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一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
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。
佛罗里达州增长基金计划在 2022-23 财年提供了 1.35 亿美元的 FRS 分配
4 直接投资（也称为直接股权共同投资）是指私募股权公司（普通合伙人）和外部投资者共同投资一家私人公司的合作投资结构。这种方法允许多方汇集金融资源、专业知识和网络，进行联合投资并分享潜在利润。SBA 代表报告称，佛罗里达增长基金计划不会成为一家公司的唯一投资者。5 私募股权是一种投资，其中投资者的资金汇集或混合，用于收购未在公开证券交易所上市的私人公司的股权。6 普通合伙人是通常隶属于投资公司的个人或实体，该公司从有限合伙人那里为私募基金筹集资金，并同时投资和管理该基金。有限合伙人向私募基金投入资金。与普通合伙人不同，有限合伙人对基金投资活动的参与受到限制，其对基金债务的个人责任仅限于有限合伙人贡献的金额。7 个人直接投资金额从 200,000 美元到 710 万美元不等。
通过双向深度神经网络和迭代算法设计的超表面用于生成定量场分布
超表面是超材料的二维对应物，它已展示出前所未有的能力，可以在单个平面设备中操纵电磁波的波前。尽管该领域取得了各种进展，但超表面所实现的独特功能是以结构复杂性为代价的，导致传统超表面设计的参数扫描非常耗时。尽管人工神经网络提供了一个灵活的平台来显著改善设计过程，但当前的超表面设计仅限于生成定性场分布。在本研究中，我们证明，通过结合串联神经网络和迭代算法，可以用定量场分布克服超表面设计的先前限制。作为原理验证示例，通过设计的网络架构预测的超透镜具有多个焦点，具有相同/正交的偏振状态，以及精确的强度比（定量场分布），并通过数值计算和实验证明。独特而强大的超表面设计方法将加速开发可应用于成像、检测和传感的高精度功能设备。
耐寒山地蝴蝶独特遗传多样性的过去、现在和未来潜在分布
图 2 E. epiphron 的当前和过去分布预测，(a) 当前气候适宜性概率和当前分布记录（白色圆圈）。过去的气候适宜性（b）6,000 年前，（c）11,000 年前，（d）16,000 年前，（e）21,000 年前（即 LGM；蓝色阴影表示冰盖的范围（来自 Hughes 等人，2016 年）。发生的概率值从 0（不适宜，白色）缩放到 1（适宜，黑色）。面板 f 显示了自 LGM 以来的气候稳定性，这是通过将过去 21,000 年的 SDM 的 22 个输出相加，加上现在的输出得出的（总和概率值从 0.73（白色）缩放到 20（黑色），前 30% 的网格显示为白色圆圈）。有关所有输出地图，请参阅附录 S4
定量风险管理
3多变量模型61 3.1多变量建模的基础知识61 3.1.1随机向量及其分布62 3.1.2协方差和相关的标准估计器64 3.1.3多变量正态分布66 3.1.1 77 3.2.3 Generalized Hyperbolic Distributions 78 3.2.4 Fitting Generalized Hyperbolic Distributions to Data 81 3.2.5 Empirical Examples 84 3.3 Spherical and Elliptical Distributions 89 3.3.1 Spherical Distributions 89 3.3.2 Elliptical Distributions 93 3.3.3 Properties of Elliptical Distributions 95 3.3.4 Estimating Dispersion and Correlation 96 3.3.5 Testing for Elliptical Symmetry 99 3.4 Dimension还原技术103 3.4.1因子模型103 3.4.2统计校准策略105 3.4.3因子模型的回归分析106 3.4.4主成分分析109
Global 45 Dividend Strategy Portfolio 2025-1
† The historical 12 month distributions per unit and each historical 12 month distribution rate of the securities included in the trust are for illustrative purposes only and are not indicative of the trust's actual distributions or distribution rate. The historical 12 month distributions per unit amount is based upon the weighted average of the actual distributions paid by the securities included in the trust over the 12 months preceding the trust's deposit date, and is reduced to account for the effects of fees and expenses which will be incurred when investing in a trust. Each historical 12 month distribution rate is calculated by dividing the historical 12 month distributions amount by the trust's initial $10 public offering price per unit. There is no guarantee the issuers of the securities included in the trust will declare dividends or distributions in the future. The distributions paid by the trust, as well as the corresponding rates, may be higher or lower than the figures shown due to certain factors that may include, but are not limited to, a change in the dividends or distributions paid by issuers, actual expenses incurred, currency fluctuations, the sale of trust securities to pay any deferred sales charges, trust fees and expenses, variations in the trust's per unit price, or with the call, maturity or the sale of securities in the trust. Distributions made by certain securities in the trust may include non-ordinary income. ** An enhanced sector (or “index”) strategy refers to a unit investment trust strategy, sponsored by Invesco Capital Markets, Inc., that seeks to outperform an index by investing in an objectively selected subset of stocks from the same index.
