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使用新颖的生物预测外汇货币波动...
然而，它们的整体结构是以固定结构为特征的，当面对数据扰动时，在适应性和灵活性方面构成了挑战，从而限制了整体性能。为了解决这些局限性，本文提出了一个受近期神经科学发现启发的模块化卷积正交复发性神经网络（McOrnnmCD-ANN）。全面的文献综述将与整体架构相关的挑战背景，从而鉴定了神经网络结构，这些挑战可以增强外汇价格波动的预测，例如在最突出的交易货币中，欧元/GBP配对。通过针对最新技术的详细比较分析对提出的McOrnnMCD-ANN进行了详细评估，例如Bicudnnl-STM，CNN – LSTM，LSTM-GRU，LSTM-GRU，CLSTM，以及集合建模和单个单片CNN和RNN模型。结果表明mcornnmcd-
在波动期间通过覆盖策略进行重新平衡
Parametric Portfolio Associates ® LLC（“Parametric”）总部位于西雅图，根据 1940 年《投资顾问法》在美国证券交易委员会注册为投资顾问。Parametric 是一家领先的全球资产管理公司，直接向机构投资者提供投资策略和定制化风险管理，并通过金融中介机构间接向个人投资者提供投资策略和定制化风险管理。Parametric 提供各种基于规则的投资策略，包括寻求阿尔法收益的股票、固定收益、另类和期权策略。Parametric 还提供实施服务，包括定制股票、传统覆盖和集中投资组合管理。Parametric 隶属于摩根士丹利投资管理公司（摩根士丹利的资产管理部门），并通过位于西雅图、波士顿、明尼阿波利斯、纽约市和康涅狄格州韦斯特波特的办事处提供这些服务。未经 Parametric 书面同意，不得全部或部分转发或复制本材料。Parametric 及其附属公司对其他方的使用不承担任何责任。
平面随机增长模型中的波动下限
即使经过多年对随机增长模型（如首次和最后一次渗透和定向聚合物）的研究，许多问题在技术上仍然是神秘的或遥不可及的。例如，除了保证通过时间/自由能的线性增长率的基本形状定理之外，还存在亚线性波动，其渐近性尚未建立。即使在平面设置中，对于该设置，推测图景很清晰，但一般工具远不能使其严格。这与可积模型形成鲜明对比，可积模型的波动指数只是已证明的一小部分。在本文中，我们考虑了三个广泛研究的随机增长模型：首次渗透（FPP）、最后一次渗透（LPP）和随机环境中的定向聚合物。虽然这些模型在衡量增长的方式上有所不同，但它们都拥有一个大数定律，即增长率是渐近线性的。然而，更神秘的是亚线性波动。在二维版本中，这些模型被认为属于 Kardar–Parisi–Zhang 普适性类 [30]，尤其是增长涨落的阶数为 n 1 / 3。除了 LPP 和定向聚合物具有精确可溶性的特殊情况外，严格的结果与这一目标相去甚远，在某些情况下甚至不存在。本文的目标有两个。首先，我们描述一种通用策略，用于证明随机变量序列（在定义 2.1 中明确定义）涨落阶的下界。该方法改编自第二作者最近在 [23] 中开发的技术。它很通用，因为它可以用于由独立同分布随机变量组成的各种问题，其中不对这些变量的共同分布做出任何假设。其次，我们应用该方法研究平面 FPP、LPP 和定向聚合物的生长涨落。在这三种情况下，我们都能证明 √ log n 阶波动的下限。此外，对于 FPP，我们扩展了形状
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
na61/Shine cern sps Energies的波动和相关性
为了比较不同尺寸系统中的闪光，应该使用密集型数量，即对系统体积不敏感的数量。通过测量分布的累积κi分裂（最高第四阶）来构建此类数量，其中i是累积的。在第二，第三和第四阶累积量密集量定义为：κ2 /κ1，κ3 /κ2和κ4 /κ2。图1显示了在150 /158 A GEV / c时净电荷的第三和第四阶累积比的系统尺寸依赖性。测量的数据与EPOS 1.99模型[4，5]预测一致。对相同数量的系统尺寸依赖性的更详细检查，用于负电荷的HADRON（图2）显示非常不同的系统尺寸依赖性。均未通过EPOS 1.99模型再现了测得的H +和H-。这种分歧表明我们不完全理解如何诱发爆发的基础物理学。因此，需要更详细的研究。在搜索CP时，可能的工具是质子插入性，该工具应遵循CP附近的幂律闪光。可以通过研究具有细胞大小的2 ND阶乘力矩f 2（m）的缩放行为，或等效地，在（p x，p y）中的质子中的细胞数量（参见参考文献。[6，7，8]）。对于实验数据，必须通过混合事件减去非关键背景。减法后，第二个阶乘矩δf2（m）应根据M >> 1的幂律缩放，并导致关键
在波动中寻求稳定：相互依存的风险如何将……
虽然许多常见风险仍是重点关注对象，但我们在今年的结果中发现，风险重叠和关联导致的复杂性有所增加。考虑一下地缘政治风险和网络风险的结合如何威胁运营弹性，同时也增加了市场风险，特别是对于被指定为全球系统重要性银行 (G-SIB) 的机构。或者宏观经济挑战如何揭示以前隐藏的信贷风险来源。人才短缺使得管理与数据安全、消费者隐私以及人工智能 (AI) 和机器学习的使用相关的风险变得更加困难。环境、社会和治理 (ESG) 战略、数字化转型和新产品开发也需要 CRO 进行多维度思考，并采用新方法来灌输正确的控制措施。而且，所有这些方面都存在监管风险增加的问题。
微生物群波动和稳定性 - “多细菌群落的替代品...”
