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计划您所需的最低分布。
国税局通常要求您从雇主计划中进行应税提款，不迟于您达到72岁（如果出生于1949年7月1日之前出生的70½岁）或从雇主发起该计划的雇主退休，以稍后的计划，除非您的计划规定另有规定，否则这些强制性提款通常被称为必需的最低分布。如果您不接受RMD，则可能会蒙受重大的联邦税收罚款。
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
历史子公司分布
1个子公司分布不应被解释为根据GAAP确定的经营活动提供的净现金替代品。子公司分配对母公司很重要，因为母公司是一家控股公司，并未从其自身的活动中获得任何大量直接收入，而是依靠其子公司的业务活动以及由此产生的分配来资助债务服务，投资和控股公司的其他现金需求。通过运营活动提供的子公司分配与净现金之间的差额的核对由经营活动产生的现金组成，这些现金是由于各种自然界的酌情和非秘密性的原因而保留在子公司的。These factors include, but are not limited to, retention of cash to fund capital expenditures at the subsidiary, cash retention associated with non-recourse debt covenant restrictions and related debt service requirements at the subsidiaries, retention of cash related to sufficiency of local GAAP statutory retained earnings at the subsidiaries, retention of cash for working capital needs at the subsidiaries, and other similar timing differences between when the cash is generated at the子公司及其到达母公司及相关控股公司时。
DeepDIVE：通过多项式通道优化复合 DNA 存储的输入约束分布
DNA 存储是一项快速发展的技术，它使用四进制编码将数字数据编码为核苷酸序列，其中碱基 A 、C 、G 和 T 代表信息 [2]，[3]。这些序列或链通过称为合成的过程产生，并通过测序检索。该方法的一个关键方面是在合成过程中生成每条链的多个副本。在本文中，我们通过引入复合 DNA 字母探索了一种利用这种冗余的新方法 [1]，[4]–[8]。复合 DNA 字母由混合不同的核苷酸形成，实验表明它可以提高数据编码性能 [4]，[5]，[8]。潜在的好处是显而易见的：虽然标准的四字母 DNA 编码每个通道使用 log(4) = 2 位，但复合编码提供了无限的容量，使较短的链能够编码更多的数据。这一点至关重要，因为较短的链可以降低合成成本 [5] 并降低出错的风险，而出错的风险会随着链长度的增加而增加 [9]。编写复合字母并随机读取 n 份副本可以建模为一个嘈杂的通信信道，特别是多项式信道 [1]。该信道的输入是一个长度为 k = 4 的概率向量，表示核苷酸的混合。通道输出遵循多项分布，进行 n 次试验，概率由输入向量决定。通道的最大信息存储率或容量是通过在所有可行的输入分布选择 [10]（即 (k − 1) 维概率单纯形上的分布）中最大化输入和输出之间的互信息来获得的。先前的研究 [1] 表明，即使对于较小的 n 值（例如 n = 9），最大化容量的输入分布也需要数十个质点。此外，如缩放定律 [11] 所示，支持大小随容量呈指数增长。这对 DNA 存储系统提出了挑战，因为每个质点对应一种不同的核苷酸混合物，而可能的混合物数量是有限的。为了解决这个问题，我们的论文重点计算了容量实现
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
SUS GAUSSIAN分布及其...
我们证明存在一个通用常数c> 0，因此对于每个d∈N，r d上的每个cen subgaussian分布d，每个偶数偶数p∈N，d variate polyenmial（cp）p/ 2·p/ 2·v v v∥p 2 - e x〜d -e x〜d〜d〜d v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜v，x〜是平方polynoms of Square polynoms of Square polynoms sum s sum s sum sarear polynoms s。这表明每个次高斯分布都是SOS信誉的次高斯 - 这种条件可为各种高维统计任务提供有效的学习算法。作为直接的推色，我们在计算上有效算法，并为以下任务提供几乎最佳的保证，当给定任意次高斯分布的样品时，我们可以遵守均值估计，可列表的均值均值估计，均值分离的均值混合模型，可靠的均值估计，可靠的估计量，强大的估计，可强大的估计，估算强大的估计，估算。我们的证明是对Talagrand的通用链接/主要措施定理的必要利用。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
分布服务指南
不时地从外部来源通知和其他文件（包括公司行动信息以及有关金融资产的通信）收到。尽管DTC可以确定此类文档和通信，或者从其中提取（“信息”）为参与者和其他授权用户提供，但不得义务也不会这样做，或者一旦这样做，DTC应持续有义务提供某种类型的可用信息。信息不是由DTC独立验证的，并且不打算替代从适当的专业顾问那里获得建议。因此，建议参与者和其他授权用户独立获取和监视信息。此外，根据DTC的规则和程序或其他适用的合同义务，参与者和其他授权用户提供的信息中没有任何包含的信息，以检查参与者日常活动声明的准确性，以及从DTC收到的所有其他声明和报告，并收到了DTC并通知任何差异的DTC。dtc不代表提供给参与者和其他授权用户的任何特定目的（上面定义的）的准确性，充分性，及时性，完整性或适应性，并提供了AS-IS。DTC对与此类信息（或提供此类信息的法案或过程）相关的任何损失不承担任何责任，而不是直接或间接来自错误，错误或遗漏，而不是直接由DTC的严重过失或故意的不当行为造成的。此外，此类信息可能会更改。参与者和其他授权用户应获得，监视和审查与其活动有关的任何可用文档，并应验证从DTC收到的独立信息。
季节性温度分布的十年可预测性
抽象的十年预测定期关注单个值的预测性，例如均值或极端。在这项研究中，我们研究了全球和欧洲尺度上完整的基础表面温度分布的预测技能。我们研究了Max Planck Institute地球系统模型decadal预测系统的初始化后广播模拟，并比较季节性每日温度的分布与估计气候和非传统历史模拟的估计。在分析中我们表明，初始化的预测系统在北大西洋地区具有优势，因此可以对整个温度频谱进行可靠的预测，以提前两到10年。我们还证明了初始化气候预测预测温度分布的能力取决于季节。
全民使用热泵？美国家用空气源热泵的成本和效益分布
摘要 建筑物中化石燃料燃烧的电气化是实现全球温室气体排放目标的关键组成部分。我们使用 550,000 个具有统计代表性的家庭的物理模拟来分析三种空对空热泵性能水平（有无绝缘升级）的成本和收益分布，这些分布在美国各种住房存量中。我们发现，在 2022-2038 年的五种电网情景中，美国每个州在所有性能水平上都实现了温室气体减排，全面采用可使全国排放量减少 5%-9%。我们发现，在 59% 的家庭（6500 万）中，空对空热泵无需补贴即可实现成本效益。然而，效率是关键：虽然最低效率设备可能会增加 39% 家庭的能源费用，但如果同时升级隔热层，这一比例仅为 19%，而使用更高效设备则仅为 5%，尽管这两种策略的前期成本都较高。这种负担能力挑战可以通过支持性激励措施、政策和创新来解决。