Parametric Portfolio Associates ® LLC(“Parametric”)总部位于西雅图,根据 1940 年《投资顾问法》在美国证券交易委员会注册为投资顾问。Parametric 是一家领先的全球资产管理公司,直接向机构投资者提供投资策略和定制化风险管理,并通过金融中介机构间接向个人投资者提供投资策略和定制化风险管理。Parametric 提供各种基于规则的投资策略,包括寻求阿尔法收益的股票、固定收益、另类和期权策略。Parametric 还提供实施服务,包括定制股票、传统覆盖和集中投资组合管理。Parametric 隶属于摩根士丹利投资管理公司(摩根士丹利的资产管理部门),并通过位于西雅图、波士顿、明尼阿波利斯、纽约市和康涅狄格州韦斯特波特的办事处提供这些服务。未经 Parametric 书面同意,不得全部或部分转发或复制本材料。Parametric 及其附属公司对其他方的使用不承担任何责任。
在数字取证的实施中,实践的衍生品之一是数字证据的处理。处理数字证据需要重要的步骤和程序。数字证据是处理基于数字的犯罪案件的人工来源,其中之一来自数字存储。在这项研究中,作者将通过模拟非易失性架构形式的数字证据来设计数字取证调查的框架。研究人员在以前的文章中常用的参考资料是国家司法研究所 (NIST)。该框架是获取数字证据实践中的参考和步骤。设计这个框架的目的是作为一种法律程序,专门用于获取非易失性数字证据的实践中。在设计中,作者对 NIST SP 800-86 和 ISO 27037:2012 标准进行了文献研究,然后将它们组合成混合术语。这项研究的成果是将这两个标准结合起来,成为处理和调查数字取证科学的参考框架。
Simone是YoleDévelopment(Yole)的技术与市场分析师,与半导体和软件部门合作。他是Yole内存团队的成员,并每天为记忆市场和技术,其相关材料和制造过程的分析做出贡献。以前,Simone在纳米科学和纳米技术领域进行了实验研究,重点是新兴的半导体材料及其设备应用。(共同)在高影响力的科学期刊上撰写了15篇论文,并被授予享有声望的玛丽·居里内欧洲欧洲奖学金。西蒙妮(Simone)于2015年从莱桑(瑞士)的ÉcolePolytechniquefédéraleDeLausanne获得了物理学博士学位,在那里他基于2D材料和高κ二元组的异质结构开发了新的闪存细胞。Simone获得了双硕士 sc。 从蒙特利尔(Polytechnique deMontréal)(加拿大)和政治上的米拉诺(Italy)(意大利)的学位,毕业于劳德(Cum Laude)。Simone获得了双硕士sc。从蒙特利尔(Polytechnique deMontréal)(加拿大)和政治上的米拉诺(Italy)(意大利)的学位,毕业于劳德(Cum Laude)。
挥发物和矿物学测绘轨道器 (VMMO) 是一个低成本的 12U 立方体卫星概念,最初由欧洲航天局 (ESA) 选为 2018 年 SysNova 挑战赛的两个获胜者之一。VMMO 航天器将使用月球挥发物和矿物学测绘仪 (LVMM) 多波化学激光雷达有效载荷对月球南极永久阴影区域进行挥发物和矿物学勘察,以探测和绘制挥发物和其他资源如钛铁矿 (FeTiO 3 ) 的地图,地面采样距离 (GSD) 约为 100 米。开发宝贵的月球资源,如水冰和其他挥发物,对于未来载人月球基地的可持续性至关重要。尽管之前的月球任务已经在月球两极周围探测到并绘制了水冰地图,但对于月球风化层内挥发物含量的精确分布仍然存在很大的不确定性。未来计划执行多项任务
Au纳米颗粒在石英底物上的平面分布。(b)体积| e/e 0 | 2通过FDTD模拟获得的现场分布对谐波。(c-d)在| e/e 0 |的不同位置的横截面切片2增强AU跨表面结构。(E)分形Au-Tio 2超材料的示意图,由Au晶体随机分布在三维TIO 2分形支架中。(f)| e/e 0 |的体积分布LSPR共振的2个字段。(G-H)在| E/E 0 |的不同位置的横截面切片2增强3D Au-Tio 2结构。20
摘要 - 在本文中,我们提出了一种基于数据驱动的能源存储系统(ESS)的方法,以增强对电力网络的在线小信号稳定性监测,并具有高度的间歇性风能。可以准确估计与系统固有稳定性特征密切相关的区域间模式,这是一种新型算法,该算法利用了近期广泛的测量系统(WAMSS)和ESS技术的最新算法。表明,所提出的方法可以使用较小的额外ESS能力在几乎实时地平滑风能弹性,从而显着增强了对小信号稳定性的监测。动态蒙特卡洛模拟用于说明所提出的算法在平滑风能中的有效性和估计区域间模式统计特性。索引项 - 数据驱动的方法,储能系统,小信号稳定性监控,风能
∗ 美国联邦储备系统理事会国际金融部,华盛顿特区 20551。电子邮箱:matthew.t.klepacz@frb.gov。我要感谢 Simon Gilchrist、Adam Guren、Raphael Schoenle 和 Stephen Terry 对本项目的宝贵指导和支持。我还要感谢来自各个大学和会议的研讨会参与者的评论。本研究是在限制访问劳工统计局 (BLS) 数据的情况下进行的。本文表达的观点为作者的观点,不应被解释为反映 BLS、联邦储备委员会或与联邦储备系统有关的任何其他人员的观点。我感谢我的项目协调员 Ryan Ogden 的大力帮助和努力。其余所有错误均由我负责。