投资组合管理(PM)是一项基本的金融贸易任务,它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习(RL)最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是,现有工作主要集中在固定股票上,这与投资者的实际需求不一致。具体来说,不同投资者的目标股票库差异很大,因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票(例如,增加了一个受欢迎的股票),这会导致可自定义的股票库(CSP)。现有的RL方法可以重新验证RL代理,即使库存库发生了很小的变化,这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战,我们建议通过在全球股票库(GSP)中的一次性培训(GSP)中的一次射击培训,这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说,我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二,我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三,重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票,并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验,我们证明,在6个受欢迎的金融指标方面,Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线,利润超过40%。
摘要。在高能物理实验中,就e ffi cient存储和管理带来了巨大的挑战。我们探讨了数字双胞胎概念在SSD RAID池中的应用,其中创建了物理系统的数字复制品,以提高HEP实验中数据存储的E FFI效率。通过开发数字双胞胎的存储系统,该研究旨在促进HEP域内各种工作量的持续监控,全面分析和战略优化。本研究的关键目标包括开发用于数据存储系统的数字双胞胎以及制定生成模型,以评估在特定配置和数据负载参数下数据存储系统性能的性能。
将功能分配给基因并学习如何控制其表达是细胞生物学和治疗发育的基础的一部分。遗传筛查是一种有效且公正的方法,它在历史上需要艰苦的克隆产生和表型,并且仍然受到当今规模的限制。使用CRISPR-CAS调节基因功能并在单个细胞中测量它的快速技术进步已经重新获得了主要的实验约束,并启用了通过单个细胞的复杂读数进行汇总的筛选。在这里,我们回顾了汇总单细胞CRISPR筛查的原理和实践考虑因素。我们讨论了扰动策略,实验模型系统,与单个单元格的概述,读取细胞表型和数据分析。我们的重点是单细胞RNA测序和基于细胞分类的读取,包括启用图像的细胞分类。我们期望这种变革性的方法可以在接下来的几十年中推动生物医学研究。
大气中二氧化碳(CO 2)的增加引起的持续的气候变化威胁使全球行动主义重新点燃了其对农业生产的有害影响,并具有最大的韧性。因此,当前的研究研究了CO 2排放和农业生产指数之间的因果关系,同时使用1996年至2019年的数据来控制可再生能源消耗,可耕地和治理。该研究应用了汇总的平均组/自回旋分布式滞后和固定效应方法,并使用dumitrescu和Hurlin Granger非泡沫测试进行了测试,并测试了感兴趣的变量之间的因果关系。长期方程式表明,CO 2排放,可再生能源消耗,劳动力和可耕地的土地规模对作物产量指数具有积极影响。,而可再生能源消耗,劳动力,可耕地的土地规模和治理对牲畜生产指数产生积极影响。虽然CO 2排放和作物产量指数之间不存在因果关系。但是,治理和耕地规模对农业生产的影响尚无定论。为了实现对人民零饥饿的联合国可持续发展目标,东非社区国家需要商业化农业生产并采用更环保的农业技术。
图 1:CRISPR 死亡筛选设置。在死亡细胞群中确定 sgRNA 丰度,从而可以识别在泛 PI3K 抑制剂 GDC-0941 存在下诱导细胞死亡的 sgRNA,并可以识别适合联合治疗的靶标。
牛津纳米孔 Flongle 简介:本方案描述了我们使用纳米孔 Flongle 进行 DNA 元条形码编码的方法。它涵盖了纳米孔测序和 DNA 元条形码编码的简要背景、我们为元条形码编码设计的引物、我们的 PCR 方法、纳米孔文库制备和样品加载以及使用 Ontbarcoder 应用程序进行的数据分析。牛津纳米孔测序:牛津纳米孔测序仪 1 是第三代实时长读测序仪,越来越受欢迎。它相对便宜(起价 1000 美元),小巧便携,可生成长读长(1000 个碱基对),并实时测序,这意味着您可以在测序反应进行时下载和分析序列数据。纳米孔测序的工作原理是检测 DNA 穿过纳米孔时流动池上纳米孔中电荷的变化。DNA 核苷酸(A、C、T、G)在穿过纳米孔时会以不同的方式改变电荷,因此机器可以根据孔电荷的变化确定 DNA 链的序列。 Flongle:纳米孔流动槽有两种类型,常规流动槽适用于大型项目(成本约为 1,000 美元),Flongle 2 流动槽适用于小型实验(每个流动槽成本约为 90 美元)。虽然 Flongle 流动槽成本不算太高,但对单个样本进行测序还是太贵了。常规 Sanger 测序每个样本的成本为 2-6 美元!因此,必须将样本汇集在一起进行测序,也就是说,将几个或多个样本一起装入单个 Flongle 流动槽中。为了稍后分离样本,需要用条形码标记样本,以便识别它们。DNA 宏条形码:DNA 条形码是使用参考序列来识别物种。对指定的条形码基因(传统上是线粒体 COI 基因)进行测序,然后将获得的序列与条形码序列数据库进行比较。DNA 宏条形码是指在单个测序反应中汇集许多个体,以使用 DNA 条形码识别物种。 Nanopore 测序仪可用于 DNA 宏条形码,并在一次测序运行中生成多个样本的序列。我们实验室中的 DNA 宏条形码:在我们的实验室中,我们使用带有 Flongle 流动槽的 Nanopore 测序仪进行 DNA 宏条形码。使用苯酚-氯仿 3 、Qiagen 4 甚至 Chelex 5(昆虫)方案提取 DNA。然后我们进行 PCR 以扩增 COI DNA 条形码基因(也可以使用其他基因,如 12S 和 16S 6 ),在琼脂糖凝胶上运行产物以查看如何
1。规则2的需求,目标和法律依据。对IRFA 3的重大评论3。倡导首席顾问提交的评论4。对规范的小实体估计数量的描述5。的说明和估计合规性要求,包括针对不同实体组的成本差异(如果有)6。Significant Alternatives to the Rule C. Review Under the Paperwork Reduction Act D. Review Under the National Environmental Policy Act of 1969 E. Review Under Executive Order 13132 F. Review Under Executive Order 12988 G. Review Under the Unfunded Mandates Reform Act of 1995 H. Review Under the Treasury and General Government Appropriations Act, 1999 I.根据行政命令审查12630 J.根据《国库和一般政府拨款法》的审查,2001 K.行政命令13211 L.信息质量M.国会通知N.参考文献VII纳入的材料的描述。秘书办公室的批准
在增材制造领域,选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征,迫切需要推进实时过程监控和控制,以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明,支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案,因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能,以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明,使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高,平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]