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World File Search System负数
季度经济更新
非农业工资或非农业工人的数量的变化低于一月份的预期，与175,000的共识估计相比，其达到143,000。这也大大低于12月的非农业工资额307,000，以及11月的261,000。通过部门，教育和卫生服务的观察增加了最多的工作（这并不罕见）。零售贸易还增加了34,000个工作岗位，政府薪资增加了32,000。2024年平均月份的平均月份增加了超过37,000个月。这占平均非农业薪资总额增加约166,000的22％。鉴于前面讨论的联邦雇员收购计划以及州和地方政府可能会获得较少的资金，我们预计2025年的平均政府薪资数量将低于37,000，甚至可能是负数。这将在一年中的标题非农业工资数量上权衡，除非政府招聘的弱点被经济其他领域的实力所抵消。
在 NAV54 上强制使用 ECDIS - DNV - Digital Ship
ECDIS 成本 成本效益问题肯定是船舶运营商特别感兴趣的。如果事实证明 ECDIS 在一定年限内比同类纸质海图成本更低，那么选择这项技术的决定就会变得容易得多，而且对任何强制性携带要求的依赖性就会大大降低。在这项研究中，成本效益是根据“避免死亡总成本”（GCAF）和“避免死亡净成本”（NCAF）来评估的，适用于新船和现有船舶。研究发现，对于所有类型和尺寸的货船，GCAF 始终高于 300 万美元。然而，NCAF 却低于 300 万美元，对于许多不同船龄和尺寸的船，NCAF 甚至为负数。DNV 表示，由于这些数字与 IMO 当前计算成本效益的做法一致，因此证明 ECDIS 是一项不错的投资。根据 IMO 惯例，如果 GCAF = 300 万美元或 NCAF = 300 万美元，风险控制方案就是具有成本效益的。通过这些计算，DNV 得出的估计值将使 ECDIS 成为降低各种船型大于一定阈值的船舶风险的一种具有成本效益的手段。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
覆盖策略的指南
已经制定了以下指南，以解决将GIP标准应用于覆盖策略的问题。覆盖策略是一种与基础投资组合分开进行投资策略的某个方面的管理，并作为单独的策略提供。覆盖策略通常是设计（1），以限制或维护基础投资组合中存在的指定风险敞口或（2）通过更改投资组合的指定风险敞口，从玛凯特的战术视图中获利。此外，一些覆盖策略试图增加针对有风险的指定目标分配或分配资本的价值。覆盖销售的曝光（公司承担投资管理责任的经济价值）是要管理的覆盖策略的名义价值，覆盖的基础投资组合的价值或指定的目标敞口。覆盖策略通常是使用衍生物未经资助和实施的，这可能导致覆盖层的公允价值非常小，负数甚至零。覆盖层组合本身可以高度杠杆化，这是由于使用衍生物。
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
一般量子系统的自由能原理
摘要 自由能原理 (FEP) 指出，在适当的弱耦合条件下，具有足够自由度的随机动力系统将表现为最小化意外 (又名自信息) 的上限，形式化为变分自由能。这个上限可以理解为贝叶斯预测误差。同样，它的负数是贝叶斯模型证据 (又名边际似然) 的下限。简而言之，某些随机动力系统表现出一种自我证明。在这里，我们在时空背景自由、无标度量子信息理论的形式化环境中重新表述 FEP。我们展示了如何将通用量子系统视为观察者，在标准选择自由假设下，它们成为能够为观察结果分配语义的代理。我们展示了此类代理如何在以不确定性、学习不足和量子语境为特征的环境中最小化贝叶斯预测误差。我们表明，在量子理论公式中，FEP 渐近等同于幺正原理。基于这些结果，我们提出生物系统将量子相干性用作计算资源，并隐含地用作通信资源。我们总结了一些未来研究的问题，
交换经济
市场中有两种商品，分别称为 1 和 2。每种商品的消费数量均为任意（非负）。与第 4 章所述类似，一个商品束是一对 (x1,x2)，其中 xk（即商品 k（k = 1, 2）的数量）为非负数，因此所有可能商品束的集合为 R2+。市场中的个人集合记为 N。每个个人 i ∈ N 最初拥有商品束 e(i)=(e1(i),e2(i))。我们将这些初始商品束视为既定，不问它们来自哪里。我们假设所有个人最初拥有的每种商品总量为正（而非零）。每个人都关心交易后自己拥有的商品束。有时我们说她“消费”了这个商品束。与前两章一样，我们假设每个人对其他人选择的捆绑包没有自私或利他的兴趣。因此，每个人 i 的愿望都由对可能捆绑包集合 R 2 + 的偏好关系捕获，我们假设它是单调和连续的。收集这些元素，我们定义交换经济如下。
市场结算 5 分钟计算指南
6) 日前划出祖父交易量。每小时计费电表量是 MP 的电表数据管理代理 (MDMA) 报告的实时实际电表量。在没有提交负载区域的 MDMA 实时计量量的情况下，MISO 估算该量。每个 LBA 都有一个指定为 LBA 剩余负载所有者的 AO。LBA 剩余负载所有者被分配每小时未核算的能源（发电剩余量（包括 SATOA）加上实际计划交换，减去负载，减去 MISO 状态估计器损失加上 DRR 调整量）。剩余负载可以是正数或负数，并被添加到 AO 在其商业定价节点之一的计费电表量中。FBT 可以在大多数商业定价节点之间安排。与 MISO 一起进入 FBT 的 MP 确定交易是针对日前还是实时能源和运营储备市场以及源、汇和交付点。当 FBT 的卖方在其拥有资产的商业定价节点处定义来源时，交易的能量量将以此收费类型结算。
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。
表格 IT-360.1 说明 - Tax.NY.gov
注释 1 对于大多数纳税人来说，重新计算的联邦 AGI 是来自 IT-201 表第 19a 行或 IT-203 表第 19a 行联邦金额栏的金额。但是，如果您在 NYS 纳税申报单上输入了特殊条件代码 A6（针对建设美国债券 (BAB) 利息），则重新计算的联邦 AGI 是第 19a 行金额减去第 19a 行金额中包含的任何 BAB 利息。注释 2 此金额可以是 0 或负数。注释 3 对于每个超过 7 岁的个人，将此栏中的金额加到第 7 栏金额中。注释 4 对于大多数纳税人来说，重新计算的联邦 AGI 是来自 IT-201 表第 19a 行或 IT-203 表第 19a 行联邦金额栏的金额。但是，如果您或您的配偶在纽约州纳税申报单上输入了特殊条件代码 A6（针对美国建设债券 (BAB) 利息），则重新计算的联邦 AGI 是第 19a 行金额减去第 19a 行金额中包含的任何 BAB 利息。如果您的配偶不需要提交纽约州纳税申报单，请使用您配偶在其联邦纳税申报单上报告的联邦 AGI（减去该金额中包含的任何 BAB 利息）。注意 5 信用额已四舍五入。