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开放式石墨烯C1平衡模型投资组合
Omnis UK All Companies Fund 27.00% Franklin Templeton Investments Omnis UK Smaller Companies Fund 3.00% Franklin Templeton Investments & Fidelity International Omnis US Equity Leaders Fund 13.50% T.Rowe Price Omnis US Smaller Companies Fund 1.50% T.Rowe Price Omnis European Equity Leaders Fund 4.00% Fidelity International Omnis European Equity Opportunities Fund 4.00% Barings Omnis Japanese Equity Fund 4.50％Schroder投资管理Omnis Asia Pacific（Ex。Japan) Equity Fund 2.50% Veritas Asset Management Omnis Global Emerging Markets Equity Leaders Fund 5.00% Fidelity International Omnis Global Emerging Markets Equity Opportunities Fund 5.00% Lazard Capital Management Omnis UK Gilt Fund 14.00% Columbia Threadneedle Asset Management Omnis Sterling Corporate Bond Fund 6.00% Columbia Threadneedle Asset Management Omnis Global Bond Fund 5.00% Western Asset Management Omnis多元化收益基金2.50％Fulcrum资产管理Omnis短期债券基金1.25％AXA投资经理Omnis Absolute Report Bond Fund 1.25％HERMES投资管理
平衡的稳态无动力可以使高级...
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）的预印本版权持有人的此版本发布于2025年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321580 doi：medrxiv preprint
SEB Strategy 与 SEB Active 30 均衡合并
上表关键信息 - 接收基金的“类别、ISIN”：A）以瑞典克朗交易，不支付股息 B）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款 C）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，初始认购最低金额为 25,000 欧元 D）以挪威克朗交易，不支付股息，货币对冲条款，初始认购最低金额为 250,000 挪威克朗 E）以挪威克朗交易，不支付股息，货币对冲条款，F）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，分配条款 G）以欧元交易，不支付股息，货币对冲条款，分配条款，初始认购最低金额为 1,000 000 欧元 SEB 策略基金 - SEB 策略平衡基金和 SEB 主动 30 基金之间的主要差异
T. Rowe Price 个人策略平衡基金
Morningstar Rating™ 基金的 Morningstar Rating™ 或“星级”是针对至少有三年历史的管理产品（包括共同基金、可变年金和可变寿险子账户、交易所交易基金、封闭式基金和独立账户）计算的。交易所交易基金和开放式共同基金被视为一个群体，以便进行比较。它基于 Morningstar RiskAdjusted Return 指标计算，该指标考虑了管理产品每月超额表现的变化，更注重向下变化并奖励持续表现。每个产品类别中排名前 10% 的产品获得 5 星，接下来的 22.5% 获得 4 星，接下来的 35% 获得 3 星，接下来的 22.5% 获得 2 星，排名后 10% 获得 1 星。管理产品的整体 Morningstar 评级来自与其三年、五年和十年（如果适用）Morningstar 评级指标相关的绩效数据的加权平均值。权重为：总回报为 36-59 个月时，三年评级为 100%；总回报为 60-119 个月时，五年评级为 60%/三年评级为 40%；总回报为 120 个月或以上时，十年评级为 50%/五年评级为 30%/三年评级为 20%。虽然十年整体星级评定公式似乎给予十年期最大的权重，但最近三年期实际上影响最大，因为它包含在所有三个评级期中。
