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研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
小儿脑积水和脑积水畸形
摘要简介：脑积水和脑积水畸形是严重的神经系统疾病，其特征分别是脑脊液积聚和大脑半球的破坏。虽然脑积水可以通过手术干预和改善生活质量来治疗，但脑积水通常只能进行姑息治疗，没有现实的康复前景，这在脑积水的治疗中引发了重要的伦理和社会问题。目的：本文旨在分析这些疾病的临床、病因、诊断、治疗和预后特征，强调人性化治疗方法的重要性。方法：所采用的方法是综合性文献综述，阅读、选择、评估和分析 2024 年 2 月至 6 月期间收集的 37 篇文章。结果与讨论：自希波克拉底的描述以来，对这些病理的理解和治疗的演变对于大脑的发育和功能至关重要。脑脊液流动异常需要手术干预。其治疗过程中存在伦理问题和复杂的决策，尤其是在严重病例中。预期成果包括向医疗保健专业人员、患者和家属提供有价值的信息，协助决策并促进更好的临床结果和生活质量，以及解决相关的伦理和社会问题，强调同情和情感支持的重要性。结论：治疗决策应考虑临床、伦理和家庭偏好，需要采用多学科方法来支持患者和家庭，减轻所涉及的痛苦和社会负担。关键词：神经外科；神经病学；分流；推导。摘要简介：脑积水和脑积水畸形是严重的神经系统疾病，其特征分别是脑脊液积聚和大脑半球的破坏。虽然脑积水可以通过手术干预并改善生活质量，但脑积水通常需要姑息治疗，
礁区是整个Phanerokoic
图2：phanerogiac海洋无脊椎动物动物多样性的差异（红色）和非雷夫支持（黑色）区域（黑色）区域（相等的六边形/五角形网格细胞）与所有面板的间隔为1000 km）。排除了明确识别为代表无标准或偏低的存款的收集，也排除了没有有关刻板风格的信息的藏品（见图S7用于使用其他筛选标准的模式）。虚线表示地质时代之间的边界。注意对数Y轴。对于面板A – B和D – F，交叉代表单个网格细胞区域的SQS多样性估计值，而趋势线代表地质时期区域多样性的中值和四分位数。（a）具有空间标准化的phanerogiac海洋动物多样性，对珊瑚礁支持和非雷夫支持区域的对比模式。请注意，在珊瑚礁支持区域中，自奥陶纪以来的多样性水平广为人知，没有长期的世俗趋势证据。从奥陶纪到最新的白垩纪相似，当时多样性相当快地升至通过新生代维持的新的，更高的水平。但是，这种K/PG的增加与腹足类和非污染沉积物密切相关（见图s6）。（b）使用Berger-Parker优势指数（35），在珊瑚礁支持和非Reef支持的网格细胞中估算的均匀度。面板（D – F）显示了Sepkoski进化动物的模式。（c）使用相同的时间箱通过phanerozoic的珊瑚礁支撑和非冰河支撑细胞计数。（d）Cambrian动物群（Trilobita，Linguliformea，Graptolithina，Conodonta）; （e）现代动物区系（Anthozoa，ostracoda，Rhynchonelliformea，头孢菌，Crinoidea）； （f）现代动物群（Bryozoa，Bivalvia，Gastropoda，Echinoidea，Chondrichthyes）。
负碳足迹的二氧化碳液化
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序言 中国科学
电动汽车已成为国家战略重点，对未来交通运输、工业发展、能源安全、空气质量改善等都具有重要意义。发展高效、低碳的热管理技术已成为打造更安全、舒适、节能、环保的电动汽车的重要方面之一。由于冬季发动机热回收功能缺失，电池、电机、电控设备对温度的敏感性较高，先进的热管理技术对电动汽车的续航里程、安全性、动力性、寿命和可靠性的影响越来越重要。目前，电动汽车热管理技术的发展主要集中在高效电池热管理、低碳热系统技术、集成节能热系统和智能控制技术等方面，旨在打造功能集成、结构模块化、控制智能化的绿色高效系统。在此，我要向中国科学院何雅玲院士表示诚挚的感谢，感谢她提供平台，邀请我们组织汽车热管理专题讨论。本专题主要介绍该领域的最新科技进展。我们很高兴呈现了六篇高质量的文章，涵盖了低碳热系统技术、高效系统关键部件、先进热交换技术以及高效电池热管理技术等主题。这些论文突出了与制冷剂替代品相关的最值得关注的系统和部件技术，以及与电池热管理相关的最新技术。本专题的工作为汽车热管理前沿技术的未来发展提供了宝贵的见解和方向。我衷心感谢所有作者分享他们的研究和发现，并感谢他们为本专题付出的时间和精力。我希望它能帮助读者更深入地了解电动汽车热管理，并激励更多的研究人员探索这一重要领域。随着学术界的日益关注，我们希望加速汽车热管理技术的发展，解决电动汽车当前面临的技术挑战，促进其快速而强劲的增长。最后，我要向审稿人、编辑和出版制作团队表示深深的谢意，感谢他们的辛勤工作、坚定不移的支持、奉献和热情。没有他们的努力，本专题的成果和成功就不可能实现。
