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plm：面板数据的线性模型
描述一组模型和（稳健）协方差矩阵的估计量，以及面板数据计量经济学的检验，包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量（IV）和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法（GMM）和一般 FGLS 模型、均值组（MG）、平均 MG、共同相关效应（CCEMG）和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并（CCEP）估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger（非）因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书，例如 Baltagi (2021)，《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014)，《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018)，《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
FTC位于AI创新与监管的前线
Research & Horizon Scanning • Created the Office of Technology • Launched 6(b) studies on Surveillance Pricing and on AI Investments and Partnerships • Published 6(b) Staff Report on Social Media and Video Streaming Services • Wrote "Combatting Online Harms Through Innovation" report to Congress • Conducted a Cloud Computing RFI and public panel • Held roundtable and published report on AI & the Creative Economy • Organized Voice Cloning Challenge to protect消费者滥用AI支持的欺诈和其他危害的语音限制•已发表的Technical博客文章以及“ AI与您的业务”博客文章•发表了两套技术兴趣的研究问题
道明经济分析 - 每周总结
特朗普总统最终会采取何种措施，存在很大的不确定性。我们的基本假设是，加拿大将避免征收一刀切关税，而是将暂时的针对特定行业的威胁作为更广泛谈判的筹码。然而，我们也必须为最坏的情况做好准备：一刀切征收 25% 的关税，加拿大将予以报复。这样的结果几乎肯定会导致加拿大经济陷入衰退，失业率将超过 8%。不过，政府的行动将减轻部分负面影响，有关支持受影响企业和消费者的讨论正在进行中。加拿大央行也将通过加速降息来创造缓冲，货币也将不可避免地贬值。与美国的利差扩大以及这种风险的性质，可能导致加元跌至 62 美分的历史低点。这也将为加拿大出口商提供缓冲。
DoubleLine 战略商品基金概况介绍
Sector allocations and Fund holdings are subject to change at any time and should not be considered a recommendation to buy or sell any security. Portfolio holdings generally are made available 30 days after month-end by visiting www.doubleline.com. The source for the information in this report is DoubleLine Capital, which maintains its data on a trade date basis. Risk Disclosure Investments in debt securities typically decrease in value when interest rates rise. This risk is usually greater for longer-term debt securities. The Fund invests in foreign securities which involve greater volatility and political, economic and currency risks and differences in accounting methods. These risks are greater for investments in emerging markets. The Fund may use leverage which may cause the effect of an increase or decrease in the value of the portfolio securities to be magnified and the Fund to be more volatile than if leverage was not used. Derivatives involve special risks including correlation, counterparty, liquidity, operational, accounting and tax risks. These risks, in certain cases, may be greater than the risks presented by more traditional investments. Investing in ETFs and ETNs involve additional risks such as the market price of the shares may trade at a discount to its net asset value ("NAV"), an active secondary trading market may not develop or be maintained, or trading may be halted by the exchange in which they trade, which may impact a Funds ability to sell its shares. The fund may make short sales of securities, which involves the risk that losses may exceed the original amount invested. Investments in commodities or commodity-related instruments may subject the Fund to greater risks and volatility as commodity prices may be influenced by a variety of factors including unfavorable weather, environmental factors, and changes in government regulations. Any index used by the Fund may not be widely used and information regarding its components and/or its methodology may not generally be known to industry participants, it may be more difficult for the Fund to find willing counterparties to engage in total or excess return swaps or other derivative instruments based on the return of the index. The Fund is non- diversified meaning it may concentrate its assets in fewer individual holdings than a diversified fund. Therefore, the Fund is more exposed to individual stock volatility than a diversified fund.
