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World File Search System框架
披露框架
4) 联合国气候变化框架公约，《巴黎协定》，2015 年。 5) 生物多样性公约，《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》，2022 年。 6) 政府间气候变化专门委员会，《IPCC 第六次评估报告（AR 6）综合报告》，2023 年。 联合国环境规划署，《太少太慢——适应差距报告》，2022 年。 IPBES，《生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台全球生物多样性和生态系统服务评估报告》，2019 年。 7) 国际劳工组织，《关于公正转型的常见问题》，2023 年 8) 联合国气候变化框架公约，《奔向零排放运动》，2022 年 9) GFANZ，《2022 年进展报告》，2022 年
实施打击性暴力和性别暴力的计划：在签署了对指挥官的制裁指南后，武装部队部与女性之家重启协会签署了框架协议
因此，该协会将与其整个网络一起，每年为参与打击和预防 VSS 的军事和民事人员提供培训模块。这些培训课程的目的主要是提高VSS事件的检测和管理能力，更好地了解受害者的定位并掌握适用的法律和司法框架。所有受此措施覆盖的人员必须在 2026 年底前接受初始培训模块。
为大众运营商开发和实施技能和能力框架：机会和挑战
海上和运输行业创新多样性的增长以及自动船舶技术的出现正在吸引有关学术界，工业和监管机构中海上自主地表运营（Mass）运营的讨论。通过预测海员和非隔壁者将参与自主船的关键操作，研究人员正在积极调查未来大众运营商可能要求的新技能和能力。本文作者进行的最新研究涉及一项定性研究，包括对包括海员，海上监管机构，海上教育和培训提供者以及其他海上专家在内的利益相关者的深入访谈。该研究确定了关键的技术和非技术技能，并且需要在框架中包括确定的技能和能力。在本文中，作者建立在过去和现在的研究基础上，以及在海上教育和培训的背景下确定这样做的挑战，迈向建立和实施框架的第一步。挑战是根据文献的评论以及针对其他行业劳动力建立的可用技能和能力框架的研究。确定的挑战（如果解决）将有助于建立一个受管制和条例的结构，以训练大众运营商，并满足海上利益相关者的期望。
绿色债券发行至2024年可持续融资框架
本文包含的信息是由L'ir Liquide SA（“液化空气”）仅在与拟议的空气液体融资票据（“交易”）有关的介绍中使用的。此处的信息只是一个摘要，并不是要完成的。本介绍是严格的指定，并且不得直接或间接地全部或部分地重新分发或披露，未经空气液体同意的任何其他人。在访问本演讲时，您同意受到以下条款和条件的约束。本演讲仅是出于信息目的而准备的，不应将其解释为购买或出售任何票据的招标或要约，不应将其作为潜在投资者的建议。没有明示或暗示的代表或保证，就本文介绍的信息的准确性，可靠性或完整性做出了。收件人不应将此介绍视为替代自己的判断。本文表达的任何意见都可能发生变化，无需通知，而空气液化，国民群，花旗集团全球市场欧洲AG，CréditAgricole企业和投资银行，汇丰银行欧洲大陆，Natixis和Sociétégénérale（“管理者，“管理者”）都在此处更新或保留此处的信息。此外，经理，官员，代理商，董事，合作伙伴和员工可能会作为校长进行购买和/或销售，或者可以作为做市商或为空中液化的投资银行或其他服务提供。液化空气，经理及其各自的官员，代理人，董事，合作伙伴和雇员不承担任何责任，无论是由于使用本材料的全部或任何部分而造成的任何损失或损害。票据仅在法律允许的范围内和范围内提供。本演示文稿包含前瞻性的语句。这样的前瞻性陈述是基于对未来事件和趋势的当前期望和预测（无论是与可持续项目，投资，集团的业务或任何其他事件或任何其他事件或趋势有关的），这些期望和趋势可能影响空气液化的业务，并且不能保证未来的绩效。投资者被告知，任何此类前瞻性陈述都是并且将遭受各种风险和不确定性，包括与空中液化的运营和业务有关的风险和不确定性。这些风险不确定性和各种其他因素可能会对这些前瞻性陈述所基于的估计和假设产生不利影响，其中许多陈述超出了空气液体的控制。