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Impax高收益债券基金
*根据统计评级组织（NRSRO）（例如标准＆Poor）的评级，将每个安全性分配为数字值（1（最高）至22（最低））来计算IMBAX综合评级。然后，将每个证券价值的平均值转换为从AAA（最高）到（d）（最低）的等效质量评级。如果多个机构对债券进行评分，则综合评级基于其所有评级。如果只有一个代理商对其进行评级，则综合评级基于单个评级。如果未额定安全性，则可以使用其他指定机构的评级。没有第三方评级的债券被指定为未评级。但是，标记为未额定值的债券并不一定表明信用质量较低，对于此类证券，Impax可以评估信用质量并分配内部评级。持有债券以外的投资组合持有的持有根据“其他”分类。信用评级将基金的基本股份应用于基金本身。该基金本身尚未由独立评级机构对。
首次测量核反冲电离产量……
1英国哥伦比亚大学物理与天文学系，卑诗省哥伦比亚大学，加拿大，加拿大triumf，triumf，BC V6T 2A3，加拿大3号，多伦多大学多伦多大学，多伦多大学，M5S 1A7 Orica UAM-CSIC，校园DE CANTOBLANCO，28049西班牙6物理系，达勒姆大学，达勒姆大学DH1 3LE，英国7分司，数学学院和天文学研究所，加利福尼亚州，加利福尼亚州1915年，北部360号，北部360号10物理与天文学系，米切尔基本物理与天文学研究所，德克萨斯大学天文学院，物理科学1717年，国立科学教育与研究所，HBNI，JATNI -752050，印度，印度12611年，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州弗罗伊斯大学，索拉克斯特郡弗洛里达大学， CA，1945年，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州94305，美国15，南部卫理公会大学，德克萨斯州达拉斯75275，美国16号物理与天文学系，西北大学，伊万斯顿大学，伊利诺伊州60208-3112伯里（Bury），加拿大皇后大学，金斯敦皇后大学（Queen's University），加拿大皇后大学，加拿大皇后大学，加拿大20号，蒙尼阿波利斯大学物理与天文学学院，美国255 1蒙特利尔大学物理学系255 1 Kit），76344 Eggenstein-Leopoldshafen，23德国实验研究所，22761汉堡，德国24，加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利分校，美国25，美国25加拿大IO，加拿大IO，科罗拉多大学丹佛大学，丹佛分校，美国公司80217，美国28费米国家加速器实验室，巴达维亚，伊利诺伊州60510，美国29，美国电气工程系，丹佛，科罗拉多大学丹佛大学，CO 80217，美国30美国科罗拉多州丹佛大学，美国法律，美国30号。
卫报定向优质收益ETF
1. 基金的风险分类是根据国家文书 81-102 中的标准化风险分类方法确定的，该方法基于基金的历史波动性，以基金收益的 10 年标准差来衡量。如果基金向公众提供证券的时间少于 10 年，则标准化方法要求使用合理接近基金标准差的参考共同基金或指数的标准差来确定基金的风险评级。请注意，历史业绩可能并不代表未来收益，基金的历史波动性也可能并不代表未来波动性。2. 管理费是支付给基金经理的管理投资组合和基金日常运营的费用。3. 起始日期是投资业绩的开始日期，可能与基金或系列根据招股说明书首次发售的日期或其法定成立日期不一致。 4. 截至 2021 年 6 月。管理费用比率（“MER”）代表过去 12 个月的管理费用比率，反映管理基金的成本，包括适用税费，包括 HST、GST 和 QST（不包括某些投资组合交易成本）占期间每日平均资产净值的百分比，包括基金在任何基础基金费用中所占的比例（如适用）。MER 在基金的基金业绩管理报告（“MRFP”）中报告。 5. 有关本节中使用的财务术语的更多信息，请参阅我们网站上的术语表：https://www.guardiancapital.com/glossary-of-terms/。 6. 上图所示的回报率仅用于说明复合增长率的影响，并不反映基金的未来价值或基金投资的回报。 7. 10,000 美元增长图表显示截至所示投资期结束时，假设投资 10,000 美元于本基金系列证券的最终价值，并不旨在反映此类证券的未来价值或投资回报。8. Morningstar® 可持续性评级™ 旨在衡量基金投资组合内证券的发行公司相对于基金的 Morningstar 类别同行在管理其环境、社会和治理（“ESG”）风险和机遇方面的表现，每月更新一次。任何基金，只要其一半以上的底层资产由 Sustainalytics 评级，且属于 Morningstar 类别且至少有 10 个评分基金，即可获得可持续性评级；因此，评级不仅限于具有明确可持续或负责任投资授权的基金。请参阅 http://corporate1.morningstar。有关晨星可持续发展评级及其计算的更多详细信息，请访问 com/SustainableInvesting/。Sustainalytics 是一家 ESG 和公司治理研究、评级和分析公司，隶属于 Morningstar, Inc. 9。行业类别基于全球行业分类标准（“GICS”）。百分比权重不包括现金。
功率器件 | 提高生产率和产量
在背面金属化之前，晶圆会被减薄，因为基板是设备的功能部分。300 毫米/12 英寸晶圆要么减薄到约 200 微米厚，要么遵循所谓的 Taiko 晶圆研磨原理。在后一种情况下，硅晶圆由一个外部 Taiko 环和减薄的硅膜组成。对于 300 毫米/12 英寸晶圆，该膜会根据设备电压等级减薄到 60、90 或 120 微米。薄基板的热容量低，因此需要严格控制工艺温度。沉积过程中的温度对固有薄膜应力有显著影响。为了最大限度地减少晶圆弯曲，必须最大限度地减少金属层堆栈引入的应力。CLUSTERLINE® 采用特殊的卡盘设计，可控制晶圆温度而不会损坏正面。在标准应用中，使用凹陷卡盘配置。在这种经典设计中，晶圆在沉积过程中位于外环上，从而防止与设备表面接触。然而，尽管凹陷式卡盘是一种经济高效的解决方案，但由于缺乏主动卡盘，热耦合受到限制。因此，对于需要更严格温度控制的应用，独特的 BSM-ESC（用于背面金属化的静电卡盘）是首选。
利用机器学习预测作物产量...
