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Laureen Fama等。 v。Bob'sLLC等。 Connors，J。[¶...
4通常认为在最终判断规则下立即认为无法阅读的简易判决动议，而一旦输入最终判决，对这种动议的拒绝也无法审查，因为简易判决的动议是“纯粹是迅速处理案件的纯粹程序性的设备，对事实进行了实质性问题，没有实质性的问题”，并且最终的判断判决书和最终的判断力。Magno诉Freeport镇，486 A.2d 137，141（Me。1985）（引用Bigney诉Blanchard，430 A.2d 839，841（Me。） 1981））。 5 39-A M.R.S. §104（2023）此后已被修订。 请参阅P.L. 2023，ch。 126，§1（2023年10月25日生效）（在39-A M.R.S. 上编纂 §104（2024））。 如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S. §104-A（2024）告知第104条的范围。1985）（引用Bigney诉Blanchard，430 A.2d 839，841（Me。1981））。 5 39-A M.R.S. §104（2023）此后已被修订。 请参阅P.L. 2023，ch。 126，§1（2023年10月25日生效）（在39-A M.R.S. 上编纂 §104（2024））。 如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S. §104-A（2024）告知第104条的范围。1981））。5 39-A M.R.S. §104（2023）此后已被修订。 请参阅P.L. 2023，ch。 126，§1（2023年10月25日生效）（在39-A M.R.S. 上编纂 §104（2024））。 如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S. §104-A（2024）告知第104条的范围。5 39-A M.R.S.§104（2023）此后已被修订。请参阅P.L.2023，ch。126，§1（2023年10月25日生效）（在39-A M.R.S. 上编纂 §104（2024））。 如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S. §104-A（2024）告知第104条的范围。126，§1（2023年10月25日生效）（在39-A M.R.S.§104（2024））。 如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S. §104-A（2024）告知第104条的范围。§104（2024））。如下所述，请参见下文¶14，立法机关随后的39-A M.R.S.§104-A（2024）告知第104条的范围。
6G 流体天线多址接入技术综述 - e-space
摘要 近年来，流体天线系统 (FAS) 作为 6G 无线网络的潜在竞争者而备受关注。流体天线多址 (FAMA) 是一种新技术，它允许每个用户通过单 RF 链端口流体天线不断移动到信号干扰比 (SIR) 最强的位置。FAMA 的研究工作主要集中于从多个方面提出与增强 FAMA 相关的模型和解决方案，包括 FAS 系统、增强正交和非正交多址、信道建模、分集增益、人工智能 (AI) 技术、FAMA 与其他 6G 新兴技术如智能反射面 (IRS)、多输入多输出 (MIMO)、太赫兹 (THz) 通信等。目前尚无涵盖 FAMA 所有这些重要方面的调查。基于几个关注点，本研究提出了 FAMA 的综合分类。首先，讨论 FAS 系统。然后，介绍 FAMA 机制及其信道建模和分集增益。随后，我们将 FAMA 与 IRS、MIMO、THz 通信等其他新兴技术相结合，并提供了增强 FAMA 的 AI 方法。最后，我们介绍了各个领域进一步研究的潜在研究方向。在设计和增强 FAS 系统、通过 FAMA 促进通信以及将其与 6G 的其他尖端技术相结合时，本文可以作为参考或指导。
血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1
摘要 - 流体天线系统（FAS）的出现提供了一种新颖的技术，用于获得空间多样性和利用干扰淡出在多源场景中共享的频谱共享 - 一种被称为流动天线多访问的范式（FAMA）。然而，随着用户数量的增加，干扰能力会降低。为了克服这一点，优先考虑强大用户的机会主义安排被证明是增强FAMA的有效方法。本文介绍了一种弹性的分散增强学习（RL）方法，用于opporistic Fama（O-fama），以自主选择强大的用户和每个选择的用户的FAS的端口共同选择网络总数。为了在这个多代理环境中提高学习效率，我们提出了一个新颖的团队理论RL框架，其中包括一个导数网络，指导每个解决方案的策略网络的多代理学习。我们的仿真结果证实了所提出方法的有效性。
每周通讯函 - 武装部队部
萨赫勒 - 新月形沙丘行动 由法国军队牵头，与 G5 萨赫勒国家合作，新月形沙丘行动于 2014 年 8 月 1 日发起。该行动基于一种战略方针，该方针建立在与萨赫勒-撒哈拉地带 (BSS) 主要国家建立伙伴关系的逻辑之上：布基纳法索、马里、毛里塔尼亚、尼日尔和乍得。它汇集了约4,600名士兵，其任务是打击武装恐怖组织并支持伙伴国家的武装部队，以便他们能够应对这一威胁。截至 2022 年 4 月 22 日战区军事情况 新月形巴尔干部队正在与所有合作伙伴协调，继续在马里领土以外重组其部队。此次复杂演习在安全有序的条件下进行，并与马里武装部队（FAMa）保持联络，同时继续打击武装恐怖组织（GAT）。本周，戈西基地于 4 月 19 日按照计划转移至 FAMa。
