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学习使用机器学习击败随机游走......
在我的论文中，我使用不同的机器学习技术来预测汇率的方向性变化。我首先分析了无抛补利率平价 (UIP) 及其无法预测汇率变化的情况。使用线性回归，我表明 UIP 方程中的 β 系数在短期和长期内都不等于零。这表明货币风险溢价对于理解汇率变化的重要性。然而，风险溢价和市场预期极难衡量。因此，随机游走是预测短期外汇汇率变化的最佳模型。这让我想问：我们能否使用最新的机器学习技术比随机游走模型更准确地预测外汇汇率？我探索了各种机器学习技术，包括主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和情绪分析，以预测一系列发达国家和发展中国家的汇率方向性变化。
计算 Beatrice Offshore Windfarm Limited 的经济贡献
量化和公布海上风电场等大型投资项目的经济贡献非常重要。它向当地社区表明他们可以从这些投资中受益，同时有助于指导未来的决策并在未来增强这些利益。因此，BOWL 项目合作伙伴 1 致力于与其供应链合作伙伴以及机构和政府机构合作，创造一个让当地人民和社区感受到这些非常大的海上风电场投资的经济效益的环境。这项关于 Beatrice 海上风电场有限公司 (BOWL) 经济贡献的最新研究由 SSE 在 NEF Consulting 的支持下进行。它表明英国和苏格兰经济都将从 Beatrice 海上风电场中受益匪浅。分析的主要结果可以在网上找到，网址为 www.sse.com/beingresponsible/reporting-and-policy。本文档概述了 SSE 使用的、并由 NEF Consulting 审查的用于计算这些结果的方法。
等离子战胜飞行恐惧 - Cloudinary
根据国际民航组织 2012 年航空运输结果，过去一年中，近 30 亿民航旅客依赖于空中交通管制系统的质量和可靠性。空中交通管制员的主要任务是通过无线电引导地面和空中的飞机，以防止碰撞。这种通信本身依赖于电子飞机无线电系统的正确运行（标题图）。长途航班的机组人员使用短波无线电与空中交通管制部门进行通信，并与世界各地的航空公司保持联系。这些设备即使在无法使用卫星网络的极地航线上也能实现不间断的通信。罗德与施瓦茨是世界领先的无线通信和 EMC 测试与测量设备以及数字地面电视广播和测试与测量设备制造商，
突破量子极限（续）
能否通过巧妙设计测量设备来规避海森堡不确定性原理的限制？显然，这类问题的答案在信息处理行业等具有重大的实际意义。例如，处理设备越来越小的趋势最终将受到量子力学的限制，或者受到设备进入特定状态以表示一些信息的保真度的限制，尽管与外部系统不可避免地发生相互作用，设备仍将保持该状态。从历史上看，在实践中，寻找突破量子极限的策略是由那些寻找引力波的人推动的，他们自然渴望在设计质量时突破量子极限，而质量据说会通过与引力波的相互作用而振动。争论不可避免地围绕着量子测量过程究竟意味着什么的问题展开。正如这些联系中惯常的情况一样，过去几年中激烈的争论导致了对一些深奥细节的争论。直到最近，那些认为“标准量子极限”（SOL）不可避免的人似乎占了上风。但现在名古屋大学的 Masanao Ozawa 却引起了轩然大波，他指定了一个量子系统，他说在这个系统中可以做得比 SOL 更好（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1988）。加州理工学院的 Carlton Caves（Phys. Rev. Lett. 54, 2465; 1985）很好地阐述了传统观点，适用于最简单的量子测量，即在时间间隔 r 的两个瞬间测量自由粒子的位置。 Caves 论证的力度部分来自于他欣然接受了 Horace P. Yuen（Phys. Rev. Lett. 51, 719; 1983）早先的断言，即标准教科书对 SOL 的推导确实存在缺陷。