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机构股票
前景和股票选择：国防支出增加将刺激整个24财年26财年的市场增长。早些时候，大流行期间中国和印度之间的僵局促使政府加快了军事设备的土著化加速，以减少对进口的依赖，从而促进市场的增长。即使国防篮子的股票价格急剧上升（Nifty印度国防指数600万回报-37％）；由于以下因素，我们对该行业的前景保持乐观：（1）对长期执行增长的可见性，由强订单和健康管道支持； （2）通过本地化，集成的模块化结构和分包合同促进执行； （3）政府的偏好和领域专业知识； （4）富含现金的资产负债表，可防止由于阶段付款而引起的重大营运资金挑战； （5）内部研发投资和适当的技术支持。基于有吸引力的风险奖励比率，我们更喜欢Mazgaon Shipyard Docks Limited（MSDL），Bharat Dynamics（BDL）和Astra Microwave Private Limited（AMPL）。
使用机器学习技术进行股票市场指数预测：BIST 指数的应用
Özer 等人（2017）使用了 2012 年至 2016 年期间中国（上海）、印度（Nifty 50）、墨西哥（IPC-Mexico）、伊斯坦布尔（BIST 100）、美国（Nasdaq）、英国（FTSE-100）、德国（DAX）和法国（CAC-40）指数的每周收盘数据。在相关研究中，尝试比较模糊逻辑技术和人工神经网络模型，发现成功应用各种人工智能模型可以得到有希望的结果。在另一项研究（Manurung 等人，2018）中，他们使用 2013 年至 2018 年的中亚银行 (BCA) 数据进行股价预测，使用长短期记忆 (LSTM) 进行了预测研究，LSTM 是一种循环人工神经网络，用于数据中的重要参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。分析结果表明，使用少于 1 年的短期数据而不是 3 年或 5 年的训练数据，LSTM 中的预测最为准确，并且优于传统的自回归移动平均 (ARIMA) 预测方法，对于短期数据的准确率为 56%，而准确率为 94%。
本地自然恢复策略更新
2.9自2023年3月以来，已经成立了指导板来支持LNR的开发。指导委员会的作用是提供LNR的战略方向和铅开发。他们在那里帮助与其他利益相关者合作，并突出潜在的风险。转向委员会大约每三周开会一次 - 与在线和面对面的会议混合在一起。2.10在2023年11月，我们采购了街空间和漂亮的可持续性，以与农民和土地所有者的一段时间进行领导。LNRS飞行员确定农民，土地所有者和年轻人是最难与之互动的。参与采用了“参与式民主” 1方法，超越了传统咨询的界限，在日常环境中与人们见面有意义的合作，以共同创造变革的愿景。在4个月的时间内，团队与280人订婚，参加了11项既定活动，进行了31次访谈，组织了一次冬季农场步行，并雇用了一名年轻农民。参与的发现（如《农民和土地所有者参与报告》中所强调的那样）汇集了六个未来建议的原则，旨在强调在新兴战略中融合的机会。这些原理可以在附录4中找到。2.11我们要求委员会成员考虑：
产品披露声明
Global X Australia ex Financials & Resources ETF (OZXX) ARSN: 661 604 851 Global X Battery Tech & Lithium ETF (ACDC) ARSN: 605 617 490 Global X EURO STOXX 50 ® ETF (ESTX) ARSN: 612 529 576 Global X FANG+ ETF (FANG) ARSN: 628 036 635 Global X Green Metal Miners ETF（GMTL）ARSN：657 934 300全局X氢ETF（HGE）ARSN：651 638 630全球X印度NIFTY 50 ETF（NDIA）ARSN：628 037 856全球X Morning x Morningstar Global Technology ETF（Tech）Arsn：616 755 655 Global X Robic（Roboic）（ROBOIC）（ROBOIC）（ROBOIC）（ROBOIC）ETF（ROBOIC）ETF（ROBOIC） 616 755 803 Global X S&P Biotech ETF (CURE) ARSN: 628 037 105 Global X S&P 500 High Yield Low Volatility ETF (ZYUS) ARSN: 605 617 687 Global X S&P/ASX 200 High Dividend ETF (ZYAU) ARSN: 605 617 963 Global X S&P World ex Australia GARP ETF (GARP) ARSN: 679 711 650全局X半导体ETF（SEMI）ARSN：651 639 315全局X US 100 ETF（U100）ARSN：661 600 755
niftypad-动态宠物数据的定量分析
抽象当前的PET数据集正在越来越大，从而增加了对快速和可重复处理管道的需求。本文介绍了一种称为NifTypad的免费，开源，基于Python的软件包，用于对静态，完整或双时间窗口动态脑宠物数据的多功能分析。NifTypad的关键新颖性是通过参考输入处理，药代动力学建模的分析，通过纳入动脉自旋标记（ASL）的相对灌注措施，并缩短了PET获取的药代动力学建模，以及基于可选的PET基于PET数据的运动校正。将用Niftypad获得的结果与一系列动力学模型的良好软件包PPET和QMODERING进行了比较。使用四个不同淀粉样蛋白示踪剂扫描的八个受试者的临床数据用于验证计算性能。niftypad与PPET达到了R 2> 0.999的相关性，线性化的LOGAN和MRTM2方法的绝对差异〜10-2，R 2> 0.999999与Qmodeling的相关性与基于基于基于基的SRTM和SRTM的绝对差异〜10-4相关。对于最近发表的SRTM ASL方法，在现有软件包中无法使用的SRTM ASL方法，与完全扫描SRTM相关的高相关性在不可移动的结合势方面（r 2 = 0.96），表明Niftypad中的可靠模型实现。一起，这些发现表明NifTypad具有多功能，灵活的功能，并且可以通过既定的软件包装来量化动态PET数据。它是免费的（https：//github。com/amypad/nifty pad），允许多平台使用。模块化设置使添加新的功能变得容易，并且该软件包的重量轻巧，具有最小的依赖性，使其易于使用并集成到现有的处理管道中。
业余无线电目录 - jdunman.com
JETSTREAM................................. 22, 76, 93 JSC WIRE & CABLE...................... 75, 82, 92 K-40.............................................................. 105 KANTRONICS ................................................. 51 KENT KEYS (KNT)........................................ 49 KENWOOD ........................ CI, 28, 29, 45, 46, 93 KESTER...................................................... 115 KLEINHUIS...................................................... 95 KOSS...................................................... 46 LDG ELECTRONICS .................................... 86, 87 LACROSSE .................................... 112, 113, 116 LAIRD (ANX)...................................................... 78 LARSEN..................................... 64-65, 105, 108 M2 ANTENNA SYSTEMS (MSQ) ................. 