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保证金要求增加的证券
（无贷款价值低于$ 3.00）10X Genomics Inc cl-a txg US 50％111 INC yi US 0％17教育与技术ADR-NEW YQ US 0％180度CAP COPT NEW US 0％180 180 Life Sciciences CRP-NEW CRP-NEW CRP NEW ATNF US 0％1-800-FLOWERS.COM.COM-A-FLOWERS.COM INC-A-FLWS INC US DIB US IN US INC US INC US INC INC 5％1％1％1％0％的COUMB AUMB AUMB AUMB AUMB AUMB AT ST. -1x短VIX m/t fut eTf Zivb我们0％2028 Invt Grd Bond t/u-f igbt.un t 25％22世纪GRP INC-NEW XXII US 0％2 Seventy Bio Inc tsvt US 0％2x比特币比特币策略 BITCOIN ETF BTCQ T 0% 3IQ ETHER STAKING ETF ETHQ T 0% 4D MOLECULAR THERAPEUTICS FDMT US 25% 51TALK ONLINE EDU ADR-NEW COE US 0% 5E ADVANCED MATERIALS INC FEAM US 0% 5N PLUS INC VNP T 50% 60 DEGREES PHARMACEUT-NEW SXTP US 0% 89BIO INC ETNB US 25% 8X8 INC EGHT US 50% 908设备Inc Mass US 25％9F INC ADR NEW JFU US 0％A.K.A.品牌Holding-New aka US 25％A.P.Moeller-Maersk A/S-B AMKBF我们25％A10 Networks Inc Inc At 25％AADI Bioscience inc aadi US 0％AAR Corp Air US 50％AB ACTV ACTV ACTV ACTV ACTV HYFI US 35％ABACUS LIFE INC CL-A INC CL-A BL-ABL ABL ABL ABL US 25％ABAX ABB abf abf a abf abf a abf a abf a abf a abf abx abbx t 25％abbx t 25％abx t 25％abx t 25％ US 25% ABCELLERA BIOLOGICS INC ABCL US 25% ABEONA THERAPEUTICS-NEW ABEO US 0% ABERCROMBIE & FITCH CO-A- ANF US 50% ABITS GROUP INC ABTS US 0% ABIVAX SA SPON ADR ABVX US 25% ABLE VIEW GLOBAL INC CL-B ABLV US 0% ABOVE FOOD INGREDIENTS ABVE US 0% ABRASILVER RES CORP-NEW ABRA T 25% ABRDN ASIA-PAC ICM FD VCC FAP T 25% ABRDN AUSTRALIA EQ FD INC IAF US 25% ABRDN BLM ALL COMM LONG BCD US 50% ABRDN BLM ALL COMM STR K1 BCI US 50% ABRDN BLM INDUST MTLS ETF BCIM US 25% ABRDN GLB INCOM FUND INC FCO US 25% ABRDN JAPAN EQTY FUND INC JEQ US 25% ABRDN NATL MUNI INCM FUND VFL US 25% ABRDN物理黄金ETF SGOL US 50％ABRDN物理银ETF SIVR US 50％Absci Corp absi US 0％ABVC Biopharma-new ABVC US 0％AC Immune SA Aciu US 0％ACACIA RESRCH-ACACIA TECH ACTG US 25％
Shopify 2024 年第三季度收入增长加速至 26%，自由现金流利润率扩大至 19%
