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战略风险管理 - 杜克人才
命中率 峰值日 1990 年 8 月 1 日 2001 年 4 月 1 日 2008 年 1 月 1 日 谷底日 1991 年 3 月 31 日 2001 年 11 月 30 日 2009 年 6 月 30 日 工作日数 172 174 390 策略百分比 标准普尔 500 指数 (资金) 7.9% -0.9% -35.0% -12.1% 13.2% 10.8% na 标准普尔 500 指数 (超额) 3.2% -3.1% -36.1% -14.6% 9.5% 7.3% na 多头看跌期权 (超额) -3.7% 9.1% 9.7% 5.2% -8.5% -7.4% 67% 空头信用风险 (超额) -3.6% -3.7% 26.0% 5.7% -4.5% -3.6% 33% 多头债券（超额） 2.2% 3.5% 11.1% 5.8% 4.0% 4.1% 100% 多头黄金（超额） -7.6% 4.3% 7.0% 1.1% 0.7% 0.7% 67% 1 个月 MOM 无约束 20.4% 2.7% 26.3% 17.0% 7.7% 8.4% 100% 1 个月 MOM EQ 头寸上限 18.9% 2.6% 28.4% 17.2% 5.5% 6.5% 100% 3 个月 MOM 无约束 9.4% 2.1% 26.8% 13.1% 8.4% 8.7% 100% 3 个月 MOM EQ 头寸上限 10.5% 3.2% 31.9% 15.5% 6.9% 7.6% 100% 12 个月 MOM 不受约束 -2.5% 11.0% 3.0% 3.9% 12.4% 11.6% 67% 12 个月 MOM EQ 头寸上限 -1.6% 13.1% 4.7% 5.6% 11.2% 10.7% 67% 盈利能力，以美元为中性 8.3% 12.7% 6.9% 9.8% 5.2% 5.5% 100% 盈利能力，以 beta 为中性 11.9% 13.2% 6.9% 11.3% 5.1% 5.6% 100% 派息，以美元为中性 -3.4% 7.9% 6.9% 3.9% 5.0% 4.9% 67% 派息，贝塔中性 -3.5% 12.7% 5.5% 5.0% 7.4% 7.2% 67% 增长，美元中性 10.2% 0.1% -8.4% 0.4% 1.1% 1.0% 67% 增长，贝塔中性 13.4% -3.5% -2.4% 2.4% -0.6% -0.3% 33% 安全，美元中性 -4.6% 1.5% -3.1% -2.2% 0.2% 0.0% 33% 安全，贝塔中性 -3.6% 6.7% -9.1% -2.4% 6.7% 5.9% 33% 质量 全部，美元中性 1.2% 6.6% 3.0% 3.8% 3.5% 3.5% 100% 质量 全部，β中性 5.0% 11.4% 0.1% 5.7% 8.4% 8.2% 100%
技术策略 – 趋势与周期路线图
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标准人寿全球绝对回报策略
该基金投资于标准人寿投资管理的全球绝对回报策略基金，旨在中长期内在所有市场条件下提供正投资回报。该基金采用主动管理方式，投资范围广泛，目标是在三年滚动期内实现相当于现金加上每年 5% 的回报水平（扣除费用）。它通过积极分配到各种市场头寸来利用市场低效率。该基金结合使用传统资产（如股票和债券）和基于先进衍生技术的投资策略，从而形成高度多元化的投资组合。该基金可以通过衍生合约在市场、证券和证券组合中持有多头和空头头寸。
“我认为 21 世纪最大的创新将是......