识别基于统计分布的加速老化测试期间LFP/C电池的机理一致性
这项研究建立了一种新的方法，可以研究加速的衰老测试是否可以在短时间内准确地对现实的细胞衰老进行建模，同时还可以维持所涉及的衰老机制的一致性。作为效率和一致机制之间的权衡，加速衰老的应用需要仔细选择应力因素，以确定操作范围和与衰老相关的应激因素的重要性。基于为43个月的日历老化测试和10个月循环老化测试设计的三个级别的主要应力因素，这项工作旨在应力排名，并指示用于商业LFP/C电池的合适的操作间隔，并采用了两种最受欢迎的电池寿命分布，即电池，即logormormal and weibull。锂离子电池的统计分布是通过非线性混合效应（NLME）模型的排放能力损失来实现的。结果证明，对数正态是首选模型，并且随着更深的衰老，尤其是在日历老化中，右链的Weibull变得更加明显。得出了由一致加速因子引导的分布参数的进化定律。基于寿命样本的NLME模型的似然比参数bootstrap方法始终产生，以高于47.5℃的温度来测试条件，而循环衰老的平均收费（SOC）高于72.5％的平均电荷（SOC）会导致不同的生活行为。相比之下，SOC水平和较高温度的组合不会导致日历老化机制的变化。温度是最显着的应力，其次是温度耦合的循环深度和SOC水平。此方法可以提供参考，以制定合理的测试计划，以检测电池的性能以更准确地预测其生活。
简介：先天性脂肪营养不良包括一组罕见的异质性疾病，影响脂肪组织分布并具有特征性
简介：先天性脂肪营养不良的构成了一组罕见的异质性疾病，这些疾病会影响脂肪组织分布，并以不同程度的体内脂肪流失为特征。遗传损伤，端粒缩短，细胞衰老和增殖缺陷是衰老过程的标志。代谢和线粒体活性在MDPL综合征的发病机理（下颌骨下炎，耳聋，雌早特征和脂肪营养不良）中起重要作用。目的：报告病例和诊断MDPL综合征和营养管理患者。案例报告：该信息是在患者与作者的医疗咨询期间获得的，对患者和家人的访谈，摄影记录和文献综述。根据1964年的赫尔辛基宣言，这项研究遵循道德委员会的合规性，并保留了患者的匿名以及患者的权利和护理。总脂肪百分比为32％（54％），非常低的相对肌肉骨骼指数为2.56 kg/m 2，低脂肪质量指数为3.89 g/m 2。实验室测试显示，低瘦素为1.90 ng/mL，基底胰岛素为166.3μUI/mL，HOMA IR为38.2，甘油三酸酯为205 mg/dl。对通过口腔拭子提取的DNA分析对Pold1基因的改变是阳性的，证实了MDPL的诊断。用蛋白质，卡路里，索引和血糖负荷进行调整的饮食进行治疗后，患者以HOMA-IR 8.3进行了新的检查，以2.5公斤的增长，现在具有33.1公斤的体重，重量改善。最终注意事项：
将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。