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可持续金融体系和资本投资
摘要尽管如此，诸如经济风险，政治风险和金融风险等风险因素在各种经济和金融调查中都具有各自的利弊。然而，在现有文献中几乎没有研究这些危险因素对可持续风险资本的影响。从这个意义上讲，本研究倾向于研究这些风险对可持续风险资本的影响，同时考虑人力资本在美国经济中的作用。本研究使用2006q1至2020q4的季度数据使用新颖的时间序列方法。估算结果验证了每个变量的平稳性和研究变量之间的协整。不对称的数据分布导致了一种新颖的时刻分数回归方法，该方法说明了经济风险，政治风险，人力资本和可持续风险投资之间的积极关联。在缔结的情况下，发现财务风险对该国的可持续风险投资产生不利影响。通过采用自举分分回归来检查模型的鲁棒性。这项研究表明，对经济，政治和金融风险进行了最小的方式，并增加了人力资本的投资，以鼓励可持续的风险投资。
光标BCIS的长期无监督重新校准
皮质内脑机构界面（IBCIS）需要频繁地重新校准，以维持由于随着时间的推移积累而导致的神经活动变化而保持稳健的性能。补偿这种非机构性将使您无需进行监督的重新校准期，在这种情况下，用户无法自由使用其设备。在这里，我们介绍了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），以推断用户在IBCI使用期间朝着哪些目标转向。然后，我们使用这些推断的靶标对系统进行重新训练，从而使无监督的神经活动适应。我们的方法在两个月内以大规模的闭环模拟和人类IBCI用户的闭环模拟以优于最高的最新技术。利用跨越五年IBCI记录的离线数据集，我们进一步显示了最近提出的重新校准的数据分配匹配方法如何在长时间尺度上失败；只有目标推断方法似乎能够实现长期无监督的重新校准。我们的结果表明，如何使用任务结构将嘈杂的解码器引导成一个高度表现的解码器，从而克服了临床翻译BCI的主要障碍之一。
DAGBagM：学习混合变量的有向无环图并应用于识别卵巢癌的预后蛋白生物标志物
动机：通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而，在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战，即联合建模临床结果变量（通常采用二进制值）和生物标志物测量值（通常是连续变量）。因此，在本文中，我们提出了一种新工具 DAGBagM，用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型，DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外，聚合过程提供了一个灵活的框架，可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果：模拟研究表明，与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比，DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外，DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG
在二维光子准晶体中的非热序
摘要 - Cloud文件系统为组织提供可扩展可靠的文件存储解决方案。但是，云文件系统已成为对手的主要目标，传统设计没有能力保护组织免受由恶意云提供商，共同租户或最终客户发起的无数攻击。最近提出了利用加密技术和受信任的执行环境（TEE）的设计，但仍迫使组织进行不良的权衡，从而导致安全性，功能性或性能限制。在本文中，我们介绍了BFS，一个云文件系统，该系统利用TEE提供的安全功能来引导新的安全协议，以提供强大的安全保证，高性能和透明的POSIX样界面，向客户端。bfs提供更强大的安全保证和最多2。在最先进的安全文件系统上加速5倍。此外，与行业标准NFS相比，BFS最多可实现2个。2×跨微基准测试的加速度，对于大多数宏观基准工作负载，<1×开销<1×开销。bfs展示了一个整体云文件系统设计，该设计不会牺牲组织的安全性，但可以包含外包的所有功能和性能优势。
可再生能源和自然资源对...的影响
中国的经济进步不可否认，然而，环境质量恶化是需要解决的首要问题。近几年来，中国立法者一直致力于通过保护自然资源和确保可再生能源消费来促进绿色转型。因此，本研究探讨了可再生能源、自然资源绿色创新和经济增长对中国生态足迹的影响。采用引导自回归分布滞后 (ARDL) 模型，选取 1990 年第一季度至 2020 年第四季度的季度数据。结果表明，通过加强绿色创新，中国可以将其经济转变为清洁的环境。同样，有效利用可再生能源消费对于长期减少生态足迹是必不可少的。此外，误差修正项 (ECT) 显着为负，证实了模型变量之间存在稳定的长期均衡关系。短期内也发现了类似的结果；然而，从长远来看，所有变量的边际影响都更强。这意味着，中国必须进行长期规划，才能从可再生能源和绿色技术中获得最大利益。
设计注意事项
对于P通道MOSFET，vinVg + v th其中，v g = gate-wtwoltage v th =阈值电压v out =输出电压v in =输入电压以打开N通道设备，栅极量必须大于输出电压。这将需要额外的偏置电源，以使栅极电压高于输出电压。与此相比，对于P通道设备，最小输入电压必须大于P通道晶体管的阈值电压（通常是这种情况）。从中，P通道MOSFET比N通道MOSFET的优势显而易见。ON/OFF控制器或门驱动器电路更简单。对于低压驱动应用，N通道高侧开关的栅极驱动器需要一个引导电路，该电路在电动机电压轨或隔离电源上方创建栅极电压以将其打开。更大的设计复杂性导致设计工作增加和更大的空间利用。与负载开关应用程序类似，使用P通道MOSFET可以在此处减少资源的使用。ir Hirel具有最大的RAD硬P通道MOSFET的投资组合，具有不同的包装选项，并且在辐射环境中具有高性能。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
用于软件努力估算的机器学习的实施：文献评论
摘要 - 努力估计对于软件开发努力的胜利至关重要。适当的预测方法对于使软件项目努力估计结果保持一致至关重要。此过程有助于有效分发资源，制定项目策略并促进IT项目管理中的知情选择。机器学习是人工智能（AI）的一个方面，致力于制定算法和模型，使计算机能够根据数据来增强其性能，并促进预测或决策。本研究通过强调合奏技术的优势来讨论机器学习在软件开发工作估算中的实施，我们收集了有关软件努力估算和机器学习技术的558篇论文。经过质量审查过程，我们确定了40篇文章以进行深入审查。研究结果表明，在监督和无监督的学习中使用集成技术可以提高软件努力估算的准确性。人工神经网络，回归，k-neart邻居，决策树，随机森林和自举的聚集是最常用的方法。研究还表明，大多数文章都使用集合技术来调整参数，选择功能和加权功能。本研究提供了实施机器学习技术来估算软件工作的见解，并突出了集合技术的优势。
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。