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TS国际价值
荷兰银行 NV 81,300.00 1,254,587.33 AGEAS SA/NV 23,900.00 1,162,021.86 阿里巴巴集团控股 166,700.00 1,764,245.62 澳新银行集团控股有限公司 72,700.00 1,280,959.60 桑坦德银行 SA 306,000.00 1,415,633.16 法国巴黎银行 19,900.00 1,221,796.89 兄弟工业有限公司 67,800.00 1,146,906.91 BUZZI SPA 33,700.00 1,244,031.58 CANARA BANK 785,500.00 915,098.36 CANON INC 33,800.00 1,097,880.22 CARGOTEC OYJ 11,060.00 585,198.07 CIMB GROUP HOLDINGS BHD 765,300.00 1,402,094.81 COAL INDIA LTD 195,500.00 875,021.33 COMPAL ELECTRONICS INC 1,210,000.00 1,385,343.80 CSPC PHARMACEUTICAL GROUP LTD 1,412,000.00 860,753.77 DAIMLER TRUCK HOLDING AG 33,900.00 1,298,441.02 丹麦银行 49,600.00 1,406,292.74 DB INSURANCE CO LTD 14,800.00 1,028,308.65 德意志银行 82,300.00 1,420,242.91 DNB BANK ASA 68,300.00 1,363,570.66 德莱福斯政府现金管理公司 734,780.15 734,780.15 邓迪贵金属公司 111,500.00 1,011,485.62 ERSTE GROUP BANK AG 22,000.00 1,361,714.77 FINNING INTL INC 38,100.00 1,009,585.72 GSK PLC 76,100.00 1,283,599.86 GUJARAT STATE FERTILIZERS & CHEMICALS LTD 334,500.00 769,610.05
AIGB：通过扩散建模
自动投标在促进在线广告方面起着至关重要的作用，该广告可以自动为广告商提供投标。强化学习（RL）在自动招标方面已广受欢迎。但是，大多数当前RL自动铸造方法是通过马尔可夫决策过程（MDP）建模的，该过程假设马尔可夫状态过渡。此假设限制了在远程场景中执行的能力，并在处理高度随机的在线广告环境时使模型不稳定。为了解决这个问题，本文介绍了AI生成的招标（AIGB），这是一种通过生成建模的新型自动投标范式。在此范式中，我们提出了diffbid，这是一种用于投标的条件扩散建模方法。diffbid直接建模返回与整个轨迹之间的相关性，从而有效地避免了长时间的时间步长的错误传播。加法，diffbid提供了一种多功能方法，用于生成轨迹，在遵守特定约束的同时最大化给定的目标。在现实世界数据集和阿里巴巴广告平台上进行的在线A/B测试进行的广泛实验证明了Diffbid的有效性，GMV增加了2.81％，ROI增加了3.36％。
麦德龙全球化进程战略研究
麦德龙自1971年起走向全球，目前主要覆盖欧洲、亚洲和非洲市场。具体来说，在欧洲，公司于1971年在瑞士开设了第一家海外商场，1972年成立国际管理总部；2001年，随着在俄罗斯和克罗地亚开设门店，欧洲正式进入东欧地区，随后于2003年进入乌克兰零售市场；在非洲，扩张相对较慢，1990年在摩洛哥和同年在土耳其开设门店，此后公司一直在非洲各大城市兴建新的超市。在亚洲，1976年，麦德龙集团采购集团香港有限公司成立，作为全球采购部，与24个国家的供应商建立了关系；1995年，与中国锦江集团合作，在亚洲成立第一家中国锦江麦德龙现购自运公司，标志着麦德龙正式进入中国市场，并在中国各地持续拓展。麦德龙超市，迄今已在中国58个城市兴建了86家商场。2002年麦德龙以80%的股份与日本本土集团丸红成立合资公司，抢占日本市场。2003年麦德龙在印度设立配送中心，2015年麦德龙在中国推出阿里巴巴天猫网上商城。2020年4月麦德龙以119亿元人民币完成了麦德龙中国区80%的交付。
自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。
对光子纠缠态的相对论修正...