注：(1) 商品交易总额 (GMV) 表示通过 Shopify 平台（包括某些应用程序和渠道）促成的订单的总美元价值，这些应用程序和渠道在期间内已实施收入分成协议，扣除退款，并包含运费、手续费、关税和增值税。每月经常性收入 (MRR) 的计算方法是将商家数量乘以该期间最后一天生效的平均每月订阅计划费用，管理层将其用作未来订阅解决方案收入的方向性指标，假设商家在下个月维持其订阅计划。在截至 2024 年 3 月 31 日的三个月内，公司修改了将付费试用纳入 MRR 计算中的规定。自由现金流和自由现金流利润率是非 GAAP 财务指标，在下文的简明合并现金流量表中进行了调节。
系统利润率展望
注：临时应急发电 (TEG) 已包含在本报告中，依据的是 2019 年 6 月 5 日欧洲议会和理事会关于电力行业风险准备的条例 (EU) 2019/941（“RP 条例”）第 16(2) 条中关于非市场发电使用的要求，以及爱尔兰公用事业监管委员会 (CRU) 于 2023 年 5 月 31 日批准的爱尔兰风险准备计划（“RPP”）中规定的临时应急发电使用的具体要求。仅当电力系统否则将进入系统警戒状态或紧急状态时，才可将 TEG 纳入保证金计算，并在显然单靠市场措施不足以防止电力供应状况进一步恶化时进行调度。如 RPP 中所述，鉴于 TEG 的市场外应用，其对系统保证金前景的影响将在新的图表中单独报告。
促进边缘化人群在人工智能驱动的心理健康护理中的公平性
算法在不同的人口群体中可能表现不同。例如，如果一个心理健康工具主要基于来自白人中产阶级的数据进行训练，那么它可能无法准确诊断或治疗其他种族人群的疾病（Buolamwini 和 Gebru 2018）。偏见的另一个来源是人工智能工具的设计和开发过程。如果开发团队缺乏多样性或未能考虑不同人群的具体需求，那么最终的工具可能会无意中反映出其创造者的偏见。这可能导致工具对某些群体效率较低甚至有害，加剧心理健康护理中现有的差距（Gebru 等人 2020）。此外，算法本身也会带来偏见。例如，机器学习算法通常会优化准确性或效率而不考虑公平性。因此，它们可能会强化数据中现有的偏见，甚至通过其决策过程产生新的偏见（Hardt 等人 2016）。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
加固学习的安全利润
摘要 - 在某些情况下，任何自主控制器都会不安全。定量确定这些不安全情况何时即将发生的能力对于及时的人类监督，例如货运运输应用至关重要。在这项工作中，我们证明了代理人情况的真正批判性可以牢固地定义为鉴于某些随机行动的奖励的平均减少。可以将实时计算的临界指标（即，不实际模拟随机动作的效果）与真正的临界性进行比较，我们展示了如何利用这些代理指标来产生安全边际，这直接将潜在不正确的行动与预期的损失联系起来，以使其在整体绩效中造成预期损失。我们在ATARI环境中评估了从APE-X和A3C学习的策略的方法，并证明了随着代理的接近故障状态，安全利润如何降低。将安全利润集成到监视部署的代理的程序中，可以实时识别潜在的灾难性情况。
边际定价与能源危机：我们该何去何从？
摘要 近期欧洲能源危机爆发后，电力市场边际定价的基本原则受到了强烈挑战。主要批评之一是当前市场无法推动投资，因为现货价格仅提供有关供应、需求和成本的短期信息。本文在近期能源危机的背景下重新审视了 Boiteux 1960 年的开创性工作，讨论了适应容量的基本假设，该假设支撑了边际定价理论中长期和短期边际成本相等的基础。我们认为，容量不再适应欧洲当前的经济状况。然后，我们利用数学规划技术来推广 Boiteux 1960 年的结果，并提出了一种市场清算机制，该机制保持了当前短期边际定价的效率，以诱导最佳工厂运营，同时在容量不一定适应时提供长期投资信号。通过对已捕获边际的分析，我们的提议与当前市场清算只有细微的差别，它确定了应保留在当前组合中的工厂和不再经济的工厂。我们还讨论了我们提案的可能扩展，以适应容量市场和价格上限。最后，我们用法国电力结构实施我们的模型，并使用现实案例研究展示它们相对于当前市场清算机制的优势。关键词边际定价、电力市场、对偶性、数学规划。JEL 分类 C61、D4 和 Q41。
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北爱尔兰，本报告每周一和周五都发布，不包括银行假期。免责声明：尽管已经采取了合理的护理和预防措施来确保其准确性，但本报告和本文中包含的信息在没有任何形式的保证或代表性方面就其质量，准确性和完整性提供了任何形式的保证或陈述。本文中包含的所有信息均需更改，恕不另行通知。soni（作为北爱尔兰的传输系统运营商）对本报告中的任何不准确，错误或遗漏不承担任何责任，并且在法律责任允许的最大范围内，对本文所包含的信息的使用或依赖本文所包含的信息造成的任何损失或损害所允许的最大责任。本报告中所采取的任何行动以及本文所包含的信息都是出于用户的自由风险和酌处权，建议当事方就本报告所涵盖的事项寻求单独和独立的意见。
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