1.机构操盘三合一庆典版.tn6

### 北欧四国养老基金资产配置与投资运营情况研究 #### 一、养老金机构基本情况 **（一）丹麦 ATP** 丹麦的劳动力市场补充养老金计划（ATP）是该国最大的养老基金之一，其特点在于根据养老金给付的特征进行资产配置。ATP通过将组合切分为对冲组合和分红组合来确保当前养老金支付的安全性，同时通过全球化投资策略增加未来受益人的待遇期望。 **（二）芬兰 Keva** 芬兰的地方政府公务员养老金（Keva）是一个管理芬兰地方政府和教会员工养老金的机构。Keva采取了一个清晰简明的参考组合模式来进行资产配置，这种方式有助于提高组合收益的可预测性。 **（三）挪威 GPFG** 挪威的政府养老金全球基金（GPFG）是世界上最大的主权财富基金之一，主要通过全球化的投资策略来实现资产增值。GPFG同样采取参考组合模式进行资产配置，这使得其资产配置策略更加透明且易于理解。 **（四）瑞典 AP** 瑞典的国民养老金公司（AP）由四家独立运作的养老金基金组成。这些基金各自负责一部分国家养老金的投资管理，采用赛马机制鼓励竞争并寻找最佳的投资实践方法。 #### 二、资产配置与组合构建 **（一）丹麦 ATP** 丹麦ATP的资产配置策略特别注重风险管理。通过对冲组合来保障当前养老金支付的安全性，同时通过分红组合在全球范围内进行多元化投资，以提高未来的收益率。这种策略不仅考虑到了短期支付需求，还关注长期增长潜力。 - **对冲组合**：完全由固定收益资产组成，主要用于抵消养老金给付的负债，从而减少利率变化带来的风险。 - **分红组合**：在全球范围内进行多元化投资，包括股票、固定收益、另类投资等，旨在实现资产的长期增值。 **（二）芬兰 Keva** 芬兰Keva采取参考组合模式，这意味着其资产配置策略与全球市场基准挂钩。这种方式可以更好地反映市场状况，同时也有助于控制成本和提高收益的可预测性。 - **资产配置**：Keva的投资组合包括股票、固定收益证券、房地产和其他资产类别，其中股票占比相对较高。 - **投资策略**：通过参考组合模式，Keva能够更灵活地调整其投资组合以应对市场变化。 **（三）挪威 GPFG** 挪威GPFG的资产配置策略也是基于参考组合模式。作为全球最大的主权财富基金之一，GPFG拥有庞大的资产规模，其投资组合遍布全球各地。 - **资产配置**：GPFG的投资组合包括股票、固定收益、房地产等多种资产类别，其中股票投资占比较大。 - **投资策略**：GPFG强调长期投资理念，通过多元化投资来分散风险，同时积极寻求海外投资机会以获得更高的回报。 **（四）瑞典 AP** 瑞典AP基金采取了一种创新的赛马机制，每家基金都有机会证明自己的投资能力。这种机制鼓励竞争，有助于发现最佳的投资策略。 - **资产配置**：AP基金的投资组合通常包括股票、固定收益、房地产等多种资产类别，各家基金会根据自身优势进行差异化配置。 - **投资策略**：通过赛马机制，AP基金能够在不同领域寻找最佳投资实践，实现投资组合的最大化收益。 #### 三、投资组合业绩 **（一）丹麦 ATP 分红组合** 丹麦ATP分红组合在过去几年的表现相当稳健，其长期增长率高于大多数同类型基金。这种稳定性和增长性得益于其全球化的投资策略和对风险管理的重视。 **（二）芬兰 Keva** 芬兰Keva的投资组合在过去十年间表现良好，尤其是在股市上涨时期，其收益与全球市场表现保持一致。这主要得益于其明确的参考组合模式和灵活的资产配置策略。 **（三）挪威 GPFG** 挪威GPFG的投资组合在过去十年间取得了显著的增长，其海外投资部分尤其表现出色。这得益于其广泛的全球投资布局和对新兴市场的积极参与。 **（四）瑞典 AP** 瑞典AP基金的表现各异，但整体上展现出较强的竞争力。每家基金都通过不同的投资策略实现了良好的业绩，尤其是那些专注于特定领域或市场的基金表现尤为突出。 北欧四国的养老基金在资产配置与投资运营方面展现了高度的专业性和多样性。通过对比分析，我们可以看到不同策略下的优劣，并从中汲取经验教训，为我国养老基金管理提供有价值的参考。

启语设计稿培训机构门户设计分享（设计交付，客户拒不付款，很无耻，还在用我的设计） 有合同的，而且交付后拒不付尾款，开始说付，然后是拖着不付，说自己的款没有收到，最后一分都不付，目前网站上就是用我们的设计,拿来就可以用，这就是不付款的代价，现在就拿来分享给大家用吧，拿来就可以用的，切好了的html