摘要：纵观农民目前面临的情况，自杀率逐年上升。其背后的主要原因包括贫困、不可预测的天气、经济问题、父母问题以及印度政府规范的频繁变化。教育也起着重要作用，因为由于缺乏教育，他们不了解土壤质量和气候变化，有时农民不了解可行的作物。由于缺乏知识，他们不了解土壤质量、土壤养分和土壤成分。本文重点研究了基于人工神经网络的现有数据对作物的预测。我们正在实施用于分类和预测的人工神经网络，因为大多数密集计算仅发生在训练阶段，不需要测试阶段。关键词：作物产量、机器学习、人工神经网络、农民、预测
改善作物产量的进步和挑战
光合作用是驱动植物生长和生产力的基本生物学过程，直接使农作物产量和农业可持续性降低。随着全球人口的不断增长，对粮食产量增加的需求已成为提高农作物的光合作用的关键。本评论全面研究了理解和改善光合作用的最新进展，旨在应对全球粮食安全挑战。我们深入研究了诸如基因工程等创新策略，以优化参与光合作用的关键酶，提高光捕获效率的技术以及操纵碳ϔ偶偶体途径的方法。此外，我们探讨了包括CRISPR-CAS9和合成生物学在内的先进生物技术工具和方法的整合，以重新启动和优化光合作用过程。本文还讨论了将这些科学进步转化为实际农业应用所面临的重大挑战，包括环境变异性，监管障碍和公众接受问题。未来的研究方向，强调了跨学科合作和可持续农业实践的需求。通过综合最新发展并确定关键领域以进行进一步调查，该综述概述了提高光合作用的潜在和挑战，以满足未来的粮食生产需求。
作物收益预测中的机器学习
信息技术的快速发展。作物产量一直引起了很多兴趣，这是农业生产中的重大问题。目前，机器学习和人工智能通常是预测农业生产力的最流行方法。因此，数字农业的主要问题之一是创建一种可以可靠地预测作物产量的机器学习技术。作物产量预测与常规回归预测问题相反，具有很强的时间相关性。例如，每个县的天气数据都有显着的时间相关性。此外，农作物产量受到来自各个地方的地理数据的影响。例如，如果一个县的邻国收获强劲，县可能会有很大的收获。我们使用了本研究中的模型，诸如随机森林，决策树分类器，支持向量机，KNN和逻辑回归之类的模型。准确得分为99.77％，随机森林在所有森林中都产生了最大的结果。
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
摩根大通短期高收益策略
季度回顾 • 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通短期高收益策略 (SMA) 的表现优于其基准（扣除费用），即彭博美国高收益 Ba/B 1-5 年期仅注册发行人上限指数。 • 相对表现的贡献因素包括避开 REITS-办公部门、相对减持无线部门以及在 REITs-其他部门中强劲的证券选择。 • 个股中的主要贡献者包括 Hudson Pacific Properties、iHeartMedia 和 AmeriGas Partners。 • 银行、媒体/娱乐和消费品部门的证券选择拉低了相对表现。 • 主要拉低表现的发行人包括 Paramount Global、EQM Midstream 和 Scotts Miracle-Gro。 展望未来 • 高于平均水平的收益率、稳固的基本面、支持性的市场和低水平的不良债务表明高收益信贷的前景持续稳固。 • 只要违约率保持较低水平，利差就可能保持在近期范围内。 • 虽然美国大选的不确定性已经过去，但新政府即将出台的政策变化以及对经济增长和通胀的潜在影响仍然存在。