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Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪
Al Ramz通过Muscat证券交易所许可证在海湾合作委员会中扩展营销足迹AlRamz Corporation PJSC确保MSX上的做市商许可证
交易效率和阿联酋迪拜的流动性； 2025年2月3日 - Al Ramz Corporation PJSC（Alramz：UH）是一家领先的金融服务机构，在资本市场上拥有超过25年的专业知识，已由Muscat Stock Exchange（MSX）授予了市销商许可证，标志着其区域扩张策略的重要里程碑。该许可进一步加强了Al Ramz作为海湾合作委员会市场效率的关键推动力的作用，从而将其可靠的市盈业知识带给了阿曼。凭借提高价格发现，缩小差异和稳定阿联酋的贸易环境的记录，Al Ramz的位置很好，可以支持MSX在阿曼Vision 2040下的流动性增强目标。Al Ramz投资银行集团首席执行官Karim Shoeib Karim Shoeib表示：“将我们的营销业务扩展到阿曼是我们在加强整个海湾合作委员会的更广泛任务中的战略步骤。 这种扩张与阿曼2040年对发展资本市场的承诺并促进财务可持续性的承诺保持一致。 随着我们的覆盖范围，我们仍然致力于通过增强投资者的信心并维护最高标准的市场完整性来在区域市场中发挥领导作用。 我们对这一扩展的信心源于我们的商业模式的实力，这是通过制定高级定量策略，算法交易能力和良好的治理框架而发展的。 通过优化订单流，提高价格发现并降低波动性，我们旨在提高市场效率，同时确保负责任的市场实践。Karim Shoeib表示：“将我们的营销业务扩展到阿曼是我们在加强整个海湾合作委员会的更广泛任务中的战略步骤。这种扩张与阿曼2040年对发展资本市场的承诺并促进财务可持续性的承诺保持一致。随着我们的覆盖范围，我们仍然致力于通过增强投资者的信心并维护最高标准的市场完整性来在区域市场中发挥领导作用。我们对这一扩展的信心源于我们的商业模式的实力，这是通过制定高级定量策略，算法交易能力和良好的治理框架而发展的。通过优化订单流，提高价格发现并降低波动性，我们旨在提高市场效率，同时确保负责任的市场实践。在一支高技能的团队和挑战技术的支持下，我们期待为阿曼金融生态系统的增长，韧性和稳定做出有意义的贡献。” Al Ramz的最新扩张凸显了其致力于以一流的营销能力来支持区域资本市场的承诺。利用其在流动性提供方面的治理领导才能中的见解，该公司仍致力于促进道德和可持续的金融市场，同时确保透明度，市场稳定性和监管一致性。
随机控制和动态资产分配 *
第1节是简介。第2节是对受控马尔可夫链的简要介绍：随机控制问题的离散空间和时间设置。第3节随机差异方程的基础知识是下面的必要读数。第4节介绍了Bellman原理 /动态编程原则，Bellman PDE / Hamilton – Jacobi – Jacobi -Bellman PDE进行了受控的分歧。这是第一组工具，可用于解决涉及受控分散的控制问题。第5节将第4节扩展到了跳跃局的情况（没有提供证明），然后专注于算法交易和市场营销中的某些应用。第6节通过计算目标功能W.R.T.的导数来建立“第一阶条件”，以“变化的计算”方法来解决控制问题。控制中的扰动。这被称为随机最大原理或Pontryagin的最大或最佳原理。第4节和第6节在彼此之间彼此独立，因为提供了两种独立的解决控制问题的方式。
AGCM 亚洲增长基金 - 斯德哥尔摩
