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年度报告和审核财务报表
在截至2023年11月30日的12个月期间，基金以美元的总回报（基金的基本货币）为7.66％。这与MSCI新兴市场指数的总回报率为4.21％（“指数”）。该基金对小型股票的强调对相对于该指数的性能做出了积极贡献，因为小帽子股票的表现优于大型上限股票。较低的相对价格（价值）股票表现优于高相对价格（增长）股票，该基金对价值股票的强调也对相对于指数的绩效产生了积极贡献。相反，基金的可持续性考虑因素降低了相对于指数的绩效。投资组合对能源库存的体重不足，因为这些股票的表现都胜过相对性能。该指数仅用于市场上下文目的。
评论| 4Q24 Voya大帽核值SMA（美林）积极管理的高点产量和股息增长股票的投资组合
•在2024年第四季度，股票市场经历了不同的回报。国内大型和小型股票带来了正回报，而价值指数和国际市场的收益下降。周期性部门，例如消费者酌情，财务和技术，表现优于防御部门。增长因子导致绩效，而价值因素下降。•在截至2024年12月31日的季度中，由于有利的股票选择，SMA的表现优于收费基础。信息技术，工业和金融部门中的股票选择最大。相反，在通信服务，医疗保健和公用事业中的选择不受绩效的影响。•2025年的股票前景谨慎乐观，因为美国经济保持强劲，预计特朗普政府将在放松管制和税收方面执行有利的政策。但是，关税，通货膨胀和地缘政治等风险可能会导致波动。
不可知可解释的人工智能工具 - TUE 研究门户
与模型无关的可解释人工智能工具通过“局部”特征贡献来解释其预测。我们通过实证研究了两种优于当前方法的潜在改进。第一种方法是始终以用户认为对结果有积极贡献的形式来呈现特征贡献（“积极框架”）。第二种方法是添加“语义标签”，解释每个特征贡献的方向性（“该特征可使合格率提高 5％”），从而减少额外的认知处理步骤。在一项用户研究中，参与者评估了针对贷款申请和音乐推荐的不同框架和标签条件的解释的可理解性。我们发现，即使预测为负面，积极框架也能提高可理解性。此外，添加语义标签可以消除任何框架对可理解性的影响，积极标签的表现优于消极标签。我们在 ArgueView[11] 包中实现了我们的建议。
使用机器学习方法检测阿尔茨海默氏病
摘要。随着世界正在经历人口增长，年龄在65岁及以上的老年人的一部分也以更快的速度增长。结果，预计未来几年患有阿尔茨海默氏病的痴呆症将迅速增加。目前，医疗保健系统需要准确检测该疾病以治疗和预防。因此，开发一个早期发现阿尔茨海默氏病以避免并发症的框架至关重要。为此，提出了基于机器学习（ML）和深度学习方法的新型框架，以检测阿尔茨海默氏病。尤其是，已经针对其定义准确性评估了不同的ML和DL算法的性能。实验结果表明，双向长期记忆（BILSTM）的表现优于91.28％的ML方法。此外，与现状的比较表明，我们的框架优于文献中提出的其他方法。
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测试峰值推力为 130 牛顿或更低、总冲量高达 100 牛顿秒的固体燃料火箭发动机。它测量了峰值推力、总冲量、燃烧时间、烟火延迟时间和最大壳体外部温度，所有相对精度均为最小预期值的 2%。这相当于优于 0.1%-)-
大都会运输管理局的财务前景
在过去的一年中，乘车率一直保持平坦，皇后区，中城，下曼哈顿和西班牙布鲁克林的表现优于上曼哈顿，布鲁克林东部和布朗克斯大部分地区。之间的差异保持在各种线之间，在7，L，2和3线上的站点的平均值优于全市平均值，而在G，J和Z线上的恢复速度较慢（尽管这些线路上的各种资本项目可能在最近几个月造成较低的乘客量）。皇后区的大型枢纽（Flushing and Jackson Heights）的恢复率特别高，例如Grand Central，Fulton Street，Fulton Street和59街/哥伦布圈子，在Chambers Street/World Trade Center，34th Street/Herald Square和53rd Street街和59th街的Lexington Avenue，在59th街和59th街的Lexington Avenue，潜在的办公室中，恢复的记录要比Hubs更好。
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在将近半个世纪的时间里，Balrampur Chini Mills始终优于其行业。这种超越的表现源于其拉伸文化，从较少的角度产生了更多。对这个独特的现实，该公司现在带来了一个新的属性。未来性。