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World File Search System定量模型
将定量模型放入测试
经济学中定量建模的Raisonsd'être之一是通过对如果要实施给定政策进行反事实模拟来提供有关政策选择的指导。毫无疑问，这些模拟提供的数字填补了对具体投入的需求，从英国脱欧的经济后果到全球碳税的经济后果。但是，如Dawkins等人所讨论的那样，关于这些模拟的经验信誉的争论更多，从不切实际的假设到普遍缺乏透明度，如Dawkins等人所讨论的。（2001）。本文的目的是帮助评估和潜在地增强国际贸易和其他相关领域的定量模型所获得的预测的经验信用。为此，我们引入了一种仪器变量（IV）基于拟合的优点度量，为在任意一般均衡环境中测试因果预测以及估计这些预测中的平均错误指定提供了基础。遵循“所有模型都是错误的，但有些模型都是有用的”，该措施并非旨在评估定量模型是“正确的”还是“错误”，而是在准确地回答某些反事实问题的意义上是否“有用”。作为如何在实践中使用我们合适的措施的说明，我们重新审视了Fajgelbaum，Gold-Berg，Kennedy和Khandelwal（2020）（Henceforth FGKK）所预测的特朗普贸易战的福利后果。1
理解并评估定量模型 -
关于此文档 �������������������������������������������������������������������������� �������农业研耗数学建模：什么公共卫生想知道什么。处理过程 - ������农业研磨 研究问题问题，问题 ����������������������������������������������������������������������������������������6数据和证据的来源 �������农业研耗 - ������农业研耗模型变量和结构 �������农业研耗 �������农业研耗 模型参数参数 ���������������������������������������������������������������������������������������10模型不确定性 ���������������������������������������������������������������������������������� ���������������������������������������������������������������������������������11
Triboelectric电荷转移的定量模型
抽象的摩擦式摩擦或接触材料会导致电荷转移时，在许多领域都无处不在，并且已经详细研究了几个世纪。尽管如此，对摩洛电性的完整描述仍然难以捉摸。在这里，我们分析了金属垂体和半导体之间的接触，包括来自半导体耗尽区的贡献以及由于阿森特式接触处的应变梯度而产生的挠性偏振。然后讨论和计算涉及的电荷转移涉及的免费费用。因此，我们开发了一个定量模型，用于摩擦电荷转移，该模型详细介绍了如何使用接触参数的电荷传输量表，耗尽和挠性性的相对影响，并且与多种类别的TriboElectric实验中的各种趋势一致。
FinanceGPT实验室 - 大量定量模型
摘要此白皮书介绍了FinanceGpt，这是一种新型的变异自动编码器生成对抗网络（VAE-GAN）框架，旨在解决大语模型（LLMS）和传统预测AI在财务预测和股票价格预测中的局限性。本文引入了大型定量模型（LQM），这是一种针对定量融资应用定制的新型预训练的生成AI模型。lqms捕获了定量关系的复杂性，并从复杂的财务数据中提取见解，解决数据波动的挑战，有限的历史数据，非线性关系和过度拟合。本文探讨了LQM的建筑，培训，应用和优势，以及它们改善AI驱动的财务分析和决策的潜力。它还讨论了FinanceGPT在人工通用情报（AGI）更广泛背景下的作用，从而强调了其对AGI在金融和投资中的发展的潜在贡献。
基于机器学习的定量模型（logbb_pred ...