1 上海纽约大学，上海浦东世纪大道 1555 号，邮编 200122，中国 2 尼日利亚联邦理工大学物理科学学院物理系，邮编 PMB 1526，邮编 Owerri 460001，尼日利亚 3 哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学物理系，邮编 53 Kabanbay Batyr Ave.，阿斯塔纳 0100006 4 麻省理工学院物理系，邮编 02139，美国 5 麦考瑞大学物理与天文系，邮编 2109，新南威尔士州，悉尼 6 国家信息与通信技术研究所，邮编 184-8795，日本 7 印度钦奈麦拉波罗摩克里希纳教会维韦卡南达学院物理系，邮编 600004 8 路易斯安那州立大学物理与天文系赫恩理论物理研究所，路易斯安那州巴吞鲁日70803，美国 9 中国科学技术大学中科院-阿里巴巴量子计算实验室，上海 201315，中国 10 上海纽约大学-华东师范大学物理研究所，上海市中山北路 3663 号，200062，中国 11 日本东京都小金井市贯井北町 4-2-1 信息通信技术研究所，184-8795，日本 12 华东师范大学物理与材料科学学院，精密光谱国家重点实验室，上海 200062，中国 13 日本东京都千代田区一桥 2-1-2 信息学研究所，101-8430，日本 14 纽约大学物理系，纽约州纽约市 10003，美国（日期：2019 年 11 月 6 日）
审视中国的半导体自给自足
移动处理器：海思、展讯、ASR、松果、中兴 (Sanechip) 服务器 /AI：海思、寒武纪、澜起、阿里巴巴、亿智科技、华芯通、大鱼、ThinkForce、Illuvatar、寒武纪、比特大陆、兆芯、龙山、亿邦 GPU：景嘉、中芯 MCU：兆易创新、君正、紫光国芯、中芯国际、士兰微、汇顶、大唐、华大、聚辰、宜信、迈德微、汇纳微 RF IC：锐迪科、万芯、华为、卓胜微、中兴微 消费电子：瑞芯微、全志、晶晨、炬芯 触摸 / 指纹 IC：汇顶、思立德、Fortsense、百特莱、集创北方、比亚迪 CMOS 图像传感器：韦尔半导体 (OVT)、格芯、思比科、艺迪、华大、集创北方 驱动 IC：中智科技、晶门科技、集创北方 智能卡：同方国芯、大唐、华大、国民技术、复旦、华虹 IC 存储器：兆易创新、长江存储、长鑫、福建金华、Reliance Memory (Rambus/Giga JV)、ISSI、聚辰科技 监控 / 视频：华为、富瀚、中星微、君正、神龙芯、国科、亿智、大华、依图、地平线 FPGA：国云科技、复旦微、紫光国芯、华大
日常经济见解
印度尼西亚在2025年的经济前景仍然乐观，印尼银行预测GDP增长超过5％，并得到稳定的通货膨胀和强劲的国内需求的支持。但是，包括外汇保留规则在内的政策干预措施引起了出口商的关注，促使政府免除石油和天然气部门，并引入新的BI金融工具以优化FX流量。全球15％的全球最低税（GMT）压力给印度尼西亚增强其投资激励措施，而下游项目的强制性融资表示关键行业的政府监督更加严格。FDI流入仍然强劲，埃克森美孚公司将150亿美元用于碳捕获和石化，而巴拉特石油公司（Bharat Petroleum）投资了1.21亿美元。在资本市场中，IDX改组使XL Axiata和Indosat取代了ACES和PGEO，反映了部门的变化。金融科技贷款已达到978万亿IDR，新的OJK信用评分模型集成了电子商务和公用事业账单数据。同时，采矿部门面临修订，包括扩大大学和宗教机构的许可证，而镍价格则在供过于求的情况下挣扎。在绿色经济中，印度尼西亚将到2035年的排放量减少23％，实施了新的反固定措施，并将74亿美元的巨型海墙与卫生项目融合在一起。，由于印尼独角兽面临欺诈指控，数字部门正在受到审查，而阿里巴巴云则增强了其AI的存在。印度尼西亚的地缘政治战略不断发展，平衡我们，中国和区域关系，而普拉博沃的政府将重点放在成本降低和经济转型上，因为它标志着100天的任职时间。
行业量子计算应用
计算技术推动了工业，科学，政府和社会的进步。尽管这些技术构成了智能系统的基础并实现了科学和业务创新，但它们也是进步的限制因素。量子计算有望通过更好，更快的解决方案来克服这些局限性，以优化，模拟和机器学习问题。过去几年的特征是量子计算的重大进展（例如，Google的量子至上实验），但该技术仍处于起步阶段，缺乏商业上相关的规模和应用。研究和工业化活动目前由国际技术公司（例如IBM，Google，Amazon Web服务，微软，霍尼韦尔，阿里巴巴）和初创企业（例如Ionq，Rigetti，D- Wave）驱动。到目前为止，行业在量子计算领域的最先进工作非常依赖于这些合作伙伴。欧洲和德国正在成功建立研究和资金计划，以促进技术的生态系统和工业化，从而确保数字主权，安全和竞争力。这样的生态系统包括硬件/软件解决方案提供商，系统集成商以及研究机构，初创企业（例如AQT，IQM）和行业的用户。量子计算广泛适用于影响所有行业的优化，机器学习和模拟中的业务问题。因此，行业在这个新兴的生态系统中寻求积极作用是有助于的。我们提出量子技术和应用联盟（QUTAC）的愿景是建立和推进量子计算生态系统，支持德国政府和各种研究计划的雄心勃勃的目标。我们共同认为，量子计算提供了一个令人信服的机会，可以提高数字主权并确保整个行业的竞争优势。QUTAC的应用工作组由代表不同行业的十名成员组成，特别是汽车制造，化学和药品生产，保险和技术。在本文中，我们（与空客作为外部贡献者）一起调查了这些部门以及航空航天行业中量子计算的当前状态，并确定了QUTAC对生态系统的贡献。
OMNI频道为什么允许零售商促进供应...