新的价值策略*
COP / AT 。COP / P 与 COP / AT 的相关性绝对值与 Log ( ME ) 与 Log ( BM ) 之间的相关性 (-0.299) 以及 Log ( ME ) 与 COP / AT 之间的相关性相似，且显著低于 Log ( ME ) 与 IVOL 之间的相关性 (-0.433)。COP / P 是 COP / AT 与 AT / ME 的乘积。COP / P 与 COP / AT 之间相关性相对较低，部分原因是盈利能力较强的公司（即 COP / AT 值较高）往往具有较低的 AT / ME 值。换言之，COP / AT 与 AT / ME 呈负相关。9 Fama 和 French 三个因子、动量因子以及 Fama 和 French 五个因子的数据来自 Kenneth French 的网站。Stambaugh 和 Yuan 的因子来自 Robert Stambaugh 的网站 (http://finance.wharton.upenn.edu/~stambaug/)。 Hou、Xue 和 Zhang 的因子来自沃顿研究数据服务。行为因子来自 Lin Sun 的网站 (https://sites.google.com/view/linsunhome)。所有这些因子都涵盖了我们从 1963 年 7 月到 2018 年 12 月的整个样本期，但 q- 因子始于 1967 年 7 月，错误定价因子结束于 2016 年 12 月。
第一届全球人工智能与...论坛
Anibal Ollero。塞维利亚大学机器人实验室主任。FADA- CATEC 科学顾问。塞维利亚大学高等技术工程学院名誉教授。国家工程研究奖；Rei Jaume I 新技术奖；“Javier Benjumea Puigcerver”奖；塞维利亚大学 FAMA 工程和建筑奖。“IEEE 空中机器人和无人驾驶飞行器技术委员会”联合主席。13:00 闭幕
探索机器学习对财务的影响...
有效的市场理论以及证券在合理上的想法随着时间的流逝而面临越来越多的批评（Borovkova＆Tsiamas，2019; Daniel等，1998）。已经观察到了几个市场异常（Malkiel＆Mullainathan，2005年），包括金融市场过度反应（Bondt＆Thaler，1985，1990）和不足，即短期动量，长期逆转，长期逆转和资产价格高波动性的存在（Daniel等人），为其提供了支持（Daniel et al。，1998年），尤其是其支持的（尤其是）。一些院士提出了与EMH一致的这种异常情况的解释，例如，过度和不足的反应次数随机发生并且同样普遍（Fama，1998年），以及机构投资者能够抵消由熟练的投资者造成的异常的潜力（Shiller，2003年）。
股息政策是否领导经济？
鉴于这种简单的理论背景，越来越多的文献集中在宏观经济总体（例如产出和通货膨胀）中股票市场的预测作用。Fama（1981，1990），Geske and Roll（1983），Barro（1990），Schwert（1990）和Lee（1992）的早期作品研究了股票市场收益与未来的总体产出，投资，投资或失业率之间的相关性。subsemontonation，文献集中在基于股票的替代预测因子上，其中包括总股利产量（Campbell 1999，Chen和Zhang 2011）。股市波动（Campbell等人2001，郭2002，Andreou，Ghysels和Kourtel-Los 2013）;股权风险因素和投资组合收益（Liew and Vassalou 2000，Lamont 2001，Vassalou 2003，Hong，Torfor和Valkanov 2007，Nieto and Nieto and Rubio 2014）；或消费率比（Lettau and Ludvigson 2005，Chen and Zhang 2011）。
资产定价和机器学习：关键评论
解释平均股票回报的差异（Mehra＆Prescott，1985年），使我们专注于多因素模型àlafama and French（1993）。文献将无法解释的投资组合视为未知风险的文献所采用的方便捷径，并仅将其添加到现有因素中并没有使人们寻找新的“异常”，即，其风险调整后的资产的资产与某个公司特征的分配相对可显着分布，而无需在一个相应的曝光中分配，而无需与某些预先确定的风险更改相应的变化。随着时间的流逝，已经记录了许多预测预期收益横截面变化的因素（Harvey等，2016； Hou等，2015）。这种“因子动物园”受到了批评，要么是因为对拟议因素的实际有用性有疑问（McLean＆Pontiff，2016年），或者是因为在考虑模型中有如此多的风险来源时，他们面临的挣扎，以解释这些经验发现。
量化投资的未来：十个假设
量化投资：过去和现在 我们今天所理解的量化投资理论和实践始于 20 世纪 50 年代。引领这一潮流的是一些著名的学术模型，如马科维茨的现代投资组合理论（1952 年）、夏普的资本资产定价模型（1964 年）和法玛的有效市场假说（1970 年）——当然还有法玛与弗伦奇合作提出的开创性的三因素模型（1992 年）。今天，量化投资在相关性和复杂程度方面不断发展。LSV、BGI/BlackRock、AQR 等从业者以及我们自己的 Robeco 研究人员都为该领域做出了贡献，量化管理的 AuM 在此过程中稳步增长。量化投资最初被视为一种学术上的好奇心，在 20 世纪 90 年代开始发展，如今已被视为与基本面相同的市场不可或缺的一部分。我们相信，新技术的发展将继续成为量化投资发展最深刻、最关键的影响因素之一。未来 20 年，这种发展（最近在数据和计算领域）的速度看起来将与过去 20 年一样快，甚至更快。如果我们加上