虽然空气液体可能会选择更新前来的前瞻性陈述，但即使其估计更改，它也明确违反了任何这样做的义务。本演示文稿不针对任何地方，或位于任何地方，州，国家或其他司法管辖区或使用法律或法规相反的任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方，州，国家或其他任何地方或居民的任何人或实体都不针对或居住。本演讲不用于在美国，澳大利亚，加拿大或日本发表，发布或发行。此演示可能不会分发给欧洲经济领域的任何零售投资者（“ EEA”）。出于这些目的，“零售投资者”一词是指一个人（或更多）的人：（i）零售客户在2014/65/eu的第4（1）条中定义的零售客户，修订了（“ mifid ii”）； （ii）经修订的指令2016/97/eu的含义，该客户将不符合Mifid II第4（1）条（10）第（10）点所定义的专业客户的资格；或（iii）未经修订的法规（EU）定义（EU）定义的合格投资者。您应该在认为必要的范围内咨询自己的法律，监管，税收，业务，投资，财务和会计顾问，并且必须根据您的判断和建议，根据您的判断和建议，根据您认为必要的任何观点，而不是根据您的判断力，而不是根据自己的判断和建议，而不是根据本文所示的任何观点。本演讲并不构成全部或部分要约，您必须阅读（i）2024年5月22日的债务发行计划的招股说明书，液态液化空气和空气液化融资与12,000,000欧元中期票据计划有关的12,000,000,000欧元的期限计划无条件且在空中债务（由空中验证）签发的票据（ii）（ii dection）的债务（ii）（ii）（ii）的债务（ii）（“）签发的债务（” 2024年5月22日的协议（“框架协议”）在票据中做出投资决定之前。债务招股说明书和框架协议可在Air Liquide网站上获得。本演讲或本文中包含的任何内容均不得构成任何合同或承诺的基础。本演示文稿中包含的某些数字已被四舍五入，以便于表现。
数据策略和治理框架
简介3什么是数据策略？3为什么要数据策略？3数据策略和人工智能4理解数据策略5数据策略5 1。防御5 2。进攻6从数据创造价值：四个角度 - 价值创建框架8开发成功的数据策略路线图 - 导航数据驱动的未来9个关键阶段，用于开发数据策略路线图9 1。定义数据目标以与业务目标保持一致9 2。评估并绘制当前数据格局10 3。拥抱数据治理10 4。数据收集和集成10 5。数据管理，存储和基础架构10 6。实施，执行和更改管理10 7。衡量和优化11构建有效的数据治理计划12数据治理和治理框架12步骤构建有效的数据治理计划13 1。安全的执行支持和所有权13 2。定义数据治理策略/目标13 3.建立数据治理团队13 4。评估当前数据资产和数据实践14 5。评估数据管理成熟度14 6。创建数据治理过程14 7。建立数据管家社区14 8。数据治理工具15 9。监视，测量和改进15个下一步15
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。
政府使用人工智能和自动决策的信任框架 - v3
随着各国政府越来越多地探索和投资人工智能和自动决策系统，我们需要采取措施确保这些快速发展的技术在公共服务的特殊环境中得到适当使用。在许多国家，COVID 创造了一个信任度提高的泡沫，这个泡沫可以说已经破灭了，在一个对公共机构前所未有的不信任的时代（但即使在信任度很高的时代），服务速度更快或更具成本效益是不够的。本文为政府系统（技术平台、运营、文化、治理、参与等）提出了建议，这些建议将有助于提高公众对公共机构、政策和服务的信心和信任，同时履行公共部门的特殊义务和责任。
1 环境管理决策框架...
表 1：决策框架由一个模板支持，该模板记录并概述了每个阶段的结果或结论摘要。模板中嵌入了指南，描述了应包含的内容。该模板旨在成为一份摘要文档，其中包含指向所有支持信息的明确链接，以证明所做决策。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
从Lumi上的机器学习框架开始
•这是Microsoft开发的深速库和NVIDIA的Megatron-LM框架•DeepSpeed是Pytorch的开源深度学习优化库•Megatron-lm是用于训练大型变压器语言模型的框架