XII-头痛，神经和创新
Genova将举办XII Ancef国民大会。头痛正在经历一个令人振奋的时期，在这种时期中，累人的生理病理学研究已经从创新治疗方面抓住了各种成果，并具有革命性的有效性。 但是，头痛的情况不是由灯组成。 尽管代表了人类的第二频繁且致残的病理学，但对这个问题的关注非常稀缺，有关可用工具和治疗方法的信息非常适中且非常受欢迎。 在国家领土上有各种各样的Avant -Garde结构，但是没有广泛的中心网络可以解决许多主题，很少有人能够在正确的时间到达正确的位置来利用可以从根本上改变其生活质量的治疗方法。 因此，创新也是组织创新，还必须考虑创新模型来收取负责和新工具，以改善对问题的知识和认识。 有必要充分利用大量数据分析的能力为我们提供；诸如Embanilian的意大利登记册的病理记录的创建使我们能够在患者的临床路径上产生可靠的数据和数字，以规定性适当性和使用健康资源的使用。 仍然有许多形式等待答案，国会旨在集中精力。 又一次，除了药理治疗之外，什么是什么？头痛正在经历一个令人振奋的时期，在这种时期中，累人的生理病理学研究已经从创新治疗方面抓住了各种成果，并具有革命性的有效性。但是，头痛的情况不是由灯组成。尽管代表了人类的第二频繁且致残的病理学，但对这个问题的关注非常稀缺，有关可用工具和治疗方法的信息非常适中且非常受欢迎。在国家领土上有各种各样的Avant -Garde结构，但是没有广泛的中心网络可以解决许多主题，很少有人能够在正确的时间到达正确的位置来利用可以从根本上改变其生活质量的治疗方法。因此，创新也是组织创新，还必须考虑创新模型来收取负责和新工具，以改善对问题的知识和认识。有必要充分利用大量数据分析的能力为我们提供；诸如Embanilian的意大利登记册的病理记录的创建使我们能够在患者的临床路径上产生可靠的数据和数字，以规定性适当性和使用健康资源的使用。仍然有许多形式等待答案，国会旨在集中精力。又一次，除了药理治疗之外，什么是什么？从数据开始，可以通过建立整合大学，医院和地区专家的技能的网络来促进公共卫生领域的新公式。，我们必须使用基本和临床研究的工具来保持寻找解决方案并与他们战斗以找到它的人。Miicrania也是性别病理学，将非常关注保护和治疗的定制。他们将从人工智能在医学，神经病学和头痛范围内的应用中有什么机会？患者及其协会将有什么空间？将与最负盛名的国家和国际临床研究人员以及意大利卫生机构的一些最伟大的指数一起在国会中进行辩论。
第八届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI 2024) 前言
人工智能自然语言 (NL4AI) 研讨会由意大利人工智能协会 (AIxIA) 1 的 NLP 特别兴趣小组和意大利计算语言学协会 (AILC) 2 提供支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动，并促进对该主题的进一步研究。自 2017 年首次举办以来，该研讨会一直是研究人员分享见解、合作和讨论自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 交叉领域创新的论坛。与往年一样，本届研讨会与意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2024) 3 联合举办，后者于 11 月 25 日至 28 日在意大利博尔扎诺举行。研讨会计划可在官方网站 4 上查看。研讨会涵盖了研究计算语言学和自然语言处理在人工智能应用中的作用的关键主题，包括：
默认情况下平整和严格的平等主义
近年来，机器学习的公平性（ML），人工智能（AI）和算法决策系统已成为一个高度活跃的研发领域。迄今为止，与决策和公民社会背景隔离建立了减轻算法系统偏见和改善公平性的大多数措施和方法。许多当前的措施简单地定义了“公平”，意味着缩小性能差距或人口组之间的结果，同时保留了尽可能多的原始系统的准确性。这种复杂的社会法律概念的平等概念转换为公平措施的这种过于简单的翻译令人不安。许多当前的公平措施都遭受了公平和绩效退化的损失，或“降低” - 通过使每个团体变得更糟或使表现更好的群体降低到最差的水平来实现公平性。升级是决定仅根据绩效和结果群体之间的平等或差异来衡量公平性的症状，这些症状忽略了其他有关分配正义（例如，福利或优先级）的其他相关问题，这些问题更难量化和衡量。只有在绩效或结果的分布方面才能衡量公平性时，纠正措施同样只能针对这些商品之间的分布方式。我们将这种趋势称为“默认情况下严格的平等主义”。