1 chung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。 Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wrenchung-ang University，首尔06974，韩国共和国2个儿科神经病学部，儿科学系儿科学系，伊森斯大学医学院，癫痫研究所，癫痫研究所，癫痫研究所，塞尔03722，韩国共和国33722，韩国共和国3.韩国化学技术研究所，大韩民国大厦34114，韩国塞蒙大学生命科学学院生物整合科学与技术系，韩国共和国05006 *通讯作者。Chung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。 电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan WrenChung-ang University生物医学工程系，84 Heukseok-Ro，Dongjak-Gu，首尔06974，大韩民国。电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。） 副编辑：Jonathan Wren电子邮件：blisszen@cau.ac.kr（D.N。）副编辑：Jonathan Wren
管理中的定量模型和方法II
CB1。 学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。 学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。 CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB1。学生在研究领域中表现出对知识的财产和理解，该研究领域以中等教育的基础为基础，并且通常处于依靠高级教科书的同时，还包括一些涉及研究CB2领域尖端的知识的方面。学生能够以专业的方式将自己的知识应用于他们的工作或职业，并拥有通过在学习领域内的论点和解决问题解决的能力。CB3。 学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。 CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB3。学生有能力收集和解释相关数据（通常在其研究领域），以做出判断，包括反思相关的社会，科学或道德问题。CB5。 学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。 cg1。 能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。 CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CB5。学生将发展具有高度自治的进一步学习所需的学习技能。cg1。能够通过主动，决策，创造力，关键推理解决问题，并在工业工程领域进行知识，技能和能力传达和传递知识，技能和能力。CG3。 能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。 知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。 CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG3。能够在工业技术领域设计系统，组件或过程以满足所需规范CG4的能力。知识和应用当前立法以及工业工程领域的规格，法规和强制性标准的能力。CG5。 对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。 公司的组织和管理。 CG6。 应用公司组织的知识。CG5。对公司的概念，机构和法律框架的概念充分了解。公司的组织和管理。CG6。 应用公司组织的知识。CG6。应用公司组织的知识。CG8。 知识和应用质量原则和方法的能力。 CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG8。知识和应用质量原则和方法的能力。CG9。 知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。 ra1。 知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。 ra2。 工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。 研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。 ra5。 工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。 ra6。 横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。CG9。知识和应用计算和实验工具的能力来分析和量化工业工程问题。ra1。知识和理解：在工业领域内具有对科学，数学和工程学的基本知识和理解，以及对力学，固体和结构力学，固体和结构力学，热工程，流体力学，生产系统，电气和自动化，工业组织和电气工程的知识和理解。ra2。工程分析：为了确定工业领域内的工程问题，识别规格，建立不同的分辨率方法并选择最适合其解决方案的方法。研究与创新：能够使用适当的方法进行研究并在工业工程领域做出创新贡献。ra5。工程应用程序：能够根据成本，质量，安全性，效率和对环境的尊重的标准，将其知识和理解应用于工业工程领域的问题，设计设备或流程。ra6。横向技能：在当今社会中具有必要的技能来实践工程。
