我们提出了一种新的方法,用于构建旨在对冲气候变化引起的经济和财务风险的投资组合。我们利用ChatGpt-4在收入电话会议上查明与气候相关的讨论,并在对话级别与高频股票价格数据连接这些时间戳的成绩单。这种方法使我们能够通过分析对气候问题的讨论的实时股票价格响应来评估公司对气候变化风险的动态风险。我们提出的投资组合是通过在市场对气候对话的积极(负)响应的股票中占据长期(短)头寸而建造的,在负面气候新闻冲击的时期内的价值欣赏。与使用现有替代方法构建的投资组合相比,我们基于市场响应的投资组合表现出了出色的样本外套表现。我们方法的一个关键优势是它可以捕获股票迅速发展的时间序列和横截面变化,以使气候风险迅速发展,这是依靠气候相关问题的时机作为值得呼吁的会议讨论和对此类对话的实时市场响应的显着话题的时机。此外,我们还展示了方法在对冲其他类型的动态风险中的多功能性:即政治风险和大流行风险。我们感谢Ana Albuquerque,John Bai,Mark Bradshaw,Jesse Chan,Ki-Soon Choi,Amy Hutton,Lian Fen Lee,Alvis Lo,Alvis Lo,Edward Riedl,Kevin Smith,Estelle Smith,Estelle Sun和Workshop参与者在波士顿学院,Balyasny Asset Managemant和Beacon Manage和Beacon Conference and Beacon Conference and Beaccon Conference。所有错误都是我们自己的。凯蒂·哈特内特(Katie Hartnett)和巴林特·卡萨哈(Balint Czaha)提供了出色的研究帮助。
一项随机、开放标签、阳性对照试验 (BEACON CRC) 评估了 BRAFTOVI 300 mg 每日一次与西妥昔单抗联合使用(初始剂量 400 mg/m 2,随后每周 250 mg/m 2)的安全性,试验对象为 216 名 BRAF V600E 突变阳性转移性 CRC 患者。BEACON CRC 试验 [见临床研究 (14.2)] 排除了有吉尔伯特综合征病史、左心室射血分数异常、QTc 延长 (>480 ms)、未控制的高血压以及有视网膜静脉阻塞病史或当前证据的患者。接受 BRAFTOVI 与西妥昔单抗联合治疗的患者的中位暴露持续时间为 4.4 个月,而接受伊立替康或输注 5-氟尿嘧啶 (5-FU)/亚叶酸 (FA)/伊立替康 (FOLFIRI) 与西妥昔单抗联合治疗的患者的中位暴露持续时间为 1.6 个月。
摘要尽管越来越多地研究兴趣,但现有的定向灰色盒模糊剂并不能很好地扩展程序复杂性。在本文中,我们确定了当前有向灰色盒子模糊的两个主要可扩展性挑战。特别是,我们发现传统的覆盖反馈并不总是为达到目标计划点提供卑鄙的指导,并且现有的种子距离机制在具有复杂控制结构的程序中不能很好地运行。为了解决这些问题,我们提出了一个新颖的魔力,名为dafl。dafl选择与目标局部相关的代码零件,并仅从这些部分获得覆盖反馈。此外,考虑到程序执行的数据流语义,它计算精确的种子距离。结果是有希望的。在41个现实世界中,DAFL能够在给定时间内添加4、6、9和5个错误,分别与AFL,AFLGO,Windranger和Beacon相符。此外,在所有模糊剂产生中位数TTE的情况下,DAFL的平均速度至少要快4.99倍,而包括Aflgo,Windranger和Beacon在内的3个最先进的定向绒毛。
定期访问不可预测且抗偏差的随机性对于区块链、投票和安全分布式计算等应用非常重要。分布式随机信标协议通过在多个节点之间分配信任来满足这一需求,其中大多数节点被认为是诚实的。区块链领域的众多应用促成了几种分布式随机信标协议的提出,其中一些已经实现。然而,许多当前的随机信标系统依赖于阈值加密设置或表现出高昂的计算成本,而其他系统则期望网络是部分或有界同步的。为了克服这些限制,我们提出了 HashRand,这是一种计算和通信效率高的异步随机信标协议,它只需要安全哈希和成对安全通道即可生成信标。HashRand 的每个节点摊销通信复杂度为每个信标 O(𝜆𝑛 log (𝑛)) 位。 HashRand 的计算效率归因于单向哈希计算比离散对数指数计算的时间少两个数量级。有趣的是,除了减少开销之外,HashRand 还利用安全哈希函数对抗量子对手,实现了后量子安全性,使其有别于使用离散对数加密的其他随机信标协议。在一个由 𝑛 = 136 个节点组成的地理分布式测试平台中,HashRand 每分钟产生 78 个信标,这至少是 Spurt [IEEE S&P'22] 的 5 倍。我们还通过实施后量子安全异步 SMR 协议展示了 HashRand 的实际效用,该协议在 𝑛 = 16 个节点的 WAN 上的响应率为每秒超过 135k 个事务,延迟为 2.3 秒。
