XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多元
fiera多元化的真实资产
股本风险：股票价值可能会迅速下降，并且可能不清楚。市场风险：安全的市场价值可能会根据市场或经济状况的变化而上升或向下移动。流动性风险：策略或基金可能无法在需要的情况下将其投资转换为现金，因为它无法提供买方，将无法以合理的价格以合理的价格这样做，或者必须提交对策略的证券或资金的赎回请求。由于法律限制，投资本身的性质，和解条款，买方或其他原因，一些投资的流动性有限。有限的单位流动性：投资于私人市场战略的基金的投资旨在给认可的投资者，这些投资者不需要投资流动性，并且能够长期承担投资的财务风险。对流动性的限制可能是由于缺乏基金投资和/或基金投资基础投资的性质的既定公共市场而造成的。资金单位不存在正式市场，也没有预计不会发展。基金的构成文件和适用的证券法规包括对单位的交换，转让，承诺，承担或转让的限制。因此，单位持有人不应期望通过赎回以外的方式转售其单位，而现金的赎回则受基金构成文件中描述的限制的约束。货币风险：由于货币fl造成的货币，收益可能会增加或减少。由于资金投资的流动性较低，包括对基本资金的投资，基金可能无法及时资助赎回请求。一般风险：任何有可能进行资产的投资也有可能损失的可能性，包括损失本金。ESG和可持续性风险可能会对投资组合的投资和绩效的价值产生重大负面影响。地理集中风险可能会导致绩效受到影响投资组合资产所集中的国家或地区的任何条件的强烈影响。投资组合风险：投资组合涉及某些风险，如果直接投资于市场，投资者将不会面临。投资组合投资由基金直接持有或由基础基金持有，预计基金投资通常是流动性的。此外，由于政治压力或公众的情绪，基金出售其更多投资组合资产之一可能很困难。结果，基金以有吸引力的价格或适当的时间或响应不断变化的市场状况来实现，出售或处置投资组合投资可能会不时地崇拜，或者基金可能无法完成有利的退出策略。在实现成功投资的收益之前，可能会实现失败的投资损失。尽管某些投资组合投资可能会产生营业收入，但资本的全部回报以及收益的实现（如果有的话）通常仅在部分或完全处置投资组合投资后才发生。此外，直到赚钱后的几年才能实现某些投资组合投资的收入。操作风险可能是由于人员，系统和/或流程引起的事件而导致的损失。估值：资金的总体绩效将部分取决于资金为基础基金投资支付的收购价。
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
Eurocis 2025：零售技术趋势和创新的多元化支持计划
您的新闻联系人的Eurocis Yvonne Manleitner，高级经理Marcom（Press＆PR）Apostolos Hatzigiannidis，经理Marcom（Press＆Pr）Desislava Angelova，Marcom Tell。：+49（0）211/4560-577/-544/-242电子邮件：manleitnery@messe-duesseldorf.de angelovad@messe @messe-duesseldorf.duesself.de hatzigiannidisa@messe @messe @messe-duesseldorf.de>
TreePólya拆分分布用于多元计数数据
在本文中，我们开发了一个新的多元分布，该分布适用于计数数据，称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布，包括Dirichlet-Multinomial，广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式，是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样，这些分布是灵活的，可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构（正，负或空）。具体来说，我们通过主要关注边缘分布，段落矩和依赖性结构（协方差和相关性）来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.
