XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJUMP
2024快速开始大会/CWA峰会会话时间表
加入日常实验室团队，与今年参加我们合作伙伴关系的所有6个地区进行交叉合作。我们将花时间共同建立通过MTSS方法来支持出勤系统的基础，并分析自我评估，以便您
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
使用机器学习算法的财务时间序列中的跳跃检测
本文的本版本已被接受以供出版，经过同行审查（适用），并受到Springer Nature的AM使用条款的约束（https://www.springernature.com/gp/gp/open-research/policies/accepted-manuscript-terms），但并不是记录和未反映后的记录和任何更正的版本。记录版本可在线获得：http：//dx.doi.org/10.1007/s00500-019-04006-2。
预计全球替代能源对铜的需求将从 2020 年的 210 万吨跃升至 2030 年的 430 万吨。
到 2030 年，电动汽车充电对铜的需求预计将比 2020 年增长 1,000% 以上。到 2030 年，风力发电设施对铜的需求可能会增加一倍以上。
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
hag鱼基因组和脊椎动物的进化
在分析离散时间采样的数据时，即使基础路径是连续的，也会在采样时间序列的轨迹中遇到连续的不连续性。另一方面，由连续随机过程有限采样引起的不连续性与样本路径中的实际不连续性引起的区别是主要问题之一。类似的线索导致我们提出了一个问题：是否可以提供一个模型，将数据集中的任何随机变化视为跳跃事件，而不管给定时间序列是分类为扩散还是跳跃 - 扩散过程？为了解决这个问题，我们编写了一个新的随机动力学方程，其中包括一个漂移术语和具有不同分布式大小的泊松跳跃过程的组合。在本文中，我们首先以最简单的形式介绍了此方程，包括漂移术语和跳跃过程，并表明这种跳跃方程能够描述扩散过程的离散时间演变。之后，我们通过考虑方程中的更多跳跃过程来扩展建模，该过程可用于模拟具有各种分布式振幅的复杂系统。在每个步骤中，我们还显示建模所需的所有未知函数和参数都可以从测量的时间序列中获得非参数获得。
2023
今年最值得关注的进展之一是联合大学微电子计划 2.0（JUMP 2.0）于 2023 年 1 月启动。JUMP 2.0 是 SRC、国防高级研究计划局 (DARPA)、工业界和学术界利益相关者之间的合作，它以 DARPA 的 ERI 和 JUMP 计划提供的动力为基础，该计划于 2023 年结束，并在以下页面的新科学团队 (NST) 回顾中进行了总结。JUMP 2.0 将从 2023 年运行到 2027 年，通过七个主题多大学研究中心专注于高风险、高回报的研究，每个中心都致力于微电子的一个关键领域。这些中心正在探索长期的开创性研究，以大幅提高商业和军事应用的各种电子系统的性能、效率和能力。
双重水合动力学的分子起源......
图 2：a) DNA 和 RNA- GGGG 序列的水合壳中水分子的跳跃时间 τ jump 分布，分解为分配给疏水位点（“hpb”，蓝色）、H 键供体位点（橙色）和 H 键受体位点（绿色）的水分子的贡献。b) DNA 和 RNA- GGGG 序列的水合壳中与受体位点 H 键合的水分子的跳跃时间 τ jump 分布，分解为水合糖（粉色）、磷酸盐（蓝色）或碱基（红色）部分的水分子的贡献。使用 Matplotlib 绘制图表。51
LITTON DUAL L-304 计算机系统 - Bitsavers.org
XFER 无条件，存储链接 XFER 控制台开关跳转 3 种方式 XFER 若 H = 0 则 XFER 若 HI 为 0 则 XFER 若 H 为负 则 XFER 若 H 为正 移位长左 标准化长左 移位和计数反映 比较，若较小则跳转 比较，若相等则跳转 比较，若不等则跳转 比较，若较大则跳转 门控比较，若在内部则跳转 门控比较，若在外部则跳转 移位长右，逻辑 移位长右，代数 设置低位 设置高位 重置低位 重置高位 测试低位，若为 0 则跳转 测试高位，跳转如果为 0，则测试低位，如果为 0，则跳转；如果为 0，则测试高位，如果为 0，则跳转；向右移动且为零；向左移动且为零；向右移动并插入；向左移动并插入；存储所有零；外部设备命令；外部设备和自杀
截止日期为 9 月 29 日 1）当一只苹果从树上掉下来并击中……
在跳跃时，你赋予你和独木舟相同的动量。在你跳跃之前，船的动量 + 你为零，而在你跳跃之后，船的动量与你的动量相等且方向相反，因为总动量守恒。船获得的动能由你的跳跃提供，因此你最终拥有的能量比平时更少。你也可以这样想：动量守恒意味着你从一艘正在远离码头的独木舟上跳下来，降低了你相对于码头的速度，所以你跳的距离没有你预期的那么远。