量子线性化攻击
摘要。最近的研究表明，量子周期查找可用于破解叠加查询模型中的许多流行构造（一些分组密码，如 Even-Mansour、多个 MAC 和 AE……）。到目前为止，所有被破解的构造都表现出强大的代数结构，这使得能够构造单个输入块的周期函数。恢复秘密周期可以恢复密钥，区分并破坏这些模式的机密性或真实性。在本文中，我们介绍了量子线性化攻击，这是一种使用 Simon 算法针对叠加查询模型中的 MAC 的新方法。具体来说，我们使用多个块的输入作为隐藏线性结构的函数的接口。恢复此结构可以执行伪造。我们还介绍了这种攻击的一些变体，这些变体使用其他量子算法，这些算法在量子对称密码分析中不太常见：Deutsch、Bernstein-Vazirani 和 Shor 的算法。据我们所知，这是这些算法首次用于量子伪造或密钥恢复攻击。我们的攻击破解了许多可并行化的 MAC，例如 LightMac、PMAC 以及具有（经典）超龄安全性（LightMAC+、PMAC+）或使用可调整分组密码（ZMAC）的众多变体。更一般地说，这表明构建可并行化的量子安全 PRF 可能是一项具有挑战性的任务。
预测血糖水平：非侵入性监测的线性回归方法
这项研究证明了使用包括人口统计学，生理和传感器衍生的变量的数据集估算血糖水平来估算血糖水平的应用。通过严格的数据准备和假设验证，包括使用Box-Cox转换，模型的有效性和性能得到了增强。逐步选择和假设检验促进了该模型的重新构建，保留了关键预测因子，例如年龄，性别，赫特拉特和糖尿病患者，这些预测因素明显增添了葡萄糖水平。排除了NIR阅读和最后食用的非贡献变量，改善了模型的可解释性，而不会损害其预测精度。结果强调了基于回归的非侵入性葡萄糖监测方法的潜力，为糖尿病管理中具有成本效益且可访问的解决方案提供了基础。虽然FNDING突出显示了明显的预测指标和稳健的模型性能，但未来的工作可以探索高级传感器技术和非线性建模技术的集成，以进一步提高预测精度。这些进步可以显着促进改善糖尿病护理，并促进更广泛的非侵入性监测解决方案的采用。
UPS Solution - Line lnteractive UPS Series (400~3000VA)
微碱系列是线路交互式UPS，在Batt中具有纯正弦波输出波形。模式，它们为敏感设备提供了完美的功率保护。所有型号均提供全面的LCD显示屏，供用户监视功率状态。具有强大的保护，可以防止您的数据丢失因电力故障，激增和下垂而导致。
玉米单倍体诱导系
双单倍体 (DH) 技术通过使单倍体胚胎/幼苗的染色体加倍，产生严格纯合的可育植物。单倍体胚胎来自雄性或雌性生殖系细胞，仅含有植物体细胞组织中发现的染色体数量的一半，尽管由于减数分裂遗传重组而呈重组形式。DH 生产允许以完全纯合植物（自交系）的形式快速固定这些重组单倍体基因组，这些植物在两代而不是六代或更多代中产生。DH 育种能够快速评估同质后代的表型性状。虽然对于大多数作物来说，单倍体胚胎是通过昂贵且通常依赖基因型的体外方法生产的，但对于玉米，有两种独特的植物体内系统可用于直接在种子中诱导单倍体胚胎。从玉米自然突变体中鉴定出的两种“单倍体诱导系”能够诱导父本或母本来源的胚胎。尽管与目标系轻松杂交足以触发单倍体胚胎，但需要进行大量改进才能将 DH 技术大规模生产。它们包括开发具有高诱导率（8-12%）的现代单倍体诱导系，以及将具有单倍体胚胎的玉米粒与正常玉米粒分选的方法。染色体加倍也是 DH 过程中的关键步骤。最近鉴定出的参与自发加倍的基因组位点为玉米的完全植物内 DH 流程开辟了前景。尽管玉米单倍体诱导系是在 50 多年前发现的，但由于新的应用和发现，它仍然成为头条新闻。事实上，母本单倍体诱导被巧妙地转移到难以转化的种质中，以提供基因组编辑机制。最近发现的两个控制单倍体诱导的分子因素使我们能够重新审视玉米母体单倍体诱导的机制基础，并成功地将单倍体诱导能力转化为其他作物。
![光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]](/simg/2/2ceddb1c488675756ec473314f52e66204641c1a.webp)
光子设计自动化的线性被动集成光子设备的紧凑模型[正在进行中的工作]
随着集成光子系统的规模和复杂性的增长，光子设计自动化（PDA）工具和过程设计套件（PDK）对布局和仿真变得越来越重要。但是，固定的PDK通常无法满足自定义的不断增长的需求，迫使设计师使用FDTD，EME和BPM模拟来花费大量时间来进行几何学优化。为了应对这一挑战，我们提出了基于光学波导的单一演变以及来自固有波导的汉密尔顿人的紧凑模型，提出了一个数据驱动的本本元传播方法（DEPM）。相关参数是通过复杂的耦合模式理论提取的。一旦构造，紧凑型模型就可以在模型的有效范围内实现毫秒尺度的模拟，以与3D-FDTD达到准确性。此外，该方法可以迅速评估制造对设备和系统性能的影响，包括随机相误差和对极化敏感的组件。数据驱动的EPM因此为未来的光子设计自动化提供了有效和功能的溶液，并有望在集成光子技术方面进一步进步。
