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。
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究,但在最近的,快速增长的文献中,有关适应视觉模型(如剪辑)的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类,其中在其中共同进行推理,在一批无标记的查询样品中共同执行,而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征,从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化(EM)的启发,我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题,该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上,我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20%的ImageNet准确性。此外,我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供:https://github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
开发用用例,利用高级技术在灾难管理,环境,城市规划,流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践,促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
您正在开展一个会议来规划权衡和矛盾。您决定要调查住房和住房政策领域。首先,您需要定义跨领域目标(本指南中的第 1 步)。考虑到这一点,您定义您正在研究“住房政策如何支持建设幸福经济”。在此基础上,您可以评估政策目标和工具之间的相互作用,以确定它们预期贡献之间的权衡和矛盾。
KCETB 服务于基尔肯尼和卡洛两郡,两郡人口总数为 156,164(人口普查,2016 年)。其服务范围从东北卡洛的哈克特斯敦延伸到南基尔肯尼的费里班克,从格雷格纳马纳延伸到约翰斯敦。KCETB 提供多种服务,包括中等教育、继续教育和培训、青年工作以及为学习者和社区提供的广泛支持服务。KCETB 服务侧重于当地社区,拥有一系列学校/学院和继续教育和培训中心,提供各种课程。我们支持学习者发挥潜力并充分参与社区活动。KCETB 提倡全民学习的文化,并认识到其在两郡社区中的作用的重要性。我们努力在教育、培训和服务方面追求卓越,学生是我们一切工作的核心。
1 华沙医科大学核医学系,02-091 华沙,波兰;leszek.krolicki@wum.edu.pl(LK);jolanta.kunikowska@wum.edu.pl(JK) 2 巴塞尔大学医院神经外科系,4031 巴塞尔,瑞士;dominik.cordier@usb.ch 3 伯尔尼大学医院 Inselspital 神经内科系,3010 伯尔尼,瑞士;nedelina.slavova@gmail.com 4 精神病学和神经病学研究所神经外科系,02-957 华沙,波兰;henryk.koziara@gmail.com 5 欧洲委员会联合研究中心 (JRC),76125 卡尔斯鲁厄,德国;frank.bruchertseifer@ec.europa.eu (FB); alfred.morgenstern@ec.europa.eu (AM) 6 核医学与放射化学,巴塞尔大学医院,4031 巴塞尔,瑞士 7 伯尔尼与巴塞尔大学神经外科系,4001 巴塞尔,瑞士 * 通信地址:adrian.merlo@bluewin.ch
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务,但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近,与CNN相比,视觉变压器(VIT)已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中,我们提出了一个新颖的3D变压器,称为3D catbrats,用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像(MRIS),用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像(MRI)。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法,并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数(DSC)的定量度量。索引项 - CNN,变形金刚,VIT,语义段
我们社区的健康差距非常普遍。我所拜访过的最危急的病人是生下双胞胎的妈妈。妈妈说她在排出巨大血块后被送往急诊室。她给我看了一张照片,我看到的情况非常严重。在我们拜访期间,妈妈仍在流血,疼痛程度很高。但此时她的疼痛程度应该很小。妈妈说,她被告知血块是“正常脱落”的一部分。当她联系她的医生时,她被反复告知,生下双胞胎后出现这种情况是正常的。她非常不愿意坚持讲述她所经历的症状。我解释说,非裔美国妈妈的死亡率是美国最高的,并解释说,如果她觉得有什么不对劲,那么她必须为自己争取利益,这样她才能陪伴在需要她的孩子身边。我能够向她提供知识和支持,让她在医生面前为自己争取利益,她恢复得很好!
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而,大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像,即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题,我们提出了一种新方法,使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积,我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明,我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效,包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
2023 年 11 月,企业保护自然联盟及其合作伙伴发起了“现在为自然而战”的全球联合活动,旨在通过企业在平台上开发、发布和提交其自然战略来扩大和加快商业行动。《自然战略手册》有多种语言版本,基于评估、承诺、转变和披露 (ACT-D) 的高级商业行动。在生物多样性 COP16 上,GFANZ 和 TNFD 分别就净零过渡计划和自然过渡规划中的自然指导草案展开磋商。2024 年 11 月,世界自然基金会将发布一份关于自然过渡计划的宣传报告,概述制定可信的自然过渡计划和为欧盟监管做准备的可行和最佳实践步骤。2025 年 4 月,世界经济论坛将发布一份关于评估客户/投资组合公司的金融机构观点,其中包括最佳实践和案例研究。