Palo Alto Networks员工,请转到Flexlearn,您可以访问我们的数字学习组合:https://paloaltonetworks.exceedlms.com/student/catalog/category_ids = 33927-flight-manual-ngfw。这些在线课程涵盖了基础材料,它们包含叙述的幻灯片,知识检查和可访问的演示(如果适用)。此外,员工可以参加SE Bootcamp并访问下面指定的链接中的Beacon课程。
Section 3 3.A Key Employee Resumes 3.B Equinor Project Details Section 4 4.A Lease OCS-A 0512 4.B Lease OCS-A 0520 4.C USCG Port Access Route Study Section 5 5.A Empire Wind Phase 2 Wind Assessment 5.B Beacon Wind Wind Assessment 5.D Empire Wind Phase 2 Hourly Wind Data 5.E Beacon Wind Hourly Wind Data Section 6 6.A O&M Schedules Section 7 7.A Financing Plan 7.B 7.C Letters of Support从领先的银行7.D 7.e税收分析7.F Equinor ASA财务报表(年度报告)7.G Equinor Holdings财务报表7.H渔业生存基金诉Sally Jewell Fund诉Sally Jewell文件第8节8.一个互连和可交付性计划8.B Empire Wind阶段2帝国风阶段2系统可靠性影响研究8.G帝国风阶段2交付性研究8.h帝国风阶段2互连请求Q#958 8. i帝国风阶段2互连请求Q#959 8.J互连评估研究
跟踪公共巴士位置需要安装GPS设备,并且发展中国家的许多公交车运营商都没有这样的解决方案来提供准确的估计到达时间(ETA),该项目提出了一个创新的IoT解决方案,可以跟踪公交车的位置,而无需部署GPS Decestices。它使用蓝牙低能(BLE)接近信标通过在公共汽车上部署估算近端信标来跟踪公共汽车的旅程
位置估计的准确性受能够提供相对目标测量值的传感器/信标数量的影响。虽然单个传感器/信标是最容易实现的系统,但必须进行多次测量才能确保位置信息的准确性。多个传感器/信标可以实现更及时的位置验证,但会增加系统复杂性。例如,传感器/信标的属性及其相对于目标物体的几何形状会影响系统的准确性。如果相同的传感器/信标太近,它们将提供几乎相同的信息,对知识库的补充很少。如果传感器/信标相距太远,可能会遗漏一些重要信息。因此,最佳传感器/信标间距介于这两个极端之间。本文将进一步探讨一种控制传感器/信标阵列几何形状的方法,以在实验期间保持最佳跟踪性能配置。
在定位和跟踪应用中,位置估计的准确性受到能够提供相对目标测量值的传感器/信标数量的影响。虽然单个传感器/信标是最容易实现的系统,但必须进行多次测量才能确保位置信息的准确性。多个传感器/信标可以实现更及时的位置验证,但会增加系统复杂性。例如,传感器/信标的属性及其相对于目标物体的几何形状会影响系统的准确性。如果相同的传感器/信标太近,它们将提供几乎相同的信息,对知识库的补充很少。如果传感器/信标相距太远,可能会遗漏一些重要信息。因此,最佳传感器/信标间距介于这两个极端之间。本文将进一步探讨一种控制传感器/信标阵列几何形状的方法,以在实验期间保持最佳跟踪性能配置。
1。遇险跟踪COSPAS-SARSAT位置更新警报2。msg No 21013 CMCC Ref 1D1200F03BBFDFF 3。信标消息信息信标电信类型ELT遇险追踪飞机24位地址01E077分配给G英国飞机运营商指示器MMB六角ID 1D1200F03BBBFDFF国家BEACON注册232/G英国激活类型手动GNS位置由外部设备提供的手册GNS位置4。警报位置信息警报上次检测到101501 UTC GNSS -61 54.40 N 045 37.53 W更新时间在2 - 60秒的检测时间高度的GNSS位置位置1600米之间(5200和7200英尺之间)其他信息GNSS位置不确定性加上2秒的纬度检测频率406.0400 MHz 6。备注此遇险跟踪消息正在发送给适当的SAR当局,该警报根据消息的相关要求