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STM 咨询公司正在招聘！
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课程教学大纲系统信用投资...
Instructor email: rb5407@nyu.edu Office: 1 Metrotech, 10 th Floor Office hours: By Zoom appointment, or in-person appt Location/Time: 2 MetroTech 811 6:00-8:41 PM Thursday FRE-GY 7841 introduces financial engineers to the development and analysis of systematic credit investments in the corporate credit markets including capital structure arbitrage and factor-based investment strategies.Due to the increased availability of corporate bond data and enhanced price transparency, algorithmic credit investments have been experiencing a growing interest among the investor community, and both hedge funds and asset management firms have been heavily investing in the infrastructure to offer such systematic credit investment strategies.In this course, we will first start with the analysis of basis trading arbitrage between credit default swaps and corporate bonds, then to capital structure arbitrage strategies including convertible bonds versus equity and senior debt versus junior debt.Finally, we will address factor investing in the credit markets which has generated significant interest by market participants and will explore the unique challenges in its implementation in this asset class.
NIS Investments 2024 -Enisa
欧盟网络安全机构Enisa是联盟的代理机构，致力于在整个欧洲实现高共同的网络安全水平。成立于2004年，并由《欧盟网络安全法》加强，欧盟网络安全机构有助于欧盟网络政策，增强了ICT产品，服务和流程的可信赖性，并通过网络安全认证方案，与成员国和欧洲的合作组织，并帮助欧洲为明天的网络挑战做好准备。通过知识共享，能力建设和提高意识，该机构与其主要利益相关者合作，以增强对互联经济的信任，提高工会基础设施的弹性，并最终确保欧洲社会和公民在数字上确保。可以在此处找到有关Enisa及其工作的更多信息：www.enisa.europa.eu。
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
自愿公告与Lanova Medicines签署股权投资和战略合作协议
肿瘤学是该集团创新发展的关键治疗领域之一。经过多年的深度开发，已批准了多个大片产品进行营销，并且在临床开发阶段进行了多个创新的药品项目。lanova Medicines是一家专注于肿瘤学领域的创新药物研究与开发（R＆D）的公司，具有单克隆抗体筛选平台，双特异性抗体技术平台和ADC药物开发技术平台。它还在研发下建立了许多不同的创新药品管道。该小组在生物制药行业的临床发展和商业化方面积累了丰富的优势和资源。通过股票投资和战略合作，该集团在肿瘤学领域的管道布局将得到进一步丰富和优化。该小组还将为Lanova药物提供全面的支持，以开发和商业化其创新的药品管道，从而加快其产品的营销过程，从而使更多的癌症患者受益。
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
使用长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络对未处理的脑电图进行分类，以预测癫痫发作
使用机器学习或类似优化技术的最常见方法是对 EEG 记录进行特征提取。然后将这些特征用作预测模型的输入。这种方法在将模型引导至重要信息和优化模型的计算成本方面是有效的。然而，模型的性能受到提取的特征的限制，而特征提取是一个需要人类直觉的过程。以这种方式开发的模型仅限于提取的特征所捕获的信息。如果新范式需要原始提取特征中未捕获的信息，则对实验范式的任何更改都可能降低模型的性能。在癫痫发作预测中，这一点尤为重要，因为对于最佳预测时间范围尚无一致意见（Arthurs 等人，2010 年；Schulze-Bonhage 等人，2010 年），并且不同的急性治疗需要不同的时间过程才能有效。因此，良好的癫痫发作预测模型应该能够改变实验范式（例如癫痫发作预测范围（SPH）和干预期），以满足一系列患者的需求和一系列急性治疗。
人工智能在证券行业的应用：美国对经纪交易商和美国证券交易委员会注册投资顾问的监管考虑
早在人工智能（“AI”）出现之前，美国经纪交易商和 SEC 注册投资顾问（“RIA”）就部署了自动化工具，以促进与客户的沟通，协助投资组合管理，并支持其运营职能等用例。经纪交易商雇用虚拟助理来响应基本的客户查询，例如投资组合持有量、账户余额和市场数据，1 并制定投资策略，包括分析特定功能和营销实践在影响散户投资者行为方面的成功。2 RIA 使用自动化工具来补充他们与客户的咨询关系，包括通过使用机器人顾问，通过应用程序为投资者提供计算机生成的建议。现在他们可以做到这一切，而且 ———————————————————— 1 证券行业的人工智能（“AI”），FINRA，