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World File Search System稳健
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
动态结构-功能相关性提供了人类意识的稳健且可推广的特征
静息态功能性磁共振成像是通过一系列功能连接模式发展而来的，这些模式可能反映正在进行的认知以及意识的内容。我们研究了对这些状态的动态探索是否可以为人类参与者的意识状态提供稳健且可推广的标记，涵盖全身麻醉或慢波睡眠引起的意识丧失。通过对功能连接的瞬时状态进行聚类，我们证明了无意识期间的大脑活动主要由结构连接介导的循环模式主导，并且转换到其他模式的能力降低。我们的研究结果提供了证据，支持了意识和无意识大脑状态在全脑动态方面的显著差异；特别是，维持以熵为衡量标准的丰富大脑动态是意识的一个关键方面。总的来说，我们的研究结果可能对我们理解意识和人类意识的神经基础具有重要意义，也有助于发现可推广到不同大脑状况的稳健意识特征。
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中，摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱，而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长，但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功，都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股，截至 2024 年，增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价，因为股价表现不佳。'
多中心胎儿脑部 MRI 的稳健质量控制系统
a CIBM – Center for Biomedical Imaging, Switzerland b Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Lausanne University Hospital and University of Lausanne, Lausanne, Switzerland c BCNatal Fetal Medicine Research Center (Hospital Clínic and Hospital Sant Joan de Déu), Universitat de Barcelona, Spain d IDIBAPS and CIBERER, Barcelona, Spain e Department Woman-Mother-Child, CHUV, Lausanne, Switzerland f Aix-Marseille Université, CNRS, Institut de Neurosciences de La Timone, Marseilles, France g Center for MR Research, University Children's Hospital Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland h Neuroscience Center Zurich, University of Zurich, Zurich, Switzerland i Research Priority Project Adaptive Brain Circuits in Development and Learning (AdaBD), University of Zürich, Zurich, Switzerland j Service de Neuroradiologie Diagnostique et Interventionnelle, Hôpital Timone, AP-HM, Marseilles, France
针对不确定的可再生能源生产时间表问题的稳健修复和优化数学方法
摘要 — 本研究提出了一种修复和优化数学方法来解决不确定情况下的时间表问题。具体来说，考虑一个大学时间表和电力存储调度问题，受可再生能源生产和电力需求不确定性的影响。该问题被表述为一个大型混合整数规划 (MIP)，所提出的解决方案结合了大邻域搜索和基于场景的稳健优化，以处理目标函数中的不确定性。首先，仅考虑硬问题约束（在本例中为重复讲座活动的安排）即可得出一个足够可行的时间表。接下来，通过修复和优化启发式搜索改进解决方案。在每次迭代中，MIP 求解器通过修复变量子集并对剩余的自由变量进行优化来探索一个大邻域。该过程重复多次，直到满足停止标准。为了解决目标中的不确定性，从区间预测中得出概率场景，并将最坏情况的能源成本最小化。参与技术挑战的结果表明，所提出的方法能够相对快速地提供具有竞争力的解决方案，即使对于大型问题实例也是如此，同时还可以避免较大的预测误差。索引词 — 修复和优化、局部邻域搜索、可再生能源预测、稳健优化、大学时间表。
跨域模拟故障注入用于设计稳健智能系统
摘要 — 在工业 4.0 革命的压力下，以及现在的《欧洲芯片法案》，智能系统在所有工业领域（例如汽车和航空航天）中无处不在。此类系统包含属于多个物理域（例如电气和机械）的数字和模拟组件。为了确保稳健性，必须在开发周期的早期验证整个系统，并考虑所有这些域，正如 ISO 26262 标准对汽车系统等情况所建议的那样。不幸的是，包括故障注入和模拟在内的验证技术在模拟方面并不像数字方面那么先进：i) 它们没有完全标准化 ii) 它们高度依赖于领域，并且 iii) 它们与数字流分开执行。本文提出通过在多个物理域中进行模拟故障注入来生成故障场景，从而改进智能系统的设计。通过利用这些故障场景，可以提高模拟部分的稳健性，同时提高控制系统功能的数字部分的质量。介绍了一个包含微控制器和三轴加速度计的多领域案例研究，以证明所提方法在许多工业环境中的有效性。索引术语——故障模拟、设计自动化、设计稳健性、多领域模拟。
基于...的智能微电网稳健电源管理
摘要 — 微电网 (MG) 是一种自主电力系统，可以独立运行或连接到电网。通常的做法是使用单一电网组织来改善能源获取并确保电力的稳定供应。由于微电网 (MG) 缺乏主电网的高摩擦力，并且容易受到较大的电压和频率波动的影响，因此如果处于孤岛状态，微电网 (MG) 可能会不稳定。标准、方向以及可访问性和互操作性标准都涉及微电网的可靠性、分布式本地资源的使用以及网络安全。这项工作提出了一种革命性的智能控制器 Adaptive。本研究提出了一种新型智能控制器，即自适应网络模糊推理系统 - 下垂控制器 (ANFISDC)，通过下垂系数修改，提供最佳功率共享，同时最大限度地减少功率过载/削减。为了为孤岛微电网提供必要的稳定性和有利可图的功率共享，下垂系数被改变以考虑 RES（可再生能源）组件的功率波动以及电力生产和需求之间的关系。此外，二次控制用于恢复下垂控制引起的频率/电压下降。在 MATLAB/Simulink 中对负载波动的模拟表明，所提出的策略提高了基于下垂的可再生能源供电微电网的稳定性和经济可行性。模拟结果表明，所建议的 ANFISDC 方法在保持微电网稳定和盈利运行方面效果良好。
印尼银行业依然稳健......
全球经济状况保持稳定，全球金融市场压力有所缓解，尤其是在特朗普连任美国总统确定之后，各主要国家为应对通胀压力放缓而放松货币政策。全球通胀持续下降，尤其是美国等发达国家，促使多家央行降息。美联储自2024年9月起已将联邦基金利率（FFR）下调100个基点。然而，也需要考虑中东和乌克兰地缘政治冲突的发展以及“特朗普效应”等风险因素，这些因素可能在未来引发大宗商品价格上涨和通胀。