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世邦魏理仕在上市基础设施领域的战略配置
资料来源：世邦魏理仕投资管理，2022 年 12 月 31 日。60/40 组合包括美国股票：标准普尔 500 指数；国际股票：MSCI ACWI 世界指数（美国除外）；全球债券：彭博全球综合债券指数；全球基础设施：富时全球核心基础设施 50/50 指数。20 年回报和风险统计数据由关联的瑞银全球基础设施和公用事业 50/50 指数和富时全球核心基础设施 50/50 指数反映。投资组合贝塔系数和下行捕获是参考 MSCI 世界指数。不能保证任何此类分配或目标最终都会实现。以上仅供参考，不构成投资建议或购买任何证券的建议。指数不受管理，不可用于直接投资。信息是世邦魏理仕投资管理的意见，可能会发生变化，并不旨在作为对未来事件的预测、对未来结果的保证或投资建议。预测和讨论的任何因素均不代表未来的投资业绩。过往业绩并不能保证未来的结果。不能对指数进行投资。
电池调度中的位置分配方法......
对于日益增长的电池电动公交车 (BEB) 车队市场而言，制定稳健的充电计划对于成功采用至关重要。在本文中，我们提出了一个 BEB 充电调度框架，该框架考虑了时空调度约束、路线调度、快速和慢速充电选项以及电池动态，并以混合整数线性规划 (MILP) 建模。MILP 基于泊位分配问题 (BAP)，这是一种以最佳方式分配服务船只的方法，并采用称为位置分配问题 (PAP) 的修改形式进行调整，该问题分配电动汽车 (EV) 进行充电。包括线性电池动态以模拟公交车在车站的充电情况。为了考虑 BEB 在各自路线上的放电，我们假设每个 BEB 在运输过程中都会经历平均 kWh 的电量损失。优化协调 BEB 充电，以确保每辆车的充电状态 (SOC) 保持在指定水平以上。该模型还最大限度地减少了使用的充电器总数，并优先考虑慢速充电以保证电池健康。使用从犹他州交通局 (UTA) 采样的 35 辆公交车和 338 次充电站访问的一组路线来证明该模型的有效性。该模型还与基于充电阈值的启发式算法（称为 Qin 改进方法）进行了比较。结果表明，MILP 框架通过比 Qin 改进方法更容易地为 BEB 分配慢速充电器来促进电池健康。MILP 使用一个快速充电器和六个慢速充电器，而 Qin 改进方法使用四个快速充电器和六个慢速充电器。此外，MILP 全天保持指定的最低 SOC 25%，并在工作日结束时达到所需的最低 SOC 70%，而 Qin 改进方法在没有任何约束的情况下无法将 SOC 保持在 0% 以上。此外，结果表明，在考虑电池动态并最小化充电器数量和消耗成本的同时，时空约束得到满足。
气候变化的（MIS）分配渠道
广泛的文献记录了全球变暖对Aggregate生产率的负面影响，但我们对这种关系的微观起源一无所知。本文确定并量化了新通道（极端温度对资本不当分配的影响），这是总体气候损害的主要驱动力。使用来自32个国家 /地区的全球公司级微数据，我们提供了因果证据，表明每天的一天（> 30°C）将资本收入产品（MRPK）的边际收入产品（MRPK）的分散量增加了0.31日志点，暗示平均地区的平均地区年度TFP损失为0.11％。在更热，更经济发展的地区，这种效果更为明显。考虑到未来的适应和发展，我们的估计表明，到本世纪末，在SSP3-4.5方案下，全球范围的TFP损失为36.73％，相对于2019年。为解释机制，我们开发了一个公司动力学模型，其内部和跨公司内部和跨性别的温度敏感性。该模型预测，在极端气候中，温度不准确，生产率提高了，共同加剧了资本分配。我们在数据中找到了这些机制的有力证据。估计的模型表明，气候引起的失误每年占全球TFP的9％，占跨国生产率差异的9％，以及收入不平等的15％。这些发现强调了将公司级异质性纳入气候政策的重要性，并突出了改善中等范围的天气预测准确性作为一种具有成本效益的适应策略。
UTS SSAF 2023 分配报告。 ，
• 去年举办了大量与文化、宗教和社会公正俱乐部相关的活动。 • 除了现有服务外，数字协助和职业课程整合也得到了高度重视，以帮助学生找到职业选择。这使得参与的学生人数显著增加。 • 迎新计划和活动欢迎新生和返校学生，与前一年相比，学生参与度有所提高。 • 保密咨询，帮助解决个人、心理、学习相关和行政方面的挑战。咨询部门还在 2023 年全年提供研讨会，涵盖考试压力、安全和尊重、适应力和正念等主题。
公共卫生SSMTRG的分配24-25 ...
1.1。卫生与社会护理部（DHSC）已连续第三年授予理事会授予补充药物滥用治疗和恢复补助金（SSMTRG）。在2024/25年，授予的总和为2,700,656英镑。官员正在寻求批准收到这笔资金。1.2。公共卫生官员打算寻求执行批准，以接受授予授予的授予，分配了该理事会的补充药物滥用治疗和恢复赠款（SSMTRG）的1,861,084.66英镑，通过一项拨款协议，向Camden和Islington NHS NHS Trust（Camden NHS NHS Trust（SSMTRG））通过一项赠款协议。1.3。该提案于2024年2月9日由公共卫生DMT和2024年3月26日联合董事会批准。我们已经修改了EQIA来反映反馈。2。建议
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
序数分类问题中的资源分配
在各种现实世界情景中，需要有限资源分配的序数分类任务很普遍。示例包括在医疗资源分配的背景下评估疾病严重程度，并将机器质量分类为在容量限制内安排维持治疗的好，中或坏。我们为方案提出了一个综合的分析框架，除了包括顺序分类问题外，由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。该框架使用训练有素的序列分类器生成的概率矩阵作为具有最小错误分类成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。我们将资源分配问题的制定与样本的配方与运输问题说明了等效，从而实现了我们解决方案的已建立运输启发式方法。为了证明框架的有效性和适用性，我们将其应用于表格数据和图像数据集中。所提出的框架的性能明显优于使用非字体分类器的替代常见方法，基于序的决策树模型的平均成本降低了1％，而有序神经网络的平均成本降低了4.4％。我们的结果表明，所提出的框架可以为序数分类问题提供有效的限量资源分配。我们的代码可从https://github.com/liorrabkin/hybrid- cost-Sentimentimization获得。