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World File Search System市场预测
付款余额（2024年3月），2024年5月13日
经常账户余额在3月份的赤字高于预期的45.4亿美元。12个月的累积赤字减少了7亿美元，至312亿美元（占GDP的2.7％）。经常账户余额在11月至1月以季节性调整的条款记录了显着改善，由于外交赤字的扩大并恢复到2023年11月，在2月和3月逐渐恶化。第一季度的基本趋势意味着2024年的经常账户赤字约为185亿美元。但是，贸易部发布的临时数据表明，外交余额的恶化在4月继续。尽管我们估计，截至4月的基本趋势增加到25-260亿美元，但由于财务状况的紧缩，我们预计在未来时期的基本趋势会再次下降。在这种情况下，我们预计经常账户赤字在全年中约为GDP的2.0％。市场预测约为300亿美元（占GDP的2.5％）。在融资方面，看到地方选举之前的不确定性后果。3月，资本流入仍低于经常账户赤字，38.3亿美元，而由于净错误和遗漏项目的高度流出额为96亿美元，储备金减少了103亿美元。每周证券统计和CBRT每日分析资产负债表数据显示，三月的趋势在选举后反转。在4月和5月，通过公平和债券市场和掉期都有大量资本流入。因此，CBRT储备还以较高的速度恢复。
乌克兰数字技术的分析：问题和前景
摘要本文研究了乌克兰和欧盟数字技术的发展和扩散，及其对社会和经济的影响。它强调了数字解决方案的快速增长和采用，并强调了乌克兰在这一领域进一步进步的重要潜力。数字技术对企业的关键好处包括市场预测，流程自动化，资产监控，降低成本，改进的产品和服务质量以及远程支持。但是，这些好处伴随着风险，例如潜在的工作损失，网络安全和隐私威胁以及数据和人力资源质量问题，尤其是中小型企业（中小型企业）。进行了一项调查，以评估乌克兰中小企业采用数字技术并确定挑战的准备。为了提高数字转型的效率，本文提出了创建一个整合所有利益相关者利益的创新生态系统。基于Igor Sikorsky Kyiv理工学院的数字创新中心模型作为一个成功的例子，展示了研究人员，教育机构，中小型企业和国际合作伙伴之间有效的合作。此模型有助于估计资源成本和时间，最大程度地减少开发和实施风险并响应客户需求。通过数字技术结合科学，教育和商业的系统方法旨在增强人类潜力并解决经济和社会经济问题。对本地数字创新枢纽的越来越重视将有助于建立国家创新生态系统并增强该国数字技术领域的竞争力。
什么使太空活动变得商业化？
20 世纪 50 年代至 80 年代，美国航天部门的活动由政府推动、政府资助、政府管理，并得到工业部门的协助。非政府航天活动的意识起源于 20 世纪 80 年代，随着资金雄厚的私营公司的成立，在 21 世纪初逐渐凸显。本文从组织演进的角度来细化“商业”航天市场和活动的含义，并将结果与航天界作者先前的讨论进行比较。从组织理论的角度来看，演进变化模型的三种主要力量（变化、选择和保留）为新的商业航天活动讨论提供了一个框架。这三种力量的强度可以共同表明一个市场有多“商业化”。两个案例说明了该框架的应用：20 世纪 60 年代美国太空竞赛时代的活动和当前的太空旅游市场。尽管行业内各公司争夺各种合同，但阿波罗计划显然是由政府推动的，并且在很大程度上不是“商业”的。当前的太空旅游市场显然被认为是“商业”的，但有条件。这篇评论的结论包括适当的分析水平来讨论太空市场的特征，对美国太空竞赛时代和当前太空旅游的“商业”活动的比较分析，估计三种演化模型力量强度的代理推断，以及对“商业”市场预测准确性的警告。
人工智能在商业模拟分析中的应用