摘要全渠道（OC）方法在正常条件下提高了效率，并在危机爆发时提高了弹性，例如Covid-19。我们采用顺序混合方法研究来进行两阶段的研究，以探讨OC零售商如何实现供应链弹性（SCR）。在第1阶段，OC零售商促进SCR的三个关键功能被定性地确定，即协作，灵活性和冗余，以及基于动态功能视图而开发的概念模型。在第2阶段中，通过使用部分最小二乘结构方程模型模型来基于225个中国OC零售商的样本来测试假设，从而定量检查了关键能力在三个阶段促进SCR中的作用，即准备，响应性和恢复。调查结果表明，灵活性和冗余对于响应能力更为重要，而协作对于恢复而言更为重要，为支持零售商的OC转型提供了宝贵的见解，并设置了能够承受供应链中断的能力组合。关键字：全渠道零售；供应链的弹性；牢固的能力；动态功能查看纸张类型：研究论文1。引言在当今高度连接的全球市场，不可预测的，低概率和高影响力的破坏事件（例如Covid-19）正成为零售商的长期成功和生存的严重威胁（Shekarian和Mellat Parast，2021年）。例如，沃尔玛和塔吉特（Walmart）和塔吉特（Target's）将消费者订单在网上使用路边拾取来实现，从而在中断期间增加了市场份额和利润。COVID-19 PANDEMAIC强调了Omni-channel（OC）零售商如何通过协调和整合其多个渠道来提供无缝购物服务（Song等，2021），具有弹性能力，几乎没有额外的成本，这要归功于后端操作中的协同作用（Chopra等人2021Al。2021Al。尽管开发出这种弹性结构时没有考虑风险（Chopra等，2021； McKinsey，2020）。同样，小型零售商在第三方的支持下经营OC业务，在正常时间增加销售额并在危机期间提供弹性。例如，亚马逊使用其在线平台以及其存储和履行服务，而阿里巴巴和Shopify为其在线平台提供了仓库和履行服务，使小零售商能够在Covid-19-9 Pandemic中追求OC零售（OCR）。然而，没有建立OC结构的零售商并不那么幸运，例如，塞西尔·麦比（Cecil McBee）和继续持有的零售商在大流行期间挣扎，因为他们对步入式商店的高度依赖。
曼雷萨（西班牙），1965 年 10 月 11 日国籍：...
Azkune，Gorka 德乌斯托大学工程学院（西班牙） Bender，Julian 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Bermejo Vega，胡安尼格拉纳达大学（西班牙） Brechtelsbauer，Katharina 斯图加特大学（德国） Coll Vinent Wappenhans，Sandra EOLOS - 浮动激光雷达解决方案，巴塞罗那（西班牙） Cruz Rico，Esther 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Dür，Wolfgang 因斯布鲁克大学副教授（奥地利） Eckholt，Maria TUM 慕尼黑工业大学（德国） González Cuadra，Daniel ICFO-光子科学研究所，卡斯特尔德费尔斯（西班牙） Greplova，Eliska 副教授Kavli 纳米科学研究所，代尔夫特理工大学（荷兰） Hackenbroich，Anna TNG 技术咨询公司，慕尼黑（德国） Hammerer，Klemens 莱布尼茨教授，汉诺威大学（德国） Hauke，Philipp 副教授，特伦托大学（意大利） Hecht，Theresa Horstmann，Birger DLR，亥姆霍兹乌尔姆研究所（德国） Karanikolaou，Teresa ICFO-光子科学研究所，卡斯特尔德费尔斯（西班牙） König，J. Lukas 斯德哥尔摩大学（瑞典） Kohler，Dominic Siemens，慕尼黑（德国） Kull，Ilya 维也纳大学（奥地利） Kraus，Barbara 教授，因斯布鲁克大学（奥地利） Lu，Sirui 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴（德国） Mendl，Christian 副教授慕尼黑工业大学 (德国) Metalidis, Georgo Carl Zeiss Microscopy GmbH, Oberkochen (德国) Murg, Valentin TNG 技术咨询公司, 慕尼黑 (德国) Muschik, Christine 助理教授 IQC, 滑铁卢大学 (加拿大) Ni, Xiaotong 阿里巴巴, 上海 (中国) Nigg, Simon swissQuant (瑞士) Paulisch, Vanessa QAware GmbH, 慕尼黑 (德国) Sala, Pablo 慕尼黑工业大学 (德国) Scalet, Samuel 剑桥大学 (英国) Schiffer, Benjamin 马克斯普朗克量子光学研究所, 加兴 (德国) Schindler, Paul 马克斯普朗克复杂系统物理研究所, 德累斯顿 (德国) Schwager, Heike Intel, 慕尼黑 (德国) Scandi, Matteo ICFO-光子科学研究所, 卡斯特尔德费尔斯 (西班牙) Weinfurtner, Silke 助理教授诺丁汉大学数学科学学院 (英国) 魏志远 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴 (德国) 杨逸伦 马克斯普朗克量子光学研究所，加兴 (德国)