2000年至2024年，中国投资超过9万亿美元发展技术和工业基础设施，成为世界领先的制造业国家。在同一时期，美国在世界各地发动的无数场战争和800个军事基地上花费了同样的9万亿美元。澳大利亚智库ASPI在一份研究报告中得出结论，中国目前在90%的关键技术研究方面处于世界领先地位。ASPI的关键技术追踪系统根据在前10%的研究论文中出现的次数对各国的创新能力进行排名。ASPI专注于人工智能、量子计算、生物技术、机器人、无人机、卫星、网络和通信等一系列领域的关键技术。据ASPI称，中国目前在64项关键先进技术中的57项研究中处于领先地位。报告发现，在短短二十年内，中国和美国实际上已经互换了研究领域的绝对领先地位。2007年，中国仅在64项关键技术中的3项上领先，但排名已大幅上升，取代了美国，后者目前仅在64项关键技术中的7项上处于领先地位。联合国工业发展组织（UNIDO）在一份新报告中预测，到2030年，中国将占世界工业产值的45%，高于2000年的6%。尽管美国征收关税和进口限制，但中国的贸易顺差在2024年全年仍增长至近1万亿美元。最终数字为9920亿美元，比上一年增长了21%。中国贸易顺差的巨额规模和稳步增长反映了其对技术和工业发展的长期巨额投资。
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
分析机器学习对在线销售预测和股票管理的影响
在线企业继续经历快速发展，以及促进效率和竞争力的数字化转型。但是，面临的主要挑战之一是预测销售的不确定性，这可能会导致需求和股票之间的不平衡。该预测的不准确性通常会导致堆积或介绍，从而增加了运营成本并降低了客户满意度的水平。本研究旨在分析实施机器学习（ML）算法对销售预测准确性和在线业务中股票管理效率的影响。使用随机森林和长期记忆（LSTM）算法处理从电子商务平台收集的历史销售数据。结果表明，与传统方法相比，ML算法能够将销售预测的准确性提高高达20％。此外，基于ML的预测的实施允许更有效的库存管理，量化水平的水平降低了15％，并且降低了脑力学的风险高达25％。这些发现不仅加强了与智能技术在数字业务管理中的作用相关的文献，而且还为在线业务参与者提供了实用的指导，以通过机器学习技术改善其运营。因此，这项研究为竞争性在线业务生态系统中的数字转型策略做出了重要贡献。
![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
随机特征选择带退火及其在流数据中的应用
特征选择是高维统计和机器学习的重要主题，用于预测和理解潜在现象。它在计算机视觉，自然语言处理，生物信息学等中都有许多应用。但是，文献中的大多数特征选择方法已提出用于离线学习，现有的在线功能选择方法在真正的支持恢复中具有理论和实际限制。本文提出了两种新型的在线特征选择方法，该方法由随机梯度下降和硬阈值操作员提出。提出的方法可以同时选择相关特征，并基于所选变量构建线性回归或分类模型。为提出方法的一致性提供了理论上的理由。对模拟和实际稀疏数据集的数值实验表明，所提出的方法与文献的最新在线方法相比有利。关键字：变量选择，流数据，随机算法，退火过程，大数据学习
评论| 4Q24 Voya大帽核值SMA（美林）积极管理的高点产量和股息增长股票的投资组合
•在2024年第四季度，股票市场经历了不同的回报。国内大型和小型股票带来了正回报，而价值指数和国际市场的收益下降。周期性部门，例如消费者酌情，财务和技术，表现优于防御部门。增长因子导致绩效，而价值因素下降。•在截至2024年12月31日的季度中，由于有利的股票选择，SMA的表现优于收费基础。信息技术，工业和金融部门中的股票选择最大。相反，在通信服务，医疗保健和公用事业中的选择不受绩效的影响。•2025年的股票前景谨慎乐观，因为美国经济保持强劲，预计特朗普政府将在放松管制和税收方面执行有利的政策。但是，关税，通货膨胀和地缘政治等风险可能会导致波动。
Resstock 2024.2版本：技术文档
1。resstock及其更新。Resstock工具描述Resstock™是一种模拟美国住房库存能源消耗的工具。它是由国家可再生能源实验室（NREL）开发和维护的。它的两个主要功能是（1）创建统计代表性的建筑模型，这些模型由可用数据和（2）使用EnergyPlus™和OpenStudio™对这些模型进行基于物理的模拟。由此产生的Resstock数据集包括每个建模的住宅单元及其各自的住宅单元特征（例如，绝缘水平，基础类型，墙壁构造）和家庭特征（例如设定点属性，居住者信息，家庭收入，家庭收入）。一个住宅单位是一个单一的住房住所，例如一个联排别墅，公寓楼内的一个公寓或单户独立的房屋。