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长期经济假设...
概述 每年，联邦养老、遗属和残疾保险 (OASI) 和残疾保险 (DI) 信托基金的受托人委员会都会向国会提交一份关于养老、遗属和残疾保险 (OASDI) 计划的财务和精算状况的年度报告。在这份报告中，首席精算师办公室 (OCACT) 代表受托人委员会根据对关键经济变量的三组不同的长期 (75 年) 假设来预测未来的成本和收入。中期 (替代方案 II) 假设代表受托人对未来经验的最佳估计，而低成本 (替代方案 I) 和高成本 (替代方案 III) 假设分别代表从计划成本和收入占应税工资的百分比的角度来看更有利和更不利的情景。中间假设还用作敏感性分析的比较点和董事会 OASDI 年度报告（“董事会报告”）中提出的随机预测的集中趋势。本备忘录介绍了 2024 年董事会报告中使用的长期最终经济假设（通常是 75 年长期预测期的过去 65 年的水平、趋势或平均值）。目前，对于 COVID-19 大流行对长期趋势的持久影响尚无共识。董事会继续假设大流行不会对大多数单个长期最终假设产生显着的净影响。 2020 年 6 月 8 日，美国国家经济研究局商业周期测定委员会确定，2019 年第四季度是季度经济活动的高峰。1 高峰标志着始于 2007 年第四季度的经济周期的结束。因此，接下来的分析包括 2019 年结束的最新完整经济周期以及自上次周期高峰以来的时期（2019 年至 2022 年）。与往常一样，大部分分析基于长期趋势，不会受到最近三年数据的显著影响。关键的经济变量包括全经济生产率的平均年百分比变化、城市工薪阶层和文职人员的消费者价格指数 (CPI-W)、国内生产总值 (GDP) 平减指数和平均 OASDI 覆盖工资，以及失业率、年度信托基金新发行实际利率和 OASDI 应税比率。总体经济生产力是实际 GDP 与总工作小时数之比。OASDI 应税比率是 OASDI 涵盖的收入中应缴纳工资税的份额。
经济假设
2024 年春季预测变化百分比（除非另有说明） 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 趋势实际 GVA 9.4 6.7 9.3 2.1 0.6 0.8 0.8 0.8 0.5 RPI 2.7 9.3 10.2 3.5 1.7 1.7 2.0 2.2 2.4 RPI(X)=RPI(Y) 2.7 7.1 6.0 3.2 2.9 2.5 2.4 2.4 2.4 名义 GVA 12.3 14.7 16.1 5.3 3.2 3.0 2.9 3.0 2.9 总营业盈余（包括租金） 20.4 23.8 23.6 4.7 3.1 3.0 2.9 3.0 2.9 金融服务利润 13.1 49.4 40.0 6.0 4.0 4.0 4.0 4.0 3.2 员工薪酬（CoE） 6.3 7.2 9.0 6.0 3.4 3.1 2.9 2.9 2.9 金融服务CoE 5.9 6.1 7.3 5.4 3.4 3.4 3.4 3.4 3.4 非金融CoE 6.3 7.8 9.1 5.1 3.3 2.9 2.8 2.8 2.7 就业 2.9 2.8 1.4 0.5 0.4 0.4 0.4 0.4 0.1 平均收入 3.3 6.2 7.7 5.2 3.0 2.6 2.4 2.5 2.8 利率（%） 0.1 1.5 4.7 5.1 4.6 4.1 3.8 3.7 3.3 房价 16.0 11.0 -2.6 0.0 2.0 2.0 3.0 3.0 2.9 房屋交易 15.1 -12.9 -42.9 12.0 30.0 23.0 1.0 1.0 4.0 *趋势利率代表市场对2028年的预期
包装提供无假设的稳定性
算法稳定性 - 也就是说，训练数据如何影响学习模型，这是现代数据分析的基础。在学习理论中，某些形式的稳定性是必要的，足以泛化（Bousquet和Elisseeff，2002； Poggio等人。，2004年； Shalev-Shwartz等。，2010年）。在模型选择中，稳定性措施可以可靠地识别重要特征（Meinshausen和B.Uhlmann，2010年； Shah和Samworth，2013年； Ren等人。，2023）。在科学应用中，稳定的方法促进了可重复性，这是有意义的推论的先决条件（Yu，2013）。在无分配预测中，稳定性是折刀有效性的关键假设（也就是说，一对跨验证）的预测间隔（Barber等人，2021; Steinberger和Leeb，2023年）。预见稳定性的各种好处，Breiman（1996a，b）提议将行李作为合奏元算法，以稳定任何基础学习算法。袋装，缩写为bootstrap aggation，将基本算法转化为训练数据的许多扰动，并平均得出的预测。Breiman将行李作为现成的稳定器的愿景激发了我们的主要问题：在任意基础算法上行李如何稳定，对数据产生分布没有任何假设？在本文中，我们首先要为具有有限输出的基础算法的情况回答这个问题，然后向无限情况显示扩展。
包装提供无假设的稳定性