在这项研究中，准备在每种营养状况下继续培养大量细菌群落，并使用称为DNA元法编码的技术分析了每个抗共生中细菌物种的增加或减少。结果表明，在某些营养条件下，每次迭代都过渡到几乎相同的社区，而在其他营养条件下，每次迭代都过渡到少数不同的社区（“替代社区”）。此外，我们已经建立了一种方法来确定是否已经向另一个社区进行了过渡，表明在包含特定营养含量的条件下，已经对替代社区进行了每次迭代。
石墨烯中波动驱动的热传输double- ...
我们在石墨烯双层中发展了热传输中流动驱动现象的理论。我们在电子流体力学方面工作，并专注于双重电荷中性点。尽管在中立点，电荷转运与流体动力流相关，但电子密度的热闪光导致层之间的阻力和热传递。双层系统中的热传输受这两种现象的控制。我们以层间距离和电子液体的内在电导率来表达拖动摩擦系数和层间导电性。然后，我们获得热电导矩阵，并确定系统中流体动力速度和温度的空间依赖性。对于较短的系统，热阻力是由阻力确定的。在更长的系统中，实现了完美的热阻力的情况，其中两层的流体动力速度在系统的内部相等。给出了单层和双层石墨烯设备的估计值。我们的理论的预测可以通过高分辨率热成像和Johnson-Nyquist非局部噪声温度计来测试。
小型和大型发达开放经济体的通胀波动
6 HICP 是欧盟统计局发布的协调消费者价格指数，专门用于解决经济和货币联盟内的跨国异质性问题。 7 欧元区被归类为点目标制，正如德拉吉行长在 2019 年 7 月 25 日和 9 月 12 日的新闻发布会上所建议的那样。尽管美联储在 2012 年宣布了明确的通胀目标，但前任主席伯南克经常辩称，在沃尔克和格林斯潘的领导下，他们已逐渐转向隐性通胀目标制——参见伯南克 (2003) 及其引文。鉴于日本央行货币政策框架的特殊性，我检查发现，当从样本中删除日本时，主要结果仍然成立。
NA61/SHINE 对 CERN SPS 能量波动和相关性的结果
为了比较不同尺寸系统中的涨落，应该使用强度量，即对系统体积不敏感的量。此类量通过除以测量分布的累积量 κ i（最高为四阶）得出，其中 i 是累积量的阶数。对于二阶、三阶和四阶累积量，强度量定义为：κ 2 /κ 1、κ 3 /κ 2 和 κ 4 /κ 2。图 1 显示了 150 / 158 A GeV / c 时净电荷三阶和四阶累积量比的系统尺寸依赖性。测量数据与 EPOS 1.99 模型 [4, 5] 的预测一致。对带负电和带正电强子的相同量对系统尺寸依赖性的更详细检查（图 2）表明系统尺寸依赖性非常不同。此外，EPOS 1.99 模型无法重现任何测量到的 h + 和 h − 量。这种不一致表明我们还没有完全理解涨落是如何产生的底层物理原理。因此，需要进行更详细的研究。在寻找 CP 时，一个可能的工具是质子间歇性，它应该遵循 CP 附近的幂律涨落。可以通过研究二阶阶乘矩 F 2 ( M ) 随胞元大小或等效地随中速质子 (px, py) 空间中胞元数量的缩放行为来检查（参见参考文献 [6, 7, 8]）。对于实验数据，必须用混合事件减去非临界背景。减去后，二阶阶乘矩 Δ F 2 ( M ) 应该根据 M >> 1 的幂律缩放，得到临界