受控范围平衡生活方式策略（年金）概况说明书
2025 年 6 月 2 日 受监管投资组合增强 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。 2025 年 6 月 2 日 受监管投资组合增长 我们维持股票的增持仓位，最近根据反向买入信号增持了股票。尽管市场波动性加剧，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的仓位，承认地缘政治风险正在上升。我们仍然减持债券，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。 2025 年 6 月 2 日 保守型管理投资组合 我们维持股票的增持，最近因反向买入信号而增持。尽管市场波动性上升，但潜在的宏观经济条件对股市有利，各国央行放松政策，美国领先增长指标继续改善。我们增加了大宗商品的持仓，承认地缘政治风险上升。我们仍保持债券的减持，通胀压力的迹象可能导致收益率从现在开始上升。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
管辖范围平衡的生活方式策略（抽奖）factsheet
20/02/2025在我们在全球股票中保持超重地位时，统治了投资组合，我们减少了这一职位的规模，随着投资者的情感正常化和市场恢复到历史最高水平，利润降低了。在其他地方，我们增加了我们在商品中的超重地位；地缘政治风险正在上升，尤其是贵金属继续受益于强大的基本面。我们减少了对债券的分配，随着通货膨胀压力的迹象从这里造成上涨风险，进一步的体重不足。20/02/2025统治了投资组合增长，而我们在全球股票中保持超重地位，但我们减少了这一职位的规模，随着投资者的情感正常化和市场恢复到历史最高水平，利润将其获利。在其他地方，我们增加了我们在商品中的超重地位；地缘政治风险正在上升，尤其是贵金属继续受益于强大的基本面。我们减少了对债券的分配，随着通货膨胀压力的迹象从这里造成上涨风险，进一步的体重不足。
公司平衡记分卡与战略地图设计（案例）
平衡记分卡是一种管理工具，用于改善公司在财务绩效、营销绩效、内部业务流程绩效以及人力资源（员工）绩效方面的进步。由于公司基本上是创造财富的机构，因此在管理中使用平衡记分卡有望显着提高组织创造财富的能力。最初，平衡记分卡是为了克服专注于财务方面的高管绩效衡量系统的弱点而创建的。此外，平衡记分卡在实施过程中经历了发展，不仅作为高管绩效的衡量工具，而且作为制定战略计划的方法。基本上，平衡记分卡是一种管理系统，供公司进行长期投资，即用于客户学习和成长，包括管理层和内部业务流程，以获得财务成果，从而促进未来业务组织的发展。公司的愿景和战略有四个平衡记分卡视角，即：财务视角（股东）、客户视角（客户）、内部业务流程视角以及员工、管理层和组织的学习和成长视角（学习和成长）。平衡记分卡本身的优点是全面、连贯、平衡和可衡量。其中，BSC 方法中的四个视角相互关联，从而提高公司绩效，不仅从财务角度，而且从非财务角度。BSC 方法的步骤是确定公司的愿景、使命和战略，下一步是确定视角，在此步骤中将公司的愿景、使命和战略分组到每个视角中，下一步是确定战略规模，然后确定战略指标。最后一步是制作战略地图（Alamsyah，2017 年）。
叮咬：生存数据平衡的个人治疗效果
动机：估计干预措施对患者预后的影响是个性化医学的关键方面之一。通常，培训数据仅包括管理治疗的结果，而不是替代治疗的结果（所谓的反事实结果），通常会挑战他们的推论。基于观察数据，即对于连续和二进制结果变量都没有应用干预措施的数据。但是，如果在观察期内没有发生事件，则通常会根据事件时间数据记录患者结果，包括右审查的事件时间。尽管很重要，但事件时间数据很少用于治疗优化。我们建议一种名为BITES（生存数据平衡的个体治疗效果），该处理结合了治疗特定的半参数COX损失与治疗均衡的深层神经网络；即我们使用积分概率指标（IPM）正规化治疗和未处理患者之间的差异。结果：我们在模拟研究中表明，这种方法的表现优于最新技术。此外，我们在应用乳腺癌患者的同类中，根据六个常规参数可以优化激素治疗。我们在独立队列中成功验证了这一发现。可用性和实现：我们将叮咬作为易于使用的Python实现，包括计划的超参数优化（https://github.com/sschrod/bites）。本文基础的数据可在https://rdrr.io/cran/survival/man/man/gbsg.html和https://rdrr.io/cran/cran/survival/survival/man/man/rotterdam.html中获得。联系人：stefan.schrod@bioinf.med.uni-goettingen.de或michael.altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de补充信息：可在BreioNformatics Online获得补充数据。