用于在SGD中绘制随机批次。我们的符号还允许确定性算法，因为A可以自由忽略输入参数ξ而仅取决于数据。有很多方法可以定义学习算法的稳定性。如Shalev-Shwartz等人所述。 （2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。 我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。 最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。 以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。如Shalev-Shwartz等人所述。（2010），稳定性的每一个定义都量化了训练集D的输出对小变化的敏感性，但它们都定义了“输出的敏感性”和“训练集中的小变化”。我们介绍了两个定义稳定性的主要结果，并将结果扩展到第5.3节中的许多相关概念。最强的可能性之一是，对于所有数据集和所有测试点，每个预测都不对删除任何单个观察结果不敏感。以下定义与统一的预测稳定性密切相关（例如，参见Dwork和Feldman，2018年）。
药物研发中的人工智能驱动假设生成
我们的早期制药客户希望分析来自同一领域的多模态数据类型的数据集，以便通过 AI 算法识别新的生物标记和药物靶标。这种方法可能会减少对各种临床试验的需求，从而为客户创造战略优势。但他们缺乏测试假设所需的内部编程能力。
Urban Freeway互换中连接的自动化和人类驱动的车辆混合交通：安全分析和登机假设
摘要：在高速公路上引入连接的自动化车辆（CAVS）提出了重大挑战，尤其是在与人类驱动车辆的互动中，影响交通流量和安全性。本研究采用交通微仿真和替代安全评估措施软件来研究Cav -Human驾驶员的相互作用，从而估计潜在的冲突。虽然先前的研究承认，与骑士共享道路时，人类驾驶员可以调整其行为，但尚未完全了解相关风险的根本原因和范围。该研究的重点是CAV的存在如何减少冲突，采用替代安全措施和现实世界中混合的交通数据，并评估意大利和美国在各种城市环境中的高速公路交换配置的安全性和性能。本研究提出了用于优化城市布局的工具，以最大程度地减少混合交通环境中的冲突。结果表明，添加辅助车道会增强安全性，尤其是用于骑士和后端碰撞。沿着互换坡道，在纵向冲突方面，独家的CAV流与人类驱动的行为相似，但是混合的交通流（由CAVS和人类驱动的车辆组成）可能会导致更多冲突。值得注意的是，当骑士在几乎相同的条件下跟随人类驱动的车辆时，会出现更多的冲突，强调CAV整合的复杂性以及仔细的安全措施和道路设计考虑因素的需求。
根据...更新了 cba ler 的输入数据和假设...
CE TSO 还考虑了对较早的历史频率数据进行追溯操作的可能性，以使其频率现象与 CE SA 近年来经历的频率现象相似。这种操作将特别针对 LLEFD（最不寻常的 LLFD），这是对 CBA 结果影响最大的方面之一。较近的 LLEFD 将在幅度和持续时间方面进行操纵，以使其类似于最近发生的 LLEFD。CE TSO 确实最近实施了多项结构和运营对策来缓解 LLEFD。
医学假设
放射医学和应用科学系，加利福尼亚州加州大学加利福尼亚州加利福尼亚州，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，肯尼斯·布鲁姆（Kenneth Blum）行为与神经遗传学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国体育，运动中心78701 78701 Institute of Psychology, ELTE E ¨ otv ¨ os Lor ´ and University, Budapest, Hungary f Department of Psychiatry, University of Vermont School of Medicine, Burlington, VY, USA g Department of Psychiatry, Wright University, Boonshoff School of Medicine, Dayton, OH, USA h Centre for Genomics and Applied Gene Technology, Institute of Integrative Omics and Applied Biotechnology, Nonakuri, Purba印度西孟加拉邦的Medinipur，美国加利福尼亚州棕榈泉基金会，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州河滨大学医学院，美国加利福尼亚州河畔河滨医学院，美国加利福尼亚州棕榈泉棕榈泉临床神经调节研究部美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学医学院精神病学，美国o家庭医学系，美国宾夕法尼亚州费城杰斐逊健康部，美国P PeakLogic，＆个性化电磁theragnostic Research，PeakLogic，Del Mar，CA，CA，美国加利福尼亚州
