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投资时间表（未经审计）
巴西（5.0％）谷SA 51,237,741 700,765巴西石油SA 51,662,916 439,631 B3 SA-巴西Bolsa Bolca 7777,526,26,211 204,211 204,832 AMBEV SA 58,702,702,702,980154,380 45 Banco do Brasil SA 11,626,799 132,475 WEG SA 20,091,650 131,149银行BTG BTG Pactual SA 17,771,975 129,208租金租用CAR SA 11,440,186 124,968 SA 968 SA 968 SA adranct 13,857,804 91,461 JBS SA 18,213,491 86,134 Equatorial Energy SA 11,977,227 85,652 Prio Sa 9,066,403 80,391 Towards SA 16,867,078 78,507 Raia Drogasil SA 15,023,130 76,717 * Viber Energy SA 15,048,956 72,140 Ultrapar Participacations SA 11,217,322 63,780 BB Security Participation SA 9,040,678 62,499 Telephone Brazil SA 5,972,120 61,910 COSAN SA 16,138,121 59,511 BANK BRADESCO SA 20,656,025 57,035 1 Rede D'Or Sao Luiz Sa 10,385,998 56,915 CIA of Basic Sanitation of the State of Sao Paulo Sabesp 3.402.013 54,150 *, 1 Hapvida Participacations and Investments SA 63,821,592 49,981 Brazilian Petroleum SA ADR 2,924,752 47,966 Distribuidora SA 16,159,875 44,555 KLABIN SA 10,210,159 43,875 * ENEVA SA 16,350,248 42,110 * NATURA & CO. HOLDING SA 12,888,628 41,623 RENNER SEARDS SA 12,737,829 41,265 CCR SA 15,323,217 40,578 * Embraer SA 8,318,248 38,247 TOTVS SA 5,979,450 38,041 * BRF SA 12,848,009 36,176 * HYPERA SA 5,364,386 34,356 TIM SA 9,704,523 33,965 ENERGISA SA 3,323,979 33,955 ALLOS SA 6,371,178 31,570 Banco Bradesco SA ADR 7,383,891 22,890 1 GPS参与和企业SA 5,901,318 22,774
原始未经编辑的手稿
1教育部图像处理和智能控制的主要实验室，人工智能与自动化学院，华盛顿大学华盛大学武汉430074，中国； 2华盛科技大学土木工程与力学学院，中国武汉430074； 3工程与信息技术学院的人工智能中心，悉尼，悉尼，悉尼，2007年，澳大利亚； 4加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD），美国加利福尼亚州92093，加州圣地亚哥分校（UCSD），Swartz计算神经科学中心； 5美国加利福尼亚州加州大学哥伦比亚省UCSD的高级神经工程中心，美国加利福尼亚州加利福尼亚州92093，美国加州大学。 6 Zhaw Datalab，Zéurich应用科学大学，温特瑟8401，瑞士。*相应的作者。电子邮件：drwu@hust.edu.cn; dly@hust.edu.cn电子邮件：drwu@hust.edu.cn; dly@hust.edu.cn
投资计划表（未经审计）
(a) 根据经修订的 1933 年《证券法》第 144A 条免于注册的证券。这些证券可在免于注册的交易中转售给合格机构投资者。(b) 非收入性证券。(c) 转售受限证券，不包括 144A 证券。本基金持有的受限证券当前价值为 35,082 美元，占期末净资产的不到 0.05%，原始成本为 35,482 美元。(d) 证券使用重大不可观察输入进行估值，并归类为公允价值层级中的第 3 级。(e) 该证券的全部或部分为借出。(f) 基金的附属机构。(g) 截至期末的年化 7 天收益率。(h) 该证券的全部或部分是用借入证券的现金抵押品购买的。
投资计划表（未经审计）
该层级将活跃市场中相同资产或负债的未调整报价（第 1 层级测量）列为最高优先级，将不可观察输入（第 3 层级测量）列为最低优先级。因此，在确定公允价值时，对于归类为第 3 层级的工具，判断程度最高。用于衡量公允价值的输入可能属于公允价值层级的不同层级。在这种情况下，出于披露目的，公允价值层级分类是根据对整个公允价值计量具有重要意义的最低层级输入来确定的。归类为第 3 层级的投资具有重大的不可观察输入，估值委员会将使用这些输入来确定公允价值投资的价格。第 3 层级投资包括私人控股公司或基金发行的股票或债务。可能没有二级市场，和/或投资者数量有限。投资价值的分类基于投资的定价透明度，并不一定表明投资这些证券的风险。有关基金关于投资估值政策的信息，请参阅基金最新的财务报表。
