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全球人工智能基金 全球人工智能基金（具有货币对冲功能）
*此处提供的数据是撰写本文时的最新数据，并不一定意味着 COVID-19 感染的传播已于 2020 年 4 月 24 日结束。 （注1）（不含货币对冲）趋势及变动率是以税前股息再投资单位价格（扣除受托人费用后）计算。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注2）全球股票为MSCI AC世界指数（包括股息）。该指数并非该基金的基准。 （注3）计算本基金的单位价格时，以外币计价的资产，采用单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，按照单位价格计算日的汇率折算为日元。因此，对于上图中的全球股票，指数就是按照这种计算方法计算的，使用资产净值计算日前一天指数值和资产净值计算日汇率计算日元等值。 （来源）彭博社
随着数字化转型加速，人工智能变得越来越重要
（注1）本系列的走势及变动率（不含货币对冲）是以税前股息再投资单位价格（扣除受托人费用后）计算得出。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注 2）全球股票以 MSCI AC 世界指数（包括股息）为基础。全球 IT 股票板块是 MSCI AC 世界 IT 指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。这些指数均不是该系列的基准。 （注3）计算本系列的单位价格时，将外币资产折算为日元，是以单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，以及单位价格计算日的汇率为基准。因此，对于上图中的每个指数，都是按照此计算方法，根据资产净值计算日前一天指数的值和资产净值计算日的汇率来计算日元等值。 （资料来源）委托公司根据彭博社数据制作
人工智能相关公司预计在 2021 年实现增长
（注1）该系列的趋势和波动率（不含货币对冲）根据税前股息再投资基值（扣除信托费用后）计算。税前股息再投资基值是假设分配（税前）在分配时进行再投资而计算的，可能与实际基值不同。此外，增减率与实际投资者收益率不同。 （注2）全球股票为MSCI AC世界指数（包括股息）。全球股票IT板块为MSCI AC世界IT指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。这些指数都不是该系列的基准。 （注3）计算本系列资产净值时，外币资产采用资产净值计算日前一天（如遇节假日，则为最近最后一个交易日）的股票价格和资产净值计算日的汇率换算为日元。因此，对于上图中的各个指数，按照该计算方法，根据资产净值计算日前一天的指数值和资产净值计算日的汇率计算日元等值值。 （来源）由外包公司根据彭博社数据创建
全球人工智能基金 全球人工智能基金（带货币对冲）
(注1) 本基金(不含货币对冲)的走势及变动率，是以税前红利再投资单位价格(扣除管理费后)计算。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注 2）全球股票以 MSCI AC 世界指数（包括股息）为基础。全球 IT 股票板块是 MSCI AC 世界 IT 指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。没有任何指数可以作为该基金的基准。 （注3）计算本基金的单位价格时，以外币计价的资产，采用单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，按照单位价格计算日的汇率折算为日元。因此，对于上图中的每个指数，都是按照此计算方法，根据资产净值计算日前一天指数的值和资产净值计算日的汇率来计算日元等值。 （来源）委托公司根据彭博社数据制作。
2023年全球整个生物基因组股票基金绩效...
随着辩论的持续进展，与基因组相关股票的股票价格可能在2024年夏天进行调整。但是，由于基因组公司的大多数资产都是创新的药物，并且价格降低了基因组公司对基因组公司的影响不足以延长价格谈判的保护期。此外，这些公司的资产中的许多资产在推出市场时是某些疾病的少数治疗方法之一，因此，从长远来看，基因组公司的价值将增加。因此，即使由于药物价格降低而进行股票价格调整，我们认为这将是长期的新投资机会。
引用为：Sanjaya E，Suharti S，Alvionita M，Telussa I，Febriana S，Clevanota H. Indigenou
淀粉酶通常在人类，动物，植物和微生物中发现。但是，为了满足工业需求，大多数淀粉酶酶都是从微生物中获得的[3]。与植物或动物相比，选择了从微生物衍生的酶的分离。其中包括快速的微生物增长，能够设计重组酶生产的能力，易于扩展生产以及不受自然因素（例如季节和时间）影响的生产条件[4]。先前的几项研究成功地鉴定了来自芽孢杆菌属的淀粉酶产生细菌种类，包括蜡状芽孢杆菌[5]，叶丘犬杆菌[6]，阿特罗氏芽孢杆菌[7] [7]，枯草芽孢杆菌[8]，枯草芽孢杆菌[8]，甲虫[9]和牛肉杆菌[11]，以及其他型杆菌[11]。铜绿假单胞菌[12]，lutetiensis链球菌[13]等。
引用为：Vasenska，I。P.（2024）。深度机器学习对旅游时间序列预测的经济影响，Ekonomicko-Manazerske Spektrum，1
收到：2024年3月10日；以修订的形式收到：2024年5月19日；接受：2024年6月6日；在线提供：2024年6月30日摘要：研究背景：准确地预测入站旅游的流动一直对参与该行业的所有各方构成重大挑战。旅游产品的复杂性质，直接和间接地受到各种风险，灾难和危机的影响，进一步凸显了其对破坏和波动的敏感性。因此，使用当代数据科学方法和人工神经网络（ANN）方法对预测入站旅游流的兴趣越来越大。因此，本文试图通过采用深度机器学习（DML）方法来探索AI预测技术，并比较jupyter笔记本计算环境中的时间序列预测的各种Python库。在2002年至2023年期间，国内和国际旅游的数据保留在保加利亚注册，已利用多个Python图书馆来构建先进的深层神经网络。本文的目的：当前论文的目的是确定哪种时间序列预测模型 - 指数平滑，TBAT，Auto Arima，Theta或LSTM具有更好的准确性估算，并可以通过研究和实践经济目的在未来使用类似的任务来应用于类似的任务。方法：应用方法基于经典科学方法。关于主要发现，他们可以帮助您进行日常运营计划，管理和搬迁微观和宏观水平的旅游资源，以及对与分析和新颖性有关的研究领域的缺点和局限性的见解。发现和值添加：此外，获得的结果重申，可以将ANN应用于准确的预测，尤其是在保加利亚的情况下，在保加利亚的情况下，与旅游业相关的学者，企业和政策制定者尚未应用此类模型。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Ramos，A.，Gomes Correia，A.，Nasrolllahi，K。等（2024）。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本，准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形（沉降）对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法，可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究，以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型，这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性，并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是，开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据，从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。