教育培训机构网页模板是专门为教育和培训行业设计的一套网页布局方案，旨在帮助这些机构构建专业且吸引人的在线存在。在互联网日益普及的今天，拥有一个功能完备、视觉效果优秀的网站对于教育机构来说至关重要，它不仅可以展示机构的课程、师资力量，还可以作为招生宣传和在线学习的平台。 我们要理解网页模板的重要性。网页模板是一种预先设计好的网页结构，包含了基本的HTML、CSS和可能的JavaScript代码，使得非专业开发者也能快速搭建网站。对于教育机构而言，选择一个与自身品牌形象相符的模板可以节省大量的时间和成本，并且可以保证网站的专业外观。 标签“教育”、“培训”和“机构”提示我们，这个模板将专注于展示教育服务、课程信息和机构资质。它可能包含专门的模块来介绍教学团队、课程大纲、学生评价以及报名流程。此外，还可能有在线预约、在线咨询和支付功能，以方便潜在学员了解和购买课程。 “网页模板”这一标签表明，该资源可能包括了多种页面布局，如首页、课程页面、关于我们、新闻动态等。这些页面通常预设了色彩搭配、字体样式、图片布局等设计元素，以统一网站的整体风格。用户可以根据自己的需求进行微调，或者直接使用模板提供的设计。 压缩包中的“ReadMe.txt”文件通常包含了安装和使用模板的指南，用户应当首先阅读这个文件以获取正确的操作步骤。而“轻松设计漂亮的网页-mobanwang.com.url”是一个网址链接，可能是推荐的设计网站或者教程，可以帮助用户进一步学习网页设计和优化。 “bonus”文件夹可能包含了额外的设计元素、图标、图片或示例内容，供用户在构建网站时使用。这些附加资源可以增强网站的视觉吸引力，使其更具个性化。 “PSD”文件是Adobe Photoshop的源文件格式，通常用于网页设计的原型制作。这个文件可能包含了模板的所有设计层和图层，用户可以通过编辑PSD文件来调整颜色、图像和布局，以符合自身的具体需求。 这个教育培训机构网页模板是一套完整的解决方案，涵盖了教育机构建立网站所需的各种要素。通过合理利用这些资源，机构可以创建一个既美观又实用的在线平台，有效提升其在数字化时代的竞争力。在使用过程中，应注意遵循网页设计的最佳实践，确保网站的用户体验友好，同时兼顾搜索引擎优化，以便在众多在线教育平台中脱颖而出。

《商用密码应用安全性检测机构能力评审实施细则》是指导和规范我国商用密码应用安全性检测机构工作的重要文件，旨在确保这些机构具备必要的技术能力和管理水平，从而有效保障国家网络安全和信息安全。"密评"，即密码应用安全性评估，是这个领域中的核心概念，涉及到对使用商用密码技术的系统、产品和服务进行安全评估的过程。 本细则详细规定了商用密码应用安全性检测机构的评审内容、标准和程序。评审内容包括机构的基本条件、技术能力、管理能力、服务质量等多个方面。基本条件主要关注机构的合法性和组织架构；技术能力则涵盖密码技术研究、检测方法、实验设施等方面；管理能力涉及质量管理体系、人员培训和资质管理；服务质量则强调检测过程的公正性、保密性和及时性。 在技术能力方面，商用密码应用安全性检测机构应具备先进的密码理论和技术研究能力，能够对各类商用密码算法、产品和系统进行深入分析和测试。此外，还要求有完善的实验室环境和设备，以支持各类安全检测实验的开展。 管理能力方面，机构需建立并有效执行质量管理体系，确保服务质量和结果的可靠性。人员培训和资质管理是关键，所有工作人员应具备相应的专业知识和技能，并定期接受专业培训，以适应不断变化的技术环境。 服务质量方面，机构应保证其评估活动的公正性和独立性，遵循科学公正的原则，避免利益冲突。同时，保护客户的商业秘密和隐私，确保评估结果的保密性。服务响应时间也是重要的考量因素，机构应能在规定的时间内完成检测任务，为用户提供高效的服务。 在评审过程中，会依据国家相关法律法规、技术标准和行业规范，对机构进行全面评估。评审结果将决定机构是否获得或保持商用密码应用安全性检测资格。对于已获得资格的机构，还会进行周期性的复评，以确保其持续符合要求。 总结来说，《商用密码应用安全性检测机构能力评审实施细则》是确保我国商用密码应用安全性检测行业健康发展的重要法规，通过严格的评审机制，推动了密码技术在各个领域的广泛应用，有力地保障了国家的信息安全。这一细则的实施，对提升密码应用的安全水平，增强社会公众对数字信任的信心具有重大意义。

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

EAST5.0 银保监会(金融监督管理局) 银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）数据结构一览表

介绍 ​ 通过该系统，养老机构可将各职能部门、服务单元以及外部市场连成一个有机整体，进行快速、高效的信息收集和业务处理；辅助医疗、康复、护理、供给、消耗、咨询、办公、劳资及财务等多项管理功能，整合内外部环境多方面的信息，为养老机构的管理和服务提供适时、准确、可靠的决策依据，提高经营管理效能，增强养老机构的核心竞争力。 ​ 建立一个计费收费管理、接待咨询管理、老人档案、人事管理、仓库管理、统计分析全面集成、资源共享的信息化管理系统，全面提高经营管理水平。 　　规范收费管理，实现精准、迅捷的电脑自动化计费、结账，提高收费工作效率，提升财务管理质量。 加强老人档案资料和服务项目的管理，提供多角度的在住老人情况分析功能，辅助管理层，随时全方位掌握老人信息，提升服务质量。 　　提高仓库物品周转效率，规范仓库管理运作，降低库存和运营成本。 　　通过系统的实时的数据统计分析，给管理人员提供全面、准确的、科学的决策依据。 适用范围 　　适用于养老院、老年福利院、老年公寓、敬老院、老年康复中心、大型养老社区等养老机构。　　 系统特点 　　 操作简单，界面友好：满足客户已有的操作习惯；

针对MSC Adams难以完成大变形柔性体的建模及仿真，提出将一根钢丝绳细化成若干绳节，绳节之间采用线性衬套连接的建模方法. 运用Adams的宏命令完成滑轮-绳索机构的装配及约束添加，通过合理设置仿真参数，进行动力学仿真. 仿真结果验证了滑轮-绳索机构建模的合理性，为滑轮-绳索机构的冲击和振动问题提供了理论依据.

并联机器人资料。燕山大学 黄真教授PPT，pdf版。研究并联机器人方向必看