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回复：修改业务行为规则手册，主要是为了实施禁止投资公司收取订单流付款（“PFOF”）的规定
欧洲证券和市场管理局 (ESMA) 于 2021 年 7 月 13 日发布公开声明，警告 PFOF 带来的风险，强调公司从第三方收到 PFOF 会引发重大的投资者保护问题（在这方面，参见 2021 年 7 月 22 日的 MFSA 通函）。例如，一个特别令人担忧的事实是，PFOF 安排被认为会在公司与其客户之间造成明显的利益冲突，这不符合 MiFID II 最佳执行要求 2 。另一个令人担忧的问题是，PFOF 做法使一些欧盟成员国存在零佣金经纪商，他们在执行客户的订单时不会对某些或所有提供的金融工具收取明确的佣金，并且他们经常将其服务营销为“对投资者不承担任何费用”；从而通过自由交易的假象向散户投资者隐藏执行成本和费用。因此，出于此类担忧，ESMA 当时得出结论，在大多数情况下，接受 PFOF 不太可能符合 MiFID II 的关键要求，特别是在最佳执行、利益冲突、诱因和成本透明度方面。PFOF 是欧盟立法过程中备受争议的主题。最终，2021 年 11 月 25 日，欧盟委员会通过了 MiFIR 审查提案，其中包括可能禁止 PFOF。根据欧盟对该提案的立法程序，最终在欧盟范围内引入了 PFOF 禁令或禁令。这项禁令背后的原因是，最终得出结论，PFOF 在经纪商和其客户之间造成了明显的利益冲突，这种冲突无法管理，因此应该首先防止这种冲突的发生。这也是考虑到投资公司选择交易场所或交易对手的主要依据是实现客户的最佳执行。收取确保在特定执行场所执行客户交易的费用最终被视为与 MiFID II 最佳执行原则和义务不相容且不一致
行业动态 – 流量控制 – 2024 年第三季度 - KPMG LLP
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2024 年 10 月预计圣玛丽斯河流量表 (cms)
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Clifford Flow
几何机器学习在建模物理系统（作为粒子或分子系统）时结合了几何先验。Clifford代数通过引入代数结构来扩展欧几里得矢量空间，从而代表了对几何特征建模的吸引力的工具。该模型的一个示例是基于克利福德代数的等激神经网络的Clifford神经网络。使用Clifford代数对几何对象进行建模分布时，我们需要定义这些分布如何变换。因此，我们基于Clifford代数定义的函数梯度引入了Clifford代数的概率密度函数及其转换。在这里我们表明，欧几里得空间上克利福德代数之间功能的梯度诱导了限制在基本矢量空间的函数的规范梯度。这确保Clifford神经网络的梯度与广泛采用的自动分化模块（如自动射击）获得的梯度相吻合。我们从经验上评估了克利福德神经网络梯度的好处，以及克利福德代数的分布转换，以解决科学发现中分布的采样问题。
探索3D从头分子生成的离散流匹配
产生新分子结构的深层生成模型具有促进化学发现的潜力。流量匹配是一个最近提出的生成建模框架，在包括生物分子结构（包括生物分子结构）的各种任务上取得了令人印象深刻的性能。开创性流量匹配框架仅针对连续数据开发。但是，从头分子设计任务需要生成离散数据，例如原子元素或氨基酸残基的序列。最近已经提出了几种离散的流匹配方法来解决此差距。在这项工作中，我们基准了3D从头生成的现有离散流匹配方法的性能，并提供了其不同行为的解释。因此，我们提出了FlowMol-CTMC，这是一种开源模型，可实现3D从头设计的最新性能，其可学习参数比现有方法少。此外，我们提出的指标使用捕获分子质量以外的局部化学价值约束并符合高阶结构基序。这些指标表明，即使满足了基本约束，模型也倾向于在培训数据分布之外产生异常且潜在的有问题的功能组。可用于重现此工作的代码和训练有素的模型，请访问https://github.com/dunni3/flowmol。
Mota N. 心流的神经认知特征：不费力、更精确、更广泛的大脑回路。J Neo Res Pedia Care 2024, 6(1): 180051。
目的：本研究旨在了解神经认知文献在多大程度上支持和改进了 Csikszentmihalyi [1] 的心流体验特征，即依赖于注意力和执行功能的过程 [2]。方法：PRISMA 系统评价纳入了心流相关的观察性研究，这些研究提出了神经心理学、神经生理学和/或生物统计学测量，涉及注意力和执行功能：解决问题、反应监测和决策。结果：神经科学文献表明，心流体验：a) 激活不费力的认知资源，视觉聚焦、分散和持续注意力的精确度提高，有证据表明其受到社会因素的调节；b) 在未经验证的测量中，是更高解决问题技能的指标；c) 在反应监测（N-back）和冒险（赌博）任务期间激活广泛而差异化的大脑活动，提供符合我们对任务意义的差异化理解的神经学指标，任务意义是一种情绪和认知更新过程，通过相应的大脑回路，涉及基底神经节、颞叶、岛叶和前额叶区域； d) 在审查的观察性研究中，尚未与决策相关。结论：这项工作凸显了该领域缺乏跨学科性。实施神经认知策略似乎是实现和优化令人满意的时刻的潜在心理资源。广泛的社区心理教育或培训将扩大日常生活和工作承诺。
igflow：从头抗体设计的流匹配
在这项工作中，我们提出了IGFlow，这是抗体结构从头设计的SE（3）流量匹配模型。我们专注于生成抗体的新型可变结构域区域，并评估模型在1）无条件重链和轻链生成以及2）互补性确定区域（CDRS）的框架条件循环设计。我们的结果表明，IgFlow生成的抗体在结构上与自然观察到的抗体相似。我们将我们的方法与IGDIFF进行了比较，IGDIFF是一种无条件变量域生成的SE（3） - 扩散模型，在可设计性上。此外，我们在抗体设计中通常遇到的两个有条件的CDR介入任务上对IGFLOW和IGDIFF进行了基准测试。我们发现，Igdiff和Igflow在无条件设计抗体时都表现出色，并且IGFlow有条件地设计具有比IGDIFF更高自符合性的完整CDR循环。总体而言，我们的方法为抗体生成提供了另一种方法，具有其他计算益处，包括样本数据效率和推理速度。
- GSI存储库的流量和核物质状态方程
核物质在密度下的状态方程（EOS）几次，正常核物质密度最近引起了人们的注意，因为它影响了中子星和中子恒星合并的正常，而后者现在由重力波干涉仪探测，请参见E.G.[1，2]。EOS的独立约束是由在e Kin〜0范围内进行的重型离子碰撞实验实验提供的。1至实验室框架中的每个核子（GEV）的几个GEV [3-5]。通过比较测量的集体流数据和转移模型计算，在过去几十年中实现了一系列约束，请参见例如[6 - 9]。使用