世界正在向数字化未来迈进。行业和企业的数字化转型预计将反映和体现工业 4.0 技术（Aleksendri & Carlone，2015 年）。这个时代最突出的技术之一包括使用区块链、物联网和云计算进行商业模拟，使用人工智能。Dirican（2015 年）将人工智能的使用定义为机器执行人类能够做的事情的能力，例如基本通信，因此被称为智能。人工智能与自动化为商业行业提供了各种机会（Donepudi，2018 年）。在商业模拟中使用人工智能可以更好地解决问题，提高市场预测的准确性，以及更快地将更多输入集成到系统中。人工智能并不是一个较新的技术主题，也不是一个新的研究领域（Saka、Dogan 和 Aydogdu，2013；Frayret 等，2007）；然而，直到最近，技术进步才确定了人工智能在多个学科和行业中的潜力（Min，2010；Efendigil、Onüt 和 Kahraman，2009），因此，人们对其在各个研究领域的适应性提出了担忧（Martínez-Lopez ´ 和 Casillas，2013；Rekha、Abdulla 和 Asharaf，2016），更不用说在商业模拟过程中了。虽然信息技术中的一些研究领域只关注公司的竞争必要性，但人工智能的使用已成为那些应用其实践的公司的一种竞争优势（Feo 和 Resende，1995）。许多公司正在从远程监控其产品在市场上的表现转向控制、优化等新领域，以及先进的人工智能系统，旨在改善其市场的功能（Redding & Turner，2015）。
通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
金融领域的人工智能与机器学习
在 2020 年代，人工智能 (AI) 日益成为一种主导技术，得益于新的计算机技术，机器学习 (ML) 近年来也经历了显着增长；然而，人工智能 (AI) 需要杰出的数据科学家和工程师的创新才能发展。因此，在本文中，我们旨在推断金融研究中人工智能和机器学习的智力发展，采用范围界定审查与嵌入式审查相结合的方式，以追踪和审查这些概念的服务。对于技术文献综述，我们逐步采用范围界定审查方法的五个阶段以及 Donthu 等人 (2021) 的文献计量审查方法。本文重点介绍了发达国家和新兴国家金融领域人工智能和机器学习应用的趋势（从 1989 年到 2022 年）。主要目的是强调阐明人工智能和机器学习在金融中的应用的几种研究类型的细节。我们的研究结果总结并发展为七个领域：（1）投资组合管理和机器人咨询，（2）风险管理和财务困境（3），金融欺诈检测和反洗钱，（4）情绪分析和投资者行为，（5）算法股票市场预测和高频交易，（6）数据保护和网络安全，（7）大数据分析，区块链，金融科技。此外，我们在每个领域展示了人工智能和机器学习的研究如何增强当前的金融部门，以及它们在为无数金融机构和组织提供可能性和解决方案方面所做的贡献。最后，我们根据人工智能和机器学习应用的七个领域对 110 份文件进行了全球地图审查。关键词：人工智能、机器学习、金融、范围审查、卡萨布兰卡交易所市场。JEL 分类：C80 论文类型：理论研究
金融市场中机器学习的有效性...
a。假设和研究问题：任何研究项目都始于研究主题的制定和使用机器学习方法的可检验的假设。研究问题必须与金融业有关，并解决目前存在的问题或困难。b。数据收集：收集训练和评估机器学习模型所需的相关数据是下一阶段。这些信息可从许多来源获得，例如新闻报道，股票价格，财务报表和社交媒体。c。准备数据：收集数据后，必须对其进行预处理，以消除任何冗余或不必要的信息，并通过机器学习算法进行准备以用途。必须在此阶段清洁，转换和归一化数据。d。功能工程：在此阶段，密钥变量和指标是根据与问题的相关性确定的。功能工程可能涉及创建新变量或降低维度以提高模型效率和准确性。e。模型开发：根据问题类型（分类，回归等）选择合适的机器学习模型。根据其处理财务数据的能力，考虑了决策树，支持向量机或神经网络等技术。f。模型评估：该模型在数据集的一部分上进行了训练，并在看不见的数据上进行了测试，以评估其预测性能，例如精确，召回或均值误差等指标。g。结果分析：分析结果，将发现与初始假设进行比较，并验证模型提供可行的财务见解的能力。任何矛盾之处都会以未来的改进，结果与现有的财务理论相关。2.2假设：本研究论文构建在以下假设上：假设1：机器学习模型提高了与传统方法相比的金融市场预测的准确性。假设2：由于其适应性的增强学习技术，特别适合在挥发性市场环境中的算法交易和动态决策。
GS未来医疗保健ETF GDOC
