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关于东南欧政党绿色流动性和观察参与者的绿色流动声明
干净的公共汽车和车队的部署不仅可以迈出改善运输环境足迹的重要一步，而且还可以作为提高整个运输质量的催化剂。通过整合干净的公共汽车和干净的车队技术，提示公共当局重新评估和增强公共交通生态系统的各个方面，包括（专用）基础设施，票务系统，乘客信息和服务集成。这种综合方法扩展到了城市物流和政府舰队，在这里采用干净的车辆技术进一步增强了可持续性的努力。此外，朝着干净的公共汽车和干净的车队的转变通常需要在维护设施和人员培训中进行升级，从而促进了公共组织内部持续改进和创新的文化。综合改进不仅使当前的用户受益，而且还吸引了新的骑手，从而促进了更可持续的出行环境。
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
关于流动性风险管理的建议指引通知...
1. 简介 1.1 本指导通知根据《2017 年金融部门监管法》（2017 年第 9 号法案）第 141 条的规定发布，应与《FSI 6 - 流动性风险管理》审慎标准、《印度政府 3 - 保险公司风险管理和内部控制》以及《印度政府 3.1 - 保险公司自身风险偿付能力评估》（ORSA）结合阅读。 1.2 本指导通知的目的是就与流动性风险管理有关的审慎标准和治理与运营标准（GOI）的应用向保险公司和再保险公司提供指导。 1.3 本指导通知并未提供有关流动性风险管理的详尽指导。因此，保险公司有责任了解其面临的流动性风险（即市场和资金），并根据其性质、规模、复杂性和风险状况应用指导，以确保遵守《2017 年保险法》及其颁布的标准。 2. 背景 2.1 传统上，保险公司通常依靠保费、投资收入和其他来源来获得流动性。尽管如此，保险公司必须保持足够的流动性来履行预期和意外的支付义务和融资需求。因此，流动性风险管理对保险公司的运营、保单持有人的保护和财务稳定至关重要。 2.2 过去的经验表明，如果不审慎管理流动性，即使是有偿付能力的保险公司也可能遭遇重大财务困境，包括破产。此外，尽管保险公司的大部分负债都是长期性的或取决于某一事件的发生，但某些活动可能会产生重大且意想不到的流动性需求。因此，流动性不足的保险公司在面临压力事件时可能被迫采取补救措施，而这些措施可能会加剧或加速整个金融系统的压力。2.3 流动性风险是指保险公司虽然有偿付能力，但无法在到期时或不产生重大意外成本的情况下履行其财务义务的风险。流动性与偿付能力有着根本的不同，因为虽然两者都是保险公司保持持续经营的关键，但流动性具有偿付能力可能没有的“实时”维度。2.4 流动性不足可能导致原本有偿付能力的保险公司破产。因此，保险公司的资本管理框架可能不足以应对流动性风险。流动性风险不是通过资本持有来缓解的，而是通过投资流动资产和拥有应急资金来源来缓解的。2.5 保险公司通常通过两个投资组合来管理流动性风险，即股东投资组合和保单持有人投资组合。2.6 保单持有人投资组合描述如下：
区域见解：在灾难和气候变化的背景下解决人类流动性的有效实践
为了支持和促进各州执行这些承诺的努力，联合国移民网络（网络）在全球层面建立了由IOM，国际工党和UNFCC和UNFCC领导的气候变化，GCM和巴黎协定的工作流，并由：Act Alliance，Act Aliriance，Alianza Americas，Caritas Internationals，Caritas Internationals，Caritas International Iniv，CMD，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC，FARC Refugee Council, Ovibashi Karmi Unnayan Program, OHCHR, PacificWIN and Pacific Islands Association of Non-Governmental Organisations, Platform on Disaster Displacement (PDD), PSI, Secours Catholique-Caritas France, Solidarity Center, UNDP, UNHCR, UNICEF, UN MGCY, Unitarian Universalist Service Committee, Water Initiatives, WHO and the Women in Migration Network.作为工作流进行的工作的一部分，该网络于2023年10月启动了“攀登数据库：人类流动性，气候变化和环境退化数据库”。
利用 LTX 和 Charles River 寻找人工智能驱动的公司债券流动性
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人类流动性和气候变化适应
2。气候流动的不同形式是什么？它如何影响人们？为留在原产地领域的人们提供可持续的适应选择，并加强预防，准备，降低风险和可持续发展干预措施是基本的适应性努力。这些为人们提供了尊严和安全的选择。面对气候变化的不利影响，搬家的人需要提供必要的服务和帮助。其中包括获得营养食品，住所，水，卫生，卫生，卫生服务，教育，生计和法律文件。当人类流动性得到良好计划和足够支持的移民时，他们的移民可以为建立其东道国和原籍国的韧性做出重大贡献，以适应气候变化。这可以通过侨民参与，技能和知识转移，汇款和投资或与东道社区的活动来完成。
全球奖励多代理深入强化学习的自主流动性系统
我们研究了按需自动移动性（AMOD）系统中的车辆派遣，在该系统中，Central操作员将车辆分配给客户要求或拒绝这些车辆以最大化其总利润。最近的方法使用多代理深入强化学习（MADRL）来衡量可扩展但性能的算法，但基于本地奖励的训练代理，这会扭曲对系统范围的利润的奖励信号，从而导致较低的绩效。因此，我们提出了一种新型的基于全球奖励的MADRL算法，用于在AMOD系统中派遣车辆，该算法通过向代理商分配奖励，以利用反面基线的代理来解决训练有素的代理商与运营之间的现有目标冲突。与具有本地奖励的状态MADRL算法相比，我们的算法在现实世界数据的各种环境上显示了统计学上的显着改进。我们进一步提供了结构性分析，表明全球奖励的利用可以改善隐式车辆的平衡和需求预测能力。可以在https://arxiv.org/abs/2312.08844上找到我们论文的扩展版本，包括附录。我们的代码可从https：// github获得。com/tumbais/gr-madrl-amod。关键字：多学科学习，学分分配，深入强化学习，自主性按需
推进经济流动性快速赠款机会
您的市政当局的愿景和由NLC的快速赠款和支持资助的工作的总体目标是什么？（将您的响应限制为最多250个单词。）描述您提出的项目，并注意将优先考虑的任何人群以及原因。（将您的响应限制为最多500个单词。）请注意，在实施您的项目项目期间，您期望遇到的任何潜在挑战或障碍以及计划如何减轻它们。（将您的响应限制为最多250个单词。）如果有的话，现有的市政优先级或计划支持选定的重点区域？（将您的响应限制为最多250个单词。）描述如果选择资金和支持，您将利用的任何特定机会。这可能包括您社区中的新州或联邦投资，新兴的社区需求或趋势等。（将您的响应限制为最多250个单词。）
是中国机器人的流动性未来
值得注意的缺陷使新兴行业分为两分。一方面，大多数大型汽车建筑商都专注于富集，特别是从2级到3级或从部分自动化到有条件自动化的级别，驾驶员不再忽略道路，而是准备恢复订单（请参阅下一个1页）。在另一边，先锋公司特别受到数字行业巨头的支持，尤其是在中国和美国直接针对4级的目标4，船上没有驾驶员的车辆。在那些偏爱航天飞机或公共汽车的人之间进行了另一种分歧，要么是在预测路线上的公共交通工具，尤其是在欧洲，而且那些坚决但并非唯一地转向中国和美国的人。