开发新疗法的固有风险，加上相对常见的高现金消耗率，提供了一个催化剂，可以快速区分赢家和输家。这为多头和空头都创造了大量机会。话虽如此，高现金消耗率并不像其他行业那样是一个直接的信号，因为这些公司的经济结构往往依赖于连续的资本筹集。一次积极的试验可以迅速让一家濒临破产的公司变成一家资金充裕的公司。同样，这实际上取决于对基础医学科学的深刻理解、市场的潜在规模以及对财务状况的基本分析。我们发现这是一种稀缺商品，因此我们与相对较少的信心十足的管理者一起投资这个领域。
在生物序列中用于KNN搜索的神经嵌入
生物序列最近的邻居搜索在生物信息学中起有趣的作用。减轻二次复杂性对常规距离计算的痛苦，神经距离嵌入（将项目序列置于几何空间中）已被公认为是有希望的范式。为了维持序列之间的距离顺序，这些模型所有部署三重态损失并使用直观方法来选择三胞胎的子集，以从广阔的选择空间中进行训练。但是，我们观察到，这种训练通常使模型只能区分一小部分距离顺序，从而使其他人未被认可。此外，天真地选择了更多的三胞胎进行最新的网络下的培训，不仅增加了成本，而且还增加了模型性能。在本文中，我们介绍了Bio-KNN：KNN搜索框架 - 生物序列的工作。它包括一种系统的三重态选择方法和一个多头网络，增强了所有距离订单的识别而不增加培训费用。最初，我们提出了一种基于聚类的方法，将所有三重态分为具有相似支持的几个群集，然后使用创新策略从这些群集中选择三胞胎。同时，我们注意到同一网络中同时培训不同类型的三胞胎无法实现预期的性能，因此我们提出了一个多头网络来解决此问题。我们的网络采用卷积神经网络（CNN）来提取所有群集共享的本地效果，然后分别学习一个分别为每个群集学习多层启示（MLP）头。此外，我们将CNN视为特殊的头部，从而将以前模型中忽略的关键特征整合到我们的模型中以获得相似性识别。广泛的实验表明，我们的生物KNN在两个大规模数据集上的最先进方法显着优于而没有增加培训成本。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
M.E. 3.1 工程数学 - 果阿大学
(1) 机械制图简介。基本零件的常规表示极限、配合和公差：极限、配合、公差简介。放置极限尺寸的方法。几何公差。基准线和公差建立。加工等级。配合类型、配合选择及其在图纸中的使用。螺钉紧固件：螺纹命名法、螺纹形式、螺纹系列、螺纹轮廓、多头螺纹、右旋和左旋螺纹、螺栓连接、螺柱连接、基础螺栓。螺母锁定装置。螺纹的极限和配合。焊接接头：焊接接头的类型，图纸上焊缝的表示。铆钉接头：铆钉接头的介绍、分类和术语。铆钉的填缝和铆接 模块 2 键、开口销和销接头：键、开口销和销接头的类型。
商品风险管理 - 西蒙弗雷泽大学
本书旨在敲响大宗商品风险管理现状的警钟，并提出一些有益的改进建议。尤其是，与商品相关的交易所交易基金 (eTF) 和其他在股票市场上交易的商品类证券的兴起，扩大了商品交易的范围，包括一大批不直接参与现货商品市场的交易者。这些主要做多头的交易者认为，纯粹的投机性商品交易构成了有效多元化资产组合中的“投资”。在这些“新”交易者做多头参与的增加推动商品价格上涨的初期之后，商品交易的潜在投机动机浮出水面。不可避免的价格暴跌导致商品“投资”头寸被抛售，从而导致商品价格持续低迷。实际商品生产者遭受的实际损失是由价格上涨导致的商品库存和流量过剩造成的。从历史上看，当未参与现货市场的交易者的囤积和抛售活动占商品存量和流量的比例过大时，商品市场的价格发现过程就会遭受严重的系统性破坏。尽管有人声称情况并非如此（例如ITFCM 2008），但现有的历史证据支持以下观点：特定商品市场的价格发现过程因未直接参与现货市场的交易者的“过度”参与而受到实质性破坏。例如，考虑 2006 年对冲基金 amaranth advisors LLC 引发的天然气市场崩溃，或美国参议院常设调查小组委员会 (2009) 发现的商品指数交易者在小麦市场的过度投机。不太明显的是，2005 年至 2010 年期间，黄金价格出现了前所未有的上涨，与此同时，股票市场上黄金 eTF 的交易也出现了增长。全球石油价格的不稳定波动与石油 eTF 的出现和使用增加同时发生。维持这些市场发展的是商品是一种“资产类别”的观点。投资银行家、金融顾问和领先的
ME 3.1 工程数学 - 果阿大学
(1) 机械制图简介。基本零部件的常规表示法极限、配合与公差：极限、配合、公差简介。标注极限尺寸的方法。几何公差。基准线和公差构成。机械加工等级。配合类型、配合选择及其在图纸中的使用。螺钉紧固件：螺纹术语、螺纹形式、螺纹系列、螺纹轮廓、多头螺纹、右旋和左旋螺纹、螺栓连接、螺柱连接、基础螺栓。螺母锁紧装置。螺纹的极限与配合。焊接接头：焊接接头的类型、图纸上焊缝的表示。铆钉接头：铆钉接头的简介、分类和术语。铆钉的填缝和铆接模块 2 键、开口和销接头：键、开口和销接头的类型。