1卫生保健由MSCI全国世界卫生保健指数（全球最广泛的全球医疗保健部门指数）代表。Market = MSCI全国世界指数。回报代表过去的表现。过去的表现不能保证未来的结果。基金的投资回报和本金价值将波动，以使投资者的股票在出售或兑换时可能比其原始成本高或多或少。当前的性能可能低于或高于上面引用的性能。请访问我们的网站：am.gs.com，以获取最新的月末收益。绩效反映了一年不到一年的累计总回报，并且年平均年收益大于一年。由于成立时间少于一年的回报是累积的。所有基金绩效数据反映了分布的再投资。截至09/30/2024。来源：高盛资产管理和MSCI。本文提出的经济和市场预测截至本演讲之日起是为了提供信息目的。无法保证将实现预测。请参阅本演讲结束时的其他披露。绩效反映了一年不到一年的累计总回报，并且年平均年收益大于一年。由于成立时间少于一年的回报是累积的。所有基金绩效数据反映了分布的再投资。年度年度基金运营费用（％）0.75％，请注意上图是统一管理费。基金投资顾问高盛资产管理LP。根据资金的管理费，负责基本支付基金的所有费用，不包括基金的12B 1计划（如果有），利息支出，税款，税收，收取基金费用，获得的基金费用，经纪人费用，经纪费，股东的费用，股票持有股权，上限，债权，份额，债权，债权，债权，债权和额外的费用。
前言
技术进步的融合已经诞生了一个新的数字领域：元元。这个沉浸式的，基于虚拟现实的生态系统有望改变各个部门，医疗保健也不例外。当我们站在这个变革性时代的悬崖上，探索元医疗保健中的巨大潜力，其相关挑战和未来指南至关重要。这本书，研究了医疗保健中的荟萃分析：机遇，挑战和未来的方向，是对这个动态十字路口的全面探索。Metaverse不仅是一种未来派的概念，而且是一种切实的力量，当受到利用时，可以彻底改变患者的体验，护理服务和结果。全球市场预测预见到2030年的惊人复合年增长率为35.28％，估值为544.7亿美元。增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术已经推进了医学培训，教学模块和手术程序，以实现前所未有的精度。但是，这些进步并非没有挑战。检查医疗保健中的元评分：机遇，挑战和未来的方向研究了这种技术范式转变的复杂性，剖析了它提出的机遇，挑战和未来方向。这本书浏览了整合这些技术的复杂性，探讨了元词如何建立在虚拟诊所，AI利用率，增强现实，人类数字双胞胎，医学模拟和机器人技术之类的现有概念上。它检查了对患者和临床医生经历的影响，确定了必须克服的差距和障碍。详细的考试深入研究了AR和VR平台如何进行革命 - 进行复杂的手术，并促进行业领导者之间的伙伴关系，以创建开创性的解决方案来改变医疗实践。本书强调了领先公司之间合作的重要作用以及在元医疗平台上的投资，强调了他们的收益，例如降低成本，更好的患者成果，增强的团队合作和提高患者满意度。通过探索市场趋势，技术复杂性和社会经济
民用无人机能力评估 - NASA
执行摘要 本文件介绍了 NASA 牵头的民用无人驾驶飞行器 (UAV) 能力评估的结果。本报告旨在补充国防部长办公室的无人机路线图，其目的有四个方面： • 根据用户定义的需求确定和记录所有无人机未来潜在的民用任务 • 确定和记录支持这些未来任务所需的技术 • 讨论平台能力和所需技术的现状；确定正在进行的技术、计划中的技术以及目前尚无计划的技术。• 为制定全面的民用无人机路线图奠定基础 预计本报告的内容将继续用于评估未来任务的可行性，并帮助影响资金决策，以开发那些被认为是可行或必要的但未包含在已批准资金计划中的技术。报告第 2 部分简要介绍了民用和军用无人机平台。国防部早已认识到无人机在增强作战能力方面的作用，目前的计划强调未来 10 年内无人机能力将显著提升。虽然本报告的重点不是军事领域，但人们认识到，大量军用无人机技术将适用于民用无人机。还讨论了民用无人机平台市场预测的概述。市场增长潜力巨大，但一些阻碍这种增长的限制因素给预测带来了高度的不确定性。报告第 3 部分总结了用于分析的几项民用任务的文档。在第一版中，共记录和分析了 35 项任务。这些任务来自各政府和私营部门机构，用于科学和公共利益，属于以下大类（见图 1）： 国土安全 地球科学 商业土地管理 从这 35 项任务中（其中大部分属于地球科学类别），确定了 21 项支持任务所需的能力和技术。具体能力包括进入国家领空、远程/续航、超视距通信和编队飞行等项目。分配给各种任务的完整能力列表如表 II 所示。