多元统计和机器学习
4.1主体成分散射虹膜花数据的图。。。。。。72 4.2主要组件瑞士钞票数据。。。。。。。。。。。。。。77 4.3瑞士钞票数据的病房聚类。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.4瑞士钞票数据的平均链接聚类。。。。。。。。。。78 4.5瑞士钞票数据的完整链接聚类。。。。。。。。。79 4.6瑞士钞票数据的单个链接聚类。。。。。。。。。。。79 4.7虹膜花数据的原始四个变量的成对散点图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84 4.8在组误差内和之间，依赖组数的依赖性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.9两个正常分布与两种模式的混合物。。。。。。。。90 4.10两个正常分布与单个模式的混合物。。。。。。90 4.11两个双变量正常分布与两种模式的混合物。。92 4.12混合模型与虹膜花数据的McLust拟合。。。。。。。。。。97 4.13 mclust BIC图选择了虹膜花数据的最佳组数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98
多元化的石油和天然气生产商专注于长期价值创造
本演示文稿中包含的信息并非包含包罗来语或包含读者可能需要的所有信息。您被鼓励您对Gran Tierra Energy Inc.（“ Gran Tierra”，“ GTE”或“ Company”）以及本演讲中包含的信息进行自己的分析和审查。不限于，您应该阅读与公司有关的公开文件的全部记录，考虑您的财务，法律，会计，税收和其他专业顾问的建议，以及您认为适合调查和分析公司的其他因素。您应该仅依靠公司提供的信息，而不应依靠该信息的一部分来排除其他信息。公司尚未授权任何人向您提供其他或不同的信息，任何此类信息，包括有关Gran Tierra的媒体文章中的任何此类信息，不应依靠。没有明示或暗示的代表或保证，是格兰·泰拉（Gran Tierra）就本文档中包含的信息的准确性或完整性做出的，本演示文稿中包含的信息没有或不应依赖格兰·蒂拉（Gran Tierra）的承诺或代表。
在两极分化之外建立可持续和多元化的蛋白质景观：
执行总结食品和农业部门是欧盟内部批判性辩论的核心。一个关键问题 - 蛋白质的未来，从生产到消费，都引发了两极分化的讨论，各种问题通常令人难以调和。我们看到了弥合这些鸿沟的机会。作为代表整个价值链中参与者的多元化联盟，我们致力于将对话从两极分化转变为协作。具有新的欧盟授权，Draghi和Letta报告的势头，食品和农业视野的制作以及战略对话的结果，我们相信有一个独特的机会，可以将多样，可持续的1个蛋白质来源（植物，动物和新颖的2种蛋白质源）定位为欧洲未来食品的必不可少的植物。
多元混合模型中随时间变化的关联
多元混合模型中随时间变化的关联：在体育分析中的应用 导师：Lisa McFetridge 博士 足球是世界上最受欢迎的运动之一，全球有超过 35 亿球迷。2021 年，足球的全球价值估计为 30.2 亿美元，预计到 2027 年将达到 38.7 亿美元。由于在这项运动中取得成功可以获得巨额经济回报，近年来，所有主要足球俱乐部都开始大量投资于大数据分析以及将统计和机器学习方法应用于体育分析。可穿戴技术的发展促进了此类投资，该技术可以实时监测健康和表现指标，例如球员在比赛和训练场景中的心率、动作和位置。球员生物标志物的动态变化（例如心率变异性）可作为伪变量来衡量他们对训练计划的适应度、比赛中的表现并发现疲劳的发生。如果正确使用，这些信息可以揭示随时间变化的趋势和模式，从而降低受伤风险、促进恢复并最终帮助球员提高健康和表现 (Viegas 2024)。可穿戴技术通常每秒收集多个观察结果，并在一个赛季内积累大量数据。为了对这种密集的纵向数据进行建模，可以使用多元混合效应模型 (Hickey 2016)。这些方法允许随时间对多个生物标志物或指标进行建模，同时捕捉影响球员内部负荷的不同方面，从而提供关键见解，不仅了解每个生物标志物如何独特地影响球员的健康，还了解不同生物标志物如何相互关联。虽然这些见解很有价值，但多元混合模型目前并未充分利用数据的时变性。当前的方法假设生物标志物之间的关系不会随时间而变化。这种时不变相关性的假设在分析随时间自然演变的信息时可能具有限制性并且可能不切实际。为了更好地捕捉这些关系随时间变化的本质，本项目将开发包含随时间变化相关性的新型多元混合模型方法。本项目将为预测体育分析 (PSA) 小组领导的一系列体育分析工作提供信息。为了最大限度地发挥这项工作的潜在影响力，博士生将与其他 PSA 研究人员以及当地精英足球俱乐部（包括在国家联赛顶级联赛中踢球的俱乐部）密切合作，将尖端的数据驱动决策融入他们的流程并实现预期的现实影响。有关项目的更多详细信息，请联系主要主管 l.mcfetridge@qub.ac.uk。Viegas, JM、Dores, H.、Freitas, A.、Cavigli, L.& D'Ascenzi, F., 运动心脏病学的发展：通向更光明的未来之路, Revista Portuguesa de Cardiologia, 2024; 43 (2), 87-89。Hickey, GL, Philipson, P., Jorgensen, A., & Kolamunnage-Dona, R., 事件发生时间和多变量纵向结果的联合建模：最新发展和问题, BMC Medical Research Methodology, 2016; 16 (1), 1-15。
阿尔及利亚经济在石油依赖与经济多元化的必然性之间
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
实现美国股票策略多元化
摩根大通多元化美国股票组合是一个说明性和假设性的投资组合，由三只摩根大通基金（I 股）组成，每年重新调整一次。第 2 页和第 3 页所示的投资组合假设回报和市场价值反映了可能出现的底层基金的历史业绩，并假设所有股息和资本收益都进行了再投资。投资者回报将与所示结果不同。销售费用和资本收益或其他税费不计入重新调整中。投资回报不反映活跃交易，也不一定反映通过积极管理账户可能实现的结果。标准化绩效和费用信息可在第 5 页找到。过去的表现并不代表未来的可比结果。