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World File Search System货币化
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
空中音乐——关注货币化、新兴市场……
2023 年是音乐行业在许多方面的转折点，标志着全球流媒体平台首次大幅提价、过时的版税支付结构的现代化以及生成性人工智能的部署。我们预计 2024 年及以后这些领域将取得进一步进展，包括：(i) 第二轮整体价格上涨和/或产品主导的价格上涨；(ii) 推出迎合超级粉丝的新超级高级计划；(iii) 更多流媒体平台采用以艺术家为中心的支付模式；(iv) 开发生成性人工智能模型使用音乐内容的框架和货币化途径，无论是通过科技公司和版权持有者之间的首个商业许可协议，还是通过建立法律先例。随着付费订阅货币化的改善，我们相信也有机会更好地将庞大的免费增值用户群货币化，并发展广告支持的产品以提高付费转化率。
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
可再生能源税收抵免和货币化概述
•“普通”纳税人可以选举清洁氢生产，氧化碳固存和先进的制造生产信用•一般不可退款的信贷 - 当选 - 当选为付款作为付款•开设了大量新机会 - 以前，这些实体中的许多实体与可再生能源相关的税收优惠范围不足•必须满足某些在2024年开始的国内内容需求，以满足某些在2024年开始
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13
超越能量：货币化生物甲烷的整个系统...
»温室气体排放影响：生物甲烷是一种多功能的可再生能量载体。它可用于多个最终用途领域，包括转运（道路，运输），供暖（用于行业和建筑物）和电力生产。生物甲烷可以直接取代这些领域中化石燃料的使用，从而有可能减少温室气体排放。此外，可以通过将肥料作为生物甲烷生产的原料来在很大程度上避免农业部门的逃避排放，从而提供了一种有价值的解决方案来支持为全球甲烷排放的努力（例如，作为全球甲烷质疑的一部分（作为全球甲烷质疑的一部分），旨在将全球甲烷排放量降低至少30％至2030级别，至少将3030降低到2030年。当通过厌氧消化处理其他领域的有机废物流（例如生物塑料）中，将实现类似的好处。最后，由于合成肥料的生产非常强（尤其是基于氮气的肥料，因为天然气用作原料和工艺燃料），因此，由于合成肥料的生产而替换合成肥料的使用也减少了温室气体的排放。
ABL、比特币矿工和搁浅能源货币化
让一位高级信贷员接受比特币是非常困难的。对一群资产型放贷者说出“比特币挖矿”这个词，可能不会得到很好的回应。一个营运资本密集型、碳中性日益增强、拥有数亿美元设备、应收账款和房地产的行业，怎么会从任何有担保的放贷者那里获得几乎为零的债务资本？最有可能的是，因为比特币背负着这样的污名：(i) 它是无良高管在巴哈马购买房产的一种欺诈手段，1 (ii) 如果没有“真实”资产或中央银行的支持，本质上就一文不值，2 (iii) 是一种犯罪行为的手段，3 (iv) 庞氏骗局，4 (v) “可能是老鼠药的平方”，5 和 (vi) 大量浪费能源并对环境有害，这将不可避免地导致该行业陷入衰退和亏损的恶性循环。 6 上述观点的优点和价值尚未在公开市场上得到体现，现实情况更为复杂。然而，本文将讨论这最后一项批评。本文认为，比特币矿工为能源生产商提供了稳定、可靠的需求支持，以应对石油钻探、太阳能和风能设施产生的浪费能源（如下所述，此类能源称为“搁浅能源”）。比特币矿工对搁浅能源的消费应该有助于有担保的放贷人承销贷款，因为它可以减少天然气燃烧造成的空气污染，并改善可再生能源的生命周期经济性。
AI系统中的货币化风险：Bing Copilot案例研究
∗感谢世界经济论坛的数据科学家朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）在此提交中领导经验工作（Bing案例研究）。这是作为欧盟委员会在“ AI和Virtial Worlds中的竞争”供应的一部分中提交的：https：//competition-policy.europa.europa.eu/about/europes/europes-digital-digital-future_en。Ilan Strauss是社会科学研究委员会AI披露项目的主任，也是UCL创新与公共用途研究所（IIPP）的高级研究员。蒂姆·奥里利（Div> Tim O'Reilly）是AI披露项目的联合主任O'Reilly Media的创始人，首席执行官和主席，也是UCL IIPP的访客访问教授； Mariana Mazzucato是UCL IIPP创新和公共价值经济学经济学的创始董事兼教授；朱利叶斯·舒尔特（Julius Schulte）为该项目提供了研究帮助。免责声明：本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映其雇主的观点或观点。通讯作者：Ilan Strauss（i.strauss@ucl.ac.uk），伦敦WC1B 5BP，英国Montague ST 11。
对电力生产者和公用事业的联邦税收抵免和货币化策略
本文提出的结论是基于独立研究和公开材料的。本文所表达的观点并不表示反映或代表Charles River Associates或作者隶属的任何组织的观点。作者和查尔斯河同事不接受任何当事方的关怀或责任的义务，也不承担任何损害责任（如果有的话），因为任何一方遭受了任何一方的损害，因为决定，没有做出，或未根据本文做出，或未采取的行动或不采取行动。如果您有疑问或需要有关此问题的CRA Insights：Energy，请与Charles River Associates的撰稿人或编辑联系。该材料可能被视为广告。有关CRA International，Inc。的Charles River Associates的详细信息，请访问www.crai.com。