两个发展中国家城市的能源政策和污染：定量模型
我们研究了两个发展中国家城市的能源和运输政策对污染的影响。我们使用定量平衡模型，可选择住房，能源使用，住宅位置，运输模式和能源技术。污染来自通勤和住宅能源的使用。校准模型参数以复制两个发展中国家城市Maputo，Mozambique和Indonesia Yogyakarta的关键变量。在反事实模拟中，我们研究各种运输和能源政策如何影响均衡污染。策略可能会引起增加住宅能源使用或切换到高排放模式或位置的反弹效应。通常，对于公共交通或现代住宅能源技术的补贴，这些反弹效应往往最大。
大脑Windkessel的定量模型及其与颅内动力学疾病的相关性
颅内动力学的客观传统模型无法捕获颅内压（ICP）脉冲的几个重要特征。实验表明，在局部振幅最小值上，ICP脉冲通常在动脉血压（ABP）脉冲之前，而颅骨是一种带滤波器的带滤波器，以心脏速度为中心，用于ICP脉冲，并以ABP脉冲为中心，这是大脑Windkessel机制。这些观察结果与现有的压力容量模型不一致。探索这些问题的方法，作者通过使用简单的电气储罐电路对ABP和ICP脉冲进行了建模，并通过使用自动回流（ARX）建模将电路的动力学与狗的生理数据进行了比较。结果作者的ARX分析显示了犬颅颅骨和脉冲抑制之间的一致性，他们使用电路和颅骨之间的类比来检查脉冲抑制的动力学。结论生理数据和电路动力学之间的对应关系表明，大脑Windkessel由脑实质和CSF的节奏运动组成，它不断反对收缩和舒张血流。已通过流动敏感的MRI记录了这种运动。在热力学术语中，脑动脉灌注的直流电流（DC）功率驱动平滑的毛细管流动和交流电流（AC）功率分流，通过CSF脉冲能量到静脉。这表明脑积水和相关疾病是CSF路径阻抗的疾病。阻塞性脑积水是高分辨率引起的高CSF路径阻抗的结果。正常压力脑积水（NPH）是由于低惯例和高依从性而导致的高CSF路径阻抗的结果。低压脑积水是高电阻和高依从性引起的高CSF路径阻抗的结果。心室肿大是一种自适应生理反应，可增加CSF路径体积，从而降低CSF路径的耐药性和阻抗。伪肿瘤脑是具有正常CSF路径阻抗的高直流功率的结果。CSF分流是一种辅助Windkessel，它会排出能量（从而降低ICP），并降低CSF路径的阻力和阻抗。Cushing的反射是极端的辅助Windkessel，它保持直流功率（动脉高血压）并降低交流电源（心动过缓）。Windkessel理论是一种用于研究通过颅骨流动的热方法方法，它指出了对脑积水和相关疾病的新理解。
与动物的翻译机制的人类神经血管耦合的定量模型
神经元通过神经血管耦合（NVC）调节血管的活性。对NVC的详细理解对于了解大脑功能成像技术的数据至关重要。NVC的许多方面均已通过实验和使用数学模型进行了研究。已经在啮齿动物，灵长类动物或人类中测量和建模了血液体积和流量，局部场电位（LFP），血红蛋白水平，血液氧合水平依赖性反应（BOLD）和光遗传学的各种组合。ever，这些数据尚未将其汇总到统一的定量模型中。我们现在提出了一个数学模型，该模型描述了所有此类数据类型，并保留了实验之间的机制行为。例如，从小鼠的光遗传学和显微镜数据的建模，我们学习细胞特异性贡献；血管反应中的第一个快速扩张是由无互操神经元引起的，较长刺激过程中扩张的主要部分是由金字塔神经元引起的，峰后峰值下声不足是由NPY-神经元引起的。这些见解在随后的所有分析中被翻译和保存，以及有关血红蛋白动力学和LFP/BOLD-INTERPLAY的其他见解，这些见解是从啮齿动物和灵长类动物的其他实验中获得的。该模型可以预测不用于培训的独立验证数据。通过将数据与来自不同物种的互补信息结合在一起，我们俩都更好地了解每个数据集，并为人类数据的新型综合分析提供了基础。
高级证书不确定性或摩擦？稀缺的安全资产的定量模型 *
1我们假设代理具有多个先验实用程序，其平均值不同。因此，与风险不同的是，歧义对公用事业有一级影响。参见Ilut和Schneider（2022），以比较不同模型与不确定性模型以及它们在宏观和金融应用中的使用2例如，例如，全球金融危机（GFC）之后的这种法规包括巴塞尔III杠杆比率规则和美国补充杠杆比例（请参阅Duffie（2018）进行讨论。已经提出了这些更紧密的杠杆约束，以解释GFC之后的一系列财务套利的出现（例如，参见Boyarchenko等人。（2018），Avdjiev等。（2019）和Du等。 （2023））。 3参见例如Corrado等。 （2009）和Corrado and Hulten（2010）使用汇总数据记录了这一趋势。 最近的其他工作，例如Crouzet和Eberly（2019），Crouzet等。 （2022）和Falato等。 （2022），此外，使用公司级别的数据来强调这一趋势并将有形的杠杆联系起来。（2019）和Du等。（2023））。3参见例如Corrado等。（2009）和Corrado and Hulten（2010）使用汇总数据记录了这一趋势。最近的其他工作，例如Crouzet和Eberly（2019），Crouzet等。（2022）和Falato等。（2022），此外，使用公司级别的数据来强调这一趋势并将有形的杠杆联系起来。