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本的多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并增强了有效的主动学习策略，该策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计和微结构预测模型的校准得到了演示。在题为《深度强化学习在工程设计中的案例研究：在流动雕刻微流体装置中的应用》的论文中，Lee 等人讨论了如何通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率差和优化收敛速度慢）来设计微流体流动雕刻装置。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流动雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文证明，DRL 能够使用比同类 GA 模型少得多的雕刻柱来匹配 90% 的目标流形，并且提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法并不提供这种方法。 Lynch 等人在其论文《机器学习辅助拓扑优化中的数值参数调整》中提出了一种基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人提出了一种数据驱动的方法，用于设计过程的连续阶段的设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。该方法通过定制踝关节支架的设计进行了说明。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统的操作策略设计，特别是分布式能源资源。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为一个优化问题，并使用重新求解
原始未经编辑的手稿
单位生态秘书的秘密官员，记录了痛苦和重度。hellil 1，shole，batialmbsi lise 2.3，cyardin，cyard，cyria，céinni4，Chenini 4，Cheirus Nicolas 5，ChristianRib，Christianrib，中国莱尔 - 莱尔·莱尔10，11，11，11，11 ,, Moritin 11，Morizy 12，Morizy 12，Morison 12，131，131，131，14。 Mimidea，Biverora Doitor，Bordinal，Cese Visco Barmel @Ouunv-per.fr 3 Laborare Borece Borece borece 2057 Sgisi Siran 3579 Biren Suidren Suidren Suid suid suid Inare/A -a -qupe和εl'L'EROME84914 AVE GROMS 9，法语；安妮特（Annette）。 Aumarili.ce @他们的loriry.for Cgrisicisiscon Creatis Canc。 Goulia.for @ University Deseleation和Delegy Circicanism，以及2 UPM，法国人； cristivation.cra-launre ouvor-poulivor-puverce-pauce @ efrause。 caroline clear.buliente.buliletege.be hydrovesentleter，u nniv。Montpellier，CNRS，IRD，Montpellier，France Marina.hery@umontpellier.fr 10 Institut Agro Dijon，Inrae，Inrae，Burgundy大学，Burgundy Franche-Comté大学，Agroecologie，Agroecologie，21065 Dijon，21065 Dijon，France，France； fabrice.martin@inrae.fr 11 Ige，UMR 5001，格伦布尔阿尔佩斯大学，CNRS，G-Inp，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae; jean.martins@univ-grenoble-alpes.fr 12 inrae，ur eabx，f33612 Cestas Cedex，法国； soizic.morin@inrae.fr 13大学。Perpignan通过Domitia，Cefrem，F-66860，Perpignan，法国； 14 CNR，CEFREM，UMR5110，F-66860，法国Perpignan； carmen.palacios@univ-perp.fr 15 inrae，ur riverly，villeurbanne，法国； stephane.pesce@inrae.fr 16里昂大学，克劳德·伯纳德·里昂1大学，CNRS，UMR 5557，Microbian Ecology，法国Villeurbanne； agnes.richaume@univ-lyon1.fr 17 GMGM，UMR 7156 Strasbourg University -CNRS，法国Strasbourg，法国； vuilleumier@unistra.frɛ生态毒素 - 微生物生态毒理学国际网络； https://ecotoxicomic.org，法国通讯作者：Hellal Jennifer 1
GSCM未经审计报告2023
IIM Udaipur welcomed prominent recruiters like Accenture Strategy & Consulting, Adani, Allcargo Logistics Ltd, Berger Paints, Biocon, Bristlecone, Cognizant , DP World, Genpact, Infosys, Manhattan Associates, Mphasis, Publicis Sapient, Quantiphi, Reliance Retail, Sobha Realty, Tech Mahindra, The Math Company and特鲁克。
未经知情同意而旅行？
但是，预计在最终批准阶段对人工智能（AIA）的监管将在欧洲一级的患者权利范围内做出一些重要的改变，尤其是与知情同意的概念有关。因此，由2011/24/eu决定的患者权利的进行性欧洲化，由一般的数据保护法规（GDPR）（GDPR）和欧盟政策响应大流行，以及海牙和技术发展的含义证明了对促进标准和患者方法的请求的考虑，以促进一项标准和患者的方式，以参考的参考。本文旨在研究海牙和技术发展对指令2011/24/eu的影响，对患者的知情同意权的权利。例如，作者建议重新考虑欧洲知情同意书有效性的条件，例如，提出考虑患者个性的行动的考虑，其中包括考虑的复杂身份。
人工智能未经授权使用合法性......
假设你是美国著名经济学家。1 有一天你发现某科技公司的人工智能“X”利用你的数据发表了一系列经济分析文章，其经济分析逻辑与你的非常相似。后来你被告知，这家科技公司承认抄袭了你的著作，并将其用于机器学习，以使人工智能“X”更具经济分析能力。你试图通过诉讼来维护自己的知识产权，但在美国，你发现人工智能未经授权使用版权资料没有明确的法律依据或先例可以依赖。2 如果同样的案件来到中国，在中国版权法的合理使用规定下，这个问题仍然无法解决，因为中国独特的列举方法不包括人工智能机器学习条款。3 于是，出现了以下问题：“版权法把人工智能逼成了二元对立：要么是神秘的作者，要么是愚蠢的机器。”4