REITs 这一投资安排在全球已有大约 60 年的发展历程,目前在美国最为繁荣,总市值接近 万亿美元,其中包括工业仓储物流、自助仓储、医疗保健、数据中心等“泛基建”在内的 基础设施 REITs 市值占比总共超过 50%,发展前景非常广阔。除美国外,日本、澳大利亚、 中国香港地区、新加坡等多国均已推出 REITs 相关政策,诞生了一批经营稳健的 REITs 上 市公司。在这些基建 REITs 中,我们将对通信电塔、数据中心(IDC)、工业物流、太阳能 电站的龙头公司成功经验进行分析,再对自助仓储、工业物流近年来表现一般的泛基建 REITs 稍作解读。 1.1.1. 成功典范:美国电塔、易昆尼克斯
2023-02-28 18:45:23 2.09MB 金融 金融科技
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项目管理模板_05收尾_5经验教训.pdf
2022-05-25 09:01:06 31KB 文档资料 资料
模型可解释性是在需要可靠性和安全性的高风险领域(如医疗和自动化交通)以及具有重大经济意义的关键工业应用(如预测维护、自然资源勘探和气候变化建模)中建立信任和采用人工智能系统的先决条件。
2021-10-21 21:32:11 4.16MB 可解释人工智能
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甲方安全不好搞 安全建设 监控先行 百度安全监控发展历程 邮箱撞库、拖库、后门 在合适的地方做合适的事 邮箱撞库监控-经验 邮箱撞库监控-坑点 拖库检测-经验 拖库检测-坑点 后门检测-经验 后门检测-坑点
质量体系表格经验教训数据库.xlsx
2021-05-19 15:02:15 12KB 数据库
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亚开行-泰国基于国家社区的老年人长期护理计划的经验教训
绍了一些LVDS收发调试经验教训计划总结
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亚开行-特殊项目协调人办公室的经验教训:斯里兰卡清洁能源和网络效率投资项目.pdf
2020年2月7日-2月12日,AAAI 2020 于美国纽约举办。AAAI2020关于可解释人工智能的Tutorial引起了人们极大的关注,这场Tutorial详细阐述了解释黑盒机器学习模型的术语概念以及相关方法,涵盖基础、工业应用、实际挑战和经验教训,是构建可解释模型的重要指南。
2021-04-03 12:08:20 42.65MB XAI
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作为一个稚气未脱的,热心的19岁青年,我走进了谷歌——一家当时已有3000人的高科技公司——做好了尽自己最大努力学习的准备。在接下来的六年时间里,我发现谷歌style并不仅仅意味着酒店式的洗衣服务和免费的美食供应。哪怕我是最年轻的员工之一,也没人会来提携我。几周之内,截止期限,各种责任,复杂项目开始往我身上倾倒。我甚至都没有接受过一次金融类的培训课程,就需要用两个星期的时间制订一个进入非洲和东欧的战略。我得足智多谋随机应变。现在作为一个高科技企业家,作为一个历经各种浮沉的企业家,我想将我在谷歌带走的5条最有价值的经验教训分享给大家。进入谷歌后不久,我学会
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