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使用机器学习揭示投资者的风险感知
摘要公司披露向金融市场参与者传达重要的信息。通常使用机器学习算法来提取此信息，但它们通常会忽略文档中使用特质术语和特定于行业的词汇。本研究使用无监督的机器学习算法（结构性主题模型）来克服这些问题。我们的发现说明了公司披露（10-K）中讨论的机器提取风险因素与投资者的相应定价行为之间的联系，重点是2005年至2019年以前未开发的美国REIT样本。出乎意料的是，当披露时，大多数风险因素的征服性会导致回报波动的下降。围绕已知风险因素或提供有关这些因素的其他事实的不确定性解决方案为金融市场带来了宝贵的见解。
预防独立审查 - GOV.UK
1.4 但是，我发现有几个方面需要改进。最重要的是，Prevent 必须回归其首要目标：阻止个人成为恐怖分子或支持恐怖主义。Prevent 是英国反恐架构的一个重要支柱，但它越来越被视为保护的同义词——即强调保护那些被介绍到 Prevent 的人免受伤害并解决他们的个人弱点。虽然保护理所当然地成为 Prevent 工作的一部分，但该计划的核心重点必须转向保护公众免受那些倾向于构成安全威胁的人的伤害。Prevent 不能忽视这样一个现实，即大多数潜在的恐怖分子由于他们自己的机构和意识形态狂热而构成威胁。Prevent 经常赋予所有与其接触的人受害者的地位，使从业者和官员对 Prevent 的根本目的感到困惑。
整合总每日负载（TMDL ... -Pertanika
水的稀缺性和污染正在加剧亚洲的挑战，影响生态系统和人类生计。本文回顾了水管理中总每日总负荷（TMDL）和环境流评估（EFA）的整合，以解决水质和数量的双重问题。TMDL着重于调节进入水体以满足质量标准的污染物的数量，而EFA则确保有足够的水以支持水生生态系统。他们的独立应用通常会导致差距 - TMDL可以忽略生态需求，而EFA可能会忽略污染控制。这两个框架的整合提供了更全面的解决方案，尤其是在像东南亚这样的水压力区域中，在城市化，工业化和农业径流中加剧了中等水的可用性。来自马来西亚，印度尼西亚和中国的案例研究揭示了应用TMDL
几乎没有学习者在AI生成的图像检测中概括
在深入了解这些局限性之后，我们基于几乎没有学习的学习来实现独特的方案，以使它们过度进行并设计一个综合模型，以验证解决方案的功效。我们首先指出当前的AI生成的图像检测是域的概括任务。先前的研究致力于找到对所有生成图像有效的复合指标。但是，他们忽略了来自不同领域的数据之间的显着区别。我们观察到，在许多现实世界中，实际上可以获得看不见的图像。基于这一事实，通过使用来自看不见的域中的相对几个样本，可以将复杂的任务转换为一个稍微简单的一个称为少量分类的任务。因此，我们可以从这些样品中提取丰富的域信息，并使用它来跨越看不见的数据进行概括。
ARB议程
在7931 East Boulevard Alexandria博士，税收地图编号1022 01 0020，位于惠灵顿的River Farm Hod。美国园艺学会正在提议改进被称为河农场的物业，以改善公共通道。当前用作存储，现有的结构（标有南部车库）将被重建为ADA公共洗手间。通往公共厕所的人行道进入花园，波托马克河的俯瞰也将被重建以符合ADA的统一。一个名为“马车屋”的其他结构将主要进行内部改进，以作为教育研讨会和讲习班的社区空间。将需要一些外部改进，这将遵循ARB的批准，遵循HOD指南。加上＃ARBWK-2025-MV-00003。弗农山第6区。ARBWK-2025-HM-00008 -1850 Old Reston Ave Ave拆除和施工 - 该项目是