78, 83 MFJ.. 22, 38, 40, 45, 46, 48, 50, 51, 73, 75, 76, 78-81, 84, 85, 89-91, 93-97, 102, 109, 116 MAHA........................................................ 40 MALDOL .................................................... 54-57 MIDLAND ......................................... 46, 105, 113 MIRACLE ANTENNA (MIA)................................. 79 MIRAGE........................................................ 43 MONITORING TIMES (GRV).................... 102, 108 NIFTY HAM ACCESSORIES.................... 52, 89, 111 NUTS & VOLTS........................................ 102 OUTBACKER.................................................... 77 PDK TECHNOLOGIES........................................ 97 PALOMAR ENGINEERS................................................ 96 PALSTAR (PLS) .................................... 88, 89, 91 PENETROX................................................... 94 PHILMORE.............................................. 40, 93 杆和支架........................................ 80 POLYPHASER (PLY)......................................... 95 POPULAR COMMUNICATIONS (CQX)................. 102 POWERFILM (POF)........................................ 39 POWERWERX........................................ 39, 41 RF PARTS...................................................... 93 RT SYSTEMS ............................................. 52, 53 RADIOWAVZ ............................................. 74, 79 RADIO OASIS (RAO)........................................ 75 SGC........................................................ 46, 84 SAMLEX AMERICA ........................................... 39 SANGEAN........................................................ 111 SEQUOIA........................................................ 102莎士比亚................................................. 93 SIGNALINK ......................................................... 50 SMILEY ANTENNA.............................................. 79 SOLARCON .............................................. 78, 105 STICKY PAD .................................................... 97 STORM COPPER .............................................. 95 合成纺织品................................................ 75 TARHEEL 天线........................................ 76 TENERGY........................................................ 40 TERK........................................................ 114 TIMES MICROWAVE (TMS)......................... 92 TIMEWAVE........................................ 47, 51, 89 TRIPP LITE...................................................... 40 TWEAKED EARBUDS ...................................... 111 US TOWER...................................................... 81 UNIDEN........................................ 104, 106, 107 UNIFIED MICROSYSTEMS (UNM)................ 49, 51 UNIVERSAL TOWERS (UNT)................................ 81 VANCO (VCO) .................................... 91, 93, 114 VECTRONICS............................... 84, 91, 96, 116 VELLEMAN................................. 39, 92, 114-116 振动筛...................................................... 49
合成大脑图像
Kingdom A BSTRACT 磁共振成像 (MRI) 是获取精确解剖信息的重要方式，它在诊断和治疗计划的医学成像中起着重要作用。近年来，由于深度学习技术（特别是生成对抗网络 (GAN)）的引入，图像合成问题发生了革命性的变化。这项工作研究了深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 在生成高保真和逼真的 MRI 图像切片方面的应用。建议的方法使用具有各种脑部 MRI 扫描的数据集来训练 DCGAN 架构。当鉴别器网络辨别创建的切片和真实的切片时，生成器网络会学习合成逼真的 MRI 图像切片。生成器通过对抗性训练方法改进了其生成与真实 MRI 数据非常相似的切片的能力。结果表明，DCGAN 有望在医学成像研究中实现多种用途，因为它们表明，如果我们对它们进行连续多次训练，它可以有效地生成 MRI 图像切片。这项工作增加了深度学习技术在医学图像合成中的应用研究范围。可以生成的切片具有增强数据集的能力，可以在深度学习模型的训练中提供数据增强，并且提供了许多功能以使 MRI 数据清理更容易，并且提供了三个随时可用且干净的数据集，可用于主要解剖计划。关键词 磁共振成像、生成对抗网络、深度卷积生成对抗网络、Nifty、OpenNeuro 1。介绍 该项目探索使用深度卷积生成对抗网络生成逼真的 MRI 图像切片。所提出的方法使用干净且准备好的矢状脑 MRI 扫描数据集训练 DCGAN 架构。生成器网络学习合成逼真的 MRI 图像，而鉴别器网络区分制造的和真实的图像。通过对抗性训练策略，生成器提高了其生成与真实 MRI 数据紧密匹配的切片的能力。这项工作为使用深度学习方法进行合成医学成像的研究做出了贡献。提出的研究目标如下：