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我们如何决定？思想架构决策？
决策的研究是一门智力纪律；数学，社会学，心理学，经济学，政治学，人工智能，神经科学和物理学。传统决策理论告诉我们，如果我们遵循某些公理，则应做出哪些行为选择。科学的好奇心指示我们重新考虑我们定义自己的任何领域。我们在金融贸易中设计了大脑，遗传学，系统发育学以及人工和神经网络的交织在一起，以找到金融交易中参数值的最佳组合，并将其纳入ANN模型中，以进行股票选择和交易者识别。本文的目的和目标是在大脑，遗传学，系统发育学和人工神经网络的交织中做出财务决策，重点是开放新的基础，从而深入了解该土壤下面的基础岩石。
柬埔寨可再生能源立场文件
化石燃料商品市场的现状可能会使柬埔寨面临一系列能源安全风险，更不用说艰难的金融贸易平衡问题了。此外，能源需求可能会在 2040 年之前迅速增长。柬埔寨正处于十字路口，必须选择一条道路来可靠地供应和满足这一需求。平准化电力成本基准表明，太阳能电池板、太阳能发电场以及陆上和海上风电项目提供的可再生能源代表着未来。因此，该国可以在国际机构和私人投资者的帮助下进行更多投资。国际品牌和服装采购机构已经确定了绿色和可持续采购的目标。他们已经多次表达了对更清洁能源结构的需求。甚至当地制造商也明确表示需要对屋顶太阳能电池板制定更进步的立法，以使该行业保持竞争力和合规性。
uf - POS4931 - 21489 - 2024年春季 - 政治科学AI 1
论文和案例研究。学生应将这些文献分析并将其分类为主题（例如决策，选举运动，公众舆论分析，网络安全和其他相关性）。2。分析一个案例研究：学生必须选择一个现实世界中的案例研究，在政治背景下使用了AI。案例研究可能包括但不限于竞选策略，政策预测，社交媒体影响力，网络安全，经济和金融贸易，战争等领域。学生有望分析AI对案件的影响，强调成功，挑战和道德考虑以及技术挑战和局限性。3。对AI的道德和社会影响的考虑：学生应探讨在政治中使用AI的道德考虑，包括与透明度，问责制，偏见，隐私等有关的问题。学生应讨论依靠AI技术在政治决策和政治过程中的潜在社会后果。4。考虑了AI在民主/或以其他方式治理中的作用的考虑：期望学生调查AI在这里和/或国外如何影响民主/或其他治理，包括其对公民参与，代表性和领导责任的影响，从而分析AI的潜力，以增强或阻碍民主和实践。5。对未来趋势和政策建议的考虑：学生必须确定AI技术的重要新兴趋势，这些趋势可能会影响不久的将来的政治。在此分析的基础上，学生必须为政府和/或其他政治实体提供政策建议，以确保在政治背景下负责和有效使用AI。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。