•可解释的机器学习方法•通过机器学习预测加密货币风险溢价•财务时间序列•股票市场愿景•股票市场超声型•加密货币白皮书的ESG分析•碳市场回报的驱动器•人工智能和金融调节•EU中的人工智能和财务调节
学生能够接触批判性后殖民文学。他们能够口头和书面表达明智的立场/意见。他们能够批判性地反思科学在环境政策和保护中的作用,并重新思考自己在学术和实践环境中的定位。他们能够在非欧洲背景下有意识、谨慎和尊重地行动。通过接触后殖民理论,学生能够认识到殖民主义和新殖民主义是掠夺主义和统治/暴力的体系。他们可以分析(新)殖民主义、普遍的政治化发展理解以及我们如何处理自然/环境之间的复杂关系。因此,他们对殖民主义的延续性很敏感,特别是在自然和环境的背景下,并且能够批判性地评估环境举措和计划。
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我们证明存在一个通用常数c> 0,因此对于每个d∈N,r d上的每个cen subgaussian分布d,每个偶数偶数p∈N,d variate polyenmial(cp)p/ 2·p/ 2·v v v∥p 2 - e x〜d -e x〜d〜d〜d v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜v,x〜是平方polynoms of Square polynoms of Square polynoms sum s sum s sum sarear polynoms s。这表明每个次高斯分布都是SOS信誉的次高斯 - 这种条件可为各种高维统计任务提供有效的学习算法。作为直接的推色,我们在计算上有效算法,并为以下任务提供几乎最佳的保证,当给定任意次高斯分布的样品时,我们可以遵守均值估计,可列表的均值均值估计,均值分离的均值混合模型,可靠的均值估计,可靠的估计量,强大的估计,可强大的估计,估算强大的估计,估算。我们的证明是对Talagrand的通用链接/主要措施定理的必要利用。
(b) 假设 U 和 V 是幺正算子,E 和 F 是用于近似 U 和 V 的保迹量子运算。设 d ( · , · ) 为密度矩阵空间中的任意度量,满足 d ( UρU † , UσU † ) = U ( ρ, σ ),其中,对于所有密度矩阵 ρ 和 σ 以及幺正 U(一个例子是角 arccos[ F ( ρ, σ )] ),则相应的误差 E ( U, E ) 定义为
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摘要 —云计算成功地改变了信息和通信技术行业,使企业更容易获得软件和硬件服务,并建立了快速创新的环境。由于云计算是一种创新的商业模式,其部署伴随着巨额投资,因此对所提供服务进行彻底的多层次成本分析至关重要。这种分析应侧重于计算资源的需求预测和云计算投资的财务评估,估算关键的经济参数,如净现值 (NPV)、投资回报率 (ROI) 和总拥有成本 (TCO)。在此背景下,本文介绍了一种模型驱动的技术经济方法,旨在估计云服务部署的经济参数,这能够帮助云用户、云提供商和云代理的决策支持程序。采用 SysML 作为建模语言,将云架构描述为系统的系统,强调成本属性。作为示例,探讨了云基础设施和服务的总拥有成本 (TCO)。 TCO 属性被纳入 SysML 云模型,而云提供商则协助计算 TCO。
版权所有 © 2009 波音公司。保留所有权利。本文件不包含《国际武器贸易条例》(ITAR)和《出口管理条例》(EAR)中定义的技术数据,因此可以通过任何方式向美国国内或国外的任何人发布。本文件的出口合规日志编号为出口批准号 ACK219(分配 IAW PRO-4527、PRO-3439)。
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