b"由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定,国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报,这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效:指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数,用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司(按市值计算)的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括衍生品头寸的使用(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
2.2.2 根据 FTSE Russell 股票指数的《原则声明》规定,如果 FTSE Russell 认为《基本规则》未明确规定或未明确适用于任何决定的主题,则任何决定应尽可能以《原则声明》为依据。在做出任何此类决定后,FTSE Russell 应尽早将其决定告知市场。任何此类处理均不被视为《基本规则》的例外或变更,或为未来行动树立先例,但 FTSE Russell 将考虑是否应随后更新规则以提供更大的清晰度。
众所周知,男性因素导致不育的比例与女性因素大致相同 (1,2)。然而,男性不育的确切原因仍不清楚。虽然传统的精液分析侧重于精子浓度、活力和形态,被广泛用于评估男性生育能力,但越来越多的研究表明,这些参数并不总是与辅助生殖技术 (ART) 的结果相关 (3)。最近,精子 DNA 碎片化 (SDF) 评估作为男性生育能力的潜在指标引起了人们的关注,因为在各种诊断检测中都观察到不育患者的精子 DNA 完整性降低 (4,5)。精子 DNA 高度组织化,染色质的组织程度会影响表观遗传变化和胚胎发育 (2,6)。精子 DNA 损伤程度通常用精子 DNA 碎片化指数 (DFI) 来衡量。然而,关于 DFI 对辅助生殖结果的影响仍存在争议。一些研究表明,DFI 升高会对自然受孕 (7) 和 ART 结果 (8,9) 产生不利影响。高 DFI 甚至会破坏正常的生理功能,导致将错误的遗传信息传递给后代,而常规精液分析无法评估这一点 (5)。两项荟萃分析表明,精子 DFI 升高与优质胚胎率降低、临床妊娠率降低和流产率增加相关 (10,11)。尽管如此,其他荟萃分析得出的结论是,精子 DFI 不能预测 IVF 或胞浆内精子注射 (ICSI) 结果 (12)。根据现有文献,精子 DFI 对胚胎发育、临床结果,特别是对围产期和新生儿结果的影响仍有待充分了解。美国泌尿协会 (AUA) 和欧洲泌尿协会 (EAU) 在其 2023 年男性不育指南中承认了 SDF 的重要性 (13,14)。为了建立明确的相关性,必须进行严格的调查,并进行大样本量和延长研究时间。在我们的回顾性研究中,我们探讨了精子 DFI 对单胎妊娠中胚胎发育、临床结果以及不良母婴结局风险的影响。
摘要:本文提出了针对非线性金融市场的时间序列嵌套增强学习风险控制算法,旨在解决复杂的动态市场环境中传统方法的缺点。通过引入时间序列嵌套结构,该算法可以共同对短期波动和长期趋势进行建模,并准确捕获市场的多级动态特征。同时,结合了多目标优化机制,达到最大收益和最小化风险之间的平衡,从而显着提高了风险管理的适用性和策略的灵活性。实验结果表明,本文中的算法在收入优化,风险控制和动态适应性方面表现良好,尤其是在高挥发性市场和趋势逆转场景中,表现出强大的鲁棒性和适应性。对回报和风险权衡曲线的进一步分析验证了多目标优化策略的有效性,并为不同的市场状况和投资者需求提供了科学风险管理解决方案。这项研究为复杂金融市场的动态风险控制提供了一个新的技术框架,并为未来的跨市场和多资产投资组合研究奠定了理论基础。
方法:在这项横断面研究中,该样本从2005年至2010年的《国家健康与营养检查调查》中选择了11,405名20岁及20岁以上的成年人。使用肠道健康调查表(BHQ)将便秘便秘定义为每周的三个排便频率。 每周不到三个排便被肠健康问卷(BHQ)视为便秘。 di-gm源自饮食回忆数据,包括鳄梨,西兰花,鹰嘴豆,咖啡,蔓越莓,发酵乳制品,纤维,绿茶,大豆和全谷物,作为有益的元素,红肉,加工肉,加工肉,肉质谷物和高脂脂肪作为偏低的含量。 多变量加权逻辑被用来研究DI-GM与便秘的关联。 次要分析包括亚组分析,有限的立方样条(RCS)和多个插补。便秘定义为每周的三个排便频率。每周不到三个排便被肠健康问卷(BHQ)视为便秘。di-gm源自饮食回忆数据,包括鳄梨,西兰花,鹰嘴豆,咖啡,蔓越莓,发酵乳制品,纤维,绿茶,大豆和全谷物,作为有益的元素,红肉,加工肉,加工肉,肉质谷物和高脂脂肪作为偏低的含量。多变量加权逻辑被用来研究DI-GM与便秘的关联。次要分析包括亚组分析,有限的立方样条(RCS)和多个插补。
最近的一项研究试图通过获取2000年发表的记录样本来评估算法索引的产出,然后在人类索引者开始收到MTI的索引建议,将这些记录输入到面向公共的MTI中,并将MTI索引与人类的MTI索引[26]。这确定了MTI输出的某些问题,特别是在代表人群的标题(“检查标签”)以及句子结构对概念排名的影响,但最终是将算法索引输出与人索引的比较,并且仅质疑算法由algorithm分配的术语。我们的研究试图确定自动分配的索引术语是否反映了文章的主要概念并指出了最重要的方面。
抽象目标是为了估计由于高体重指数(BMI)而导致白内障的残疾人(YLDS)的长期趋势。设计和参与者数据是从2019年全球疾病负担(GBD)中检索的。由年龄,性别,地理位置和社会人口统计学指数(SDI)描述了可归因于高BMI的白内障的全球案例,YLD的年龄标准化率(ASR)。分析了估计的平均年百分比变化(AAPC),以量化1990年至2019年YLD的ASR趋势。主要结果度量的年龄有残疾。在全球范围内,由于白内障归因于2019年高的BMI,有370.4(95%UI:163.2至689.3)YLDS,超过1990年的数字。此外,YLD的ASR在1990 - 2019年期间增加,AAPC为1.54(95%CI:1.41至1.66)。在2019年,女性和老年人口中由于BMI高的白内障负担更高。北非和中东是2019年高BMI的白内障地区的高风险区域,沙特阿拉伯是负担最重的国家。在SDI方面,低中型SDI区域的白内障相关YLD数量最多,因此由于BMI高的BMI。结论较高的BMI引起的白内障全球YLD显示出从1990年到2019年的显着增加。解决BMI控制可能会导致预防白内障,这突出了潜在的公共卫生影响,尤其是在低SDI地点和老年人中。
本研究旨在确定阿尔巴尼亚发罗拉可再生能源的互补指数。该市的电力供应主要以水力发电为主。近年来,随着负荷需求的增加,利用可再生能源的需求也日益增加,而阿尔巴尼亚优越的地理位置也推动了这一需求。分析不同时间和空间尺度上的风能和太阳能数据对于优化这些能源的发电至关重要。这两种能源之间的互补性可以减少混合系统中对储能的需求。确定最佳互补性可确保持续的能源供应,同时防止生产过剩。通过检查每月平均风速和太阳辐射数据,我们可以预测使用适合该地区的光伏系统和涡轮机的每月发电量。根据太阳能和风能生产的预测图,我们确定了时间、能量和幅度的互补指数。结果表明,它们的生产在一段时间内具有中等程度的同步性,尽管它们并不总是完全互补。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具,但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学,他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明,教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情,尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势,并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力,确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词:人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法:英语语言教学杂志,12 (2)。196-212 DOI:10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/