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战略复杂和交易利润：与专业交易者的实验
我们进行了一个实验，专业交易者赋予了私人信息，在多个时期内交易资产。在交易游戏之后，我们通过执行一系列任务来收集有关专业交易者特征的信息。我们研究这些特征中的哪些预测交易游戏中的利润。我们发现，在猜测游戏中衡量的战略复杂性（例如，通过级别K理论）是专业交易者利润的唯一重要决定因素。相比之下，利润不是由个人特征（例如认知能力或行为特征）驱动的。此外，更高的利润是由于能够以优惠的价格进行交易而不是获得更高股息的能力。将这些结果与学生样本的结果进行比较，我们表明，尽管认知技能对学生很重要，但它们并不适合交易者，而战略成熟的情况却相反。关键词：实验，金融市场，专业交易者，战略成熟_________________ cipriani：纽约联邦储备银行（电子邮件：marco.cipriani@ny.frb.org）。angrisani：南加州大学经济与社会研究中心（电子邮件：angrisan@usc.edu）。瓜里诺：伦敦大学学院和CEPR经济系（电子邮件：a.guarino@ucl.ac.uk）。作者感谢Giorgio Coricelli，Rosemarie Nagel，Julen Ortiz de Zarate Pina以及2022年ESA会议的参与者，以获取有益的评论。他们还要感谢Antonella Buccione，Andrea Giacometti，Seungmoon Park和James Symons-Hicks提供了出色的研究援助，以及自愿参加这项研究的专业商人和投资组合经理。
专业的机器学习工程师。
统计和概率：了解数据分析的基本原理对于建立有效的机器学习模型至关重要。编程：熟练的Python和R等语言对于数据操纵，模型开发和实施至关重要。机器学习算法：熟悉各种算法，包括受监督，无监督和加强学习，对于解决不同类型的问题至关重要。数据工程：数据处理，存储和检索的知识对于有效管理大型数据集是必需的。云计算：了解AWS，Azure和Google Cloud等云平台对于部署和扩展机器学习模型很有价值。
专业责任和生成式人工智能指南
考虑可能的选择，制定并向客户建议适当的行动方案（守则 3.3-1(a)）； 根据每个事项的需要，通过应用适当的技能，包括法律研究、分析和解决问题，实施所选的行动方案（守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)）； 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通（守则 3.3-1(d)）； 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能（守则 3.3-1(e)）； 将智力、判断和审议运用到所有职能中（守则 3.3-1(f)）； 追求适当的专业发展，以保持和提高法律知识和技能（守则 3.3-1(j)）；以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践（守则 3.3-1(k)）。
2024-25专业发展报告＃5- 2025年1月
2025年1月 - 报告＃5本报告包括在地区一级，部门级别和学校场地级别的完整和计划的专业发展。它涵盖了从2025年1月开始的时间表，前进到计划的任何计划和批准的专业发展课程。在2024-25学年中，将创建类似的报告并与学校董事会共享。本报告提供了有关员工专业发展的基本信息，包括日期，时间，位置，会议标题以及与地区优先级，法律或许可要求的一致性。“必需或可选”列是指员工必须参加地区参加的会议，可选列表示员工可以选择参加。专业发展按类别第1页，建筑级别，第3页，小学，区域级别第3页中学页面3中学页8高中9二级课程页面9二级课程页面9特殊教育页面9学生服务页面18学生服务页面19社区教育页面22行政服务页面22 flex PD
B. com（专业会计）课程结构
1。特许会计师2。管理会计师3。公司秘书4。商业5。管理6。营销7。财务快递8。Businessline9。货币和金融10。经济时报电子杂志：中央图书馆应订阅JSTOR（www.jstor.org）的电子杂志和
Sarah E. Mineiro 的职业传记
Sarah Mineiro 目前就职于 Anduril Industries，负责太空和导弹战略及业务开发。Sarah 在国家安全和国防部门工作了 15 年多。此前，Sarah 曾担任众议院军事委员会 (HASC) 战略部队小组委员会的负责人。她领导了小组委员会对所有国防部和军事情报计划太空计划、美国核武器、导弹防御、定向能和高超音速系统的立法和监督活动。Sarah 曾担任排名成员 Mac Thornberry 在所有战略部队问题上的高级立法顾问。在这个职位上，她是众议院共和党太空部队和太空司令部立法的主要起草者和谈判者。
SI全球专业人士奖学金
在录取通知那天被录取（或有条件地）进入符合条件的硕士课程之一。您只能获得2025年3月27日入学的硕士课程的奖学金。您被列为储备金的主程序[https://www.universityadmissions.se/en/selection-and-ymissions-results/admissions-cluss/]没有可供晚期入学的奖学金。
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