Ali。 “使用CNN进行对象和面部检测的多阶段方法。” 2023第8届国际通信和电子系统会议（ICCES）（2023）：798-803。 https：// doi。 org/10.1109/icces57224.2023.10192823。 2024年8月26日访问。 18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。 “用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。 2024年8月26日访问。 19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。K，Shaik Ruhul Ameen和Anooja Ali。“使用CNN进行对象和面部检测的多阶段方法。” 2023第8届国际通信和电子系统会议（ICCES）（2023）：798-803。 https：// doi。org/10.1109/icces57224.2023.10192823。2024年8月26日访问。18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。 “用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。 2024年8月26日访问。 19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。18 A. Mhalla，T。Chateau，S。Gazzah和N. Amara。“用于Traf c c监视中多对象检测的嵌入式compoter-vision系统。” IEEE智能运输系统的交易，20（2019）：4006-4018。 https://doi.org/10.1109/tits.2018.2876614。2024年8月26日访问。19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。 “实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。 https：// doi。 org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。 2024年8月26日访问。 20 Latika Kharb和Deepak Chahal。 “面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。 https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。 2024年8月26日访问。 21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。 “视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。 https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。19 D. N. L. Prasanna，Ch Janaki Annapurna，G。Yeshwanth，G。S。Shabina和Prema Tejalingam。“实时对象检测。”国际食品和营养科学杂志（2023）。https：// doi。org/10.48047/ijfans/v11/i12/207。2024年8月26日访问。20 Latika Kharb和Deepak Chahal。“面部基于认可的身份验证中的隐私威胁。”国际科学，传播和技术高级研究杂志（2023）。https：//doi.org/10.48175/ijarsct-1686。2024年8月26日访问。21 Huu-Thanh Duong，越野越和Vinh Truong Hoang。“视频监视中基于深度学习的异常检测：一项调查。”传感器（瑞士巴塞尔），23（2023）。https://doi.org/10.3390/ s23115024。 2024年8月26日访问。 22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。 https：//doi.org/10.3390/computers12120255。https://doi.org/10.3390/ s23115024。2024年8月26日访问。22 Paria Sarzaeim，Q。Mahmoud，Akramul Azim，Gary Bauer和Ian Bowles。https：//doi.org/10.3390/computers12120255。“在智能警务中使用机器学习和自然语言处理的系统评价。”计算机（2023）。2024年8月26日访问。
在危机时期采用公司级技术 - / < / div>的指数
∗通讯作者：Georg Graetz（Georg.graetz@nek.uu.se）。Moritz Johanning，JoyceKäser和Nick Niers提供了出色的研究帮助。我们感谢克里斯蒂安·拜耳（Christian Bayer），沃尔夫冈·道斯（Wolfgang Dauth），阿尔布雷希特·格里茨（Albrecht Glitz），伊娃·莫克（EvaMörk），迈克尔·奥伯（Michael Ober），奥斯卡·诺德斯特斯特（OskarNordströmSkans），丹尼尔·坦妮鲍姆（Daniel Tannenbaum），马丁·沃茨格（Martin Watzinger），Martin Watzinger，以及AEA，IAB，IAB，IAB，IAB，Liser，liser，liser，liser，eale，eale，zew，zew，zew和hohen和hohen和hohen inter and yhher， 评论。所有剩余的错误都是我们自己的。这项研究得到了德国联邦劳工和社会诉讼（授予号DKI.00.00016.20），FORTE赠款2021-01559，IZA协作研究赠款，莱布尼兹协会的IZA合作研究赠款，通过Leibniz Assopiagion通过Leibniz Assopsive fiabniz Assopsive fiabniz Assopsive oppraim of Leibniz Assprip opprabient opprip oplak of Labienway Counce of Heidelberg Heidelberg of Heidelberg（p56/p56） 314801和黄蜂赠款。
ESG现在播客“洪水时期的资产风险”
成绩单，2024年9月20日，本特利·卡普兰（Bentley Kaplan Hello），欢迎参加每周ESG现在的ESG，该节目探讨了环境，我们的社会和公司治理的效果，并受我们的经济影响。我是本集的主持人本特利·卡普兰（Bentley Kaplan）。在今天的演出中，我们将戴上gumboots或wellies，然后涉水进入洪水泛滥的世界。，因为如果您是资产经理，所有者，银行或保险公司，您已经知道洪水可能是一个昂贵的主张，并且在气候变化下看起来更昂贵。，但可能不太明显的是不同洪水类型的风险如何有所不同，为什么重要的是，但最多像最近的仪表。以及为什么需要对气候模型进行锐化，以便他们可以更好地投射出非常昂贵的风险。，我们将谈论所有这些。所以感谢您坚持下去，让我们这样做。如果您住在海岸线或大河附近，那么也许您会充满信心地进入这一集，甚至是Bravado。“我知道洪水，我最好的一些朋友受到洪水的影响。”但是在这一集中，我们将从单个洪水事件中缩小。我们在这里谈论的是单个洪水事件如何在不同的区域和不同的时间表上加起来。以及这些洪水及其集体损害赔偿的总和如何削弱投资回报并增加投资者的风险。或保险公司，它如何提高索赔的数量和随着溢价提高客户的可能性。，但一个好的起点可能是洪水本身。的确，所有这些金融市场利益相关者都会考虑所有不同类型的自然危害，但是洪水很可能是他们每年损失数千亿美元损失的最昂贵的之一。弄清楚数十亿美元的损失中的多少可能会影响您的投资组合，无论是贷款或保险单或投资，都更加棘手。这样做，我打电话给Matthias Kemter。Matthias对洪水了解很多。他还是MSCI气候风险中心的成员，并在我们的Potsdam办公室外。Matthias最近是一个非常忙碌的人，他最近的一些关于酸性风险和洪水的研究可在MSCI.com上为广阔的世界提供。如有疑问，只需尝试与我们与我们的同事Rob Barnett合着的博客，标题为“导航洪水的财务风险”。不过，真正使马蒂亚斯早上起来的是弄清楚气候变化会影响洪水或洪水风险的方式。首先，马蒂亚斯告诉我，实际上有三种主要的洪水类型。
二战时期美国海军游击队在中国不为人知的故事
大多数人会惊讶于美国在二战期间在中国组建了一支军队；1944 年诺曼底登陆法国北部和太平洋岛屿战争使这种关系黯然失色。1941 年 12 月 7 日日本袭击珍珠港后，日军获得了作战动力，而美军则努力在远东战区站稳脚跟。正是在这个时候，美国海军发现了一个军事信息缺口，这可能会严重影响即将到来的行动——缺乏气象站。预报天气对军事规划至关重要。日军知道如何利用天气预报来掩饰他们的行动，因为大多数气象编队都是从西向东穿越中国、日本，然后穿越太平洋。美国海军认为有必要通过在中国建立气象站来跟踪日本之前的每日和每周预报，因此派遣米尔顿·E·迈尔斯上尉执行一项任务，最终扰乱了日军的行动，