![arXiv:2304.06471v1 [eds.SP] 3 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\372271f140af9de60f9f2f71906a93e5062dfe12.webp)
arXiv:2304.06471v1 [eds.SP] 3 月 25 日
摘要。对脑电图数据进行分类对于脑机接口 (BCI) 及其应用的性能至关重要。然而，由于其生物性质和复杂的数据收集过程，外部噪声往往会阻碍脑电图数据。特别是在处理分类任务时，标准脑电图预处理方法会从整个数据集中提取相关事件和特征。然而，这些方法对所有相关的认知事件一视同仁，忽视了大脑随时间的动态特性。相反，我们受到神经科学研究的启发，使用一种新方法，该方法集成了脑电图数据的特征选择和时间分割。在 EEGEyeNet 数据集上进行测试时，我们提出的方法显著提高了机器学习分类器的性能，同时降低了它们各自的计算复杂度。
阿联酋国家人工智能战略 2031
阿联酋通过其人工智能战略制定了明确的愿景，即到 2031 年成为人工智能领域的世界领导者。要切实实现这一愿景，需要严谨的奉献精神和明确的步骤，概述成功之路。因此，必须奠定基础，即人工智能战略，并制定明确的战略目标，概述实现里程碑所必需的举措。值得一提的是，人工智能战略与 2071 年阿联酋百年纪念相一致，到 2071 年使阿联酋成为世界上最好的国家。人工智能战略将通过能源、旅游和教育等不同领域的各种人工智能技术实施，为教育、经济、政府发展和社区幸福做出重大贡献。阿联酋人工智能和区块链委员会将监督人工智能战略在所有酋长国的实施，但最终，实施将是多方利益相关者的努力，以及阿联酋不同地方和联邦实体的合作。
通过机器学习的启动投资者建议
投资策略成功地帮助挣扎的企业实现了所需的财务目标。但是，实施这些策略对初创企业和其他早期组织构成了挑战。这种困境可能导致实现投资目标的各种问题，这可能是有害的。此外，如果潜在的投资者忽略了创新公司的出色投资机会，这种情况可能会恶化。企业在很大程度上依赖最初的资金，在此期间，投资者对未来扩张至关重要。明显缺乏有价值的研究指导投资者在提出精确的投资建议方面。为了解决这一差距，已经开发了一种交互式应用程序，利用K最近的邻居，线性回归，人工神经网络和模糊分类算法，用于投资相关建议。这些建议对投资者和注册初创公司都有效，在促进明智的决策方面表现出令人满意的表现。
能源管理可再生能源的综合设计和控制
摘要 - 成长的人口和不断扩大的行业提出了对电能和问题的需求，例如峰值负荷需求的问题出现。为了平衡供应和负载需求问题，能源管理系统具有将微电网整合到实用程序网格中的电峰的至关重要作用。需求端管理与可存储的能源的组合有助于我们解决与峰值负荷需求有关的问题。但是，在微电网中，每当分布式能源互连时，直流总线链路电压都会因每个源的固有行为而有所不同，因为它们主要取决于地理条件。这项工作提出了电压下垂控制策略，以使DC总线链路电压保持恒定值。此外，它还忽略了印度目前的电力部门情景，并重新评估需求侧管理系统以及如何在电高峰剃须中使用。
检测具有细粒度不一致的视听深击
现有的视听深击检测方法主要集中于高级效率，以建模音频和视觉数据之间的矛盾。因此，这些副本通常忽略了更精细的视听伪像，这些伪影是深击所固有的。在此，我们提出了引入细粒机制，以检测空间和时间域中的微妙人物。首先，我们引入了一个本地视听模型，该模型能够捕获容易与音频不一致的小空间区域。为此，采用了基于空间本地距离与注意模块的细粒机制。第二，我们引入了一个暂时的伪假增强，以包括在训练集中结合暂时性不一致的样品。在DFDC和FakeAvceleb数据集上进行的实验证明了所提出的方法在泛化方面与在数据库和交叉数据库设置下的最新技术相比，在概括方面具有优越性。