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使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。
csg-driver：在法律合规性和困境情况下的实际灵活性下的常识指导自主驾驶
尽管自动驾驶搜索方面取得了重大进展，但解决长尾案件仍然是关键的。在这种情况下，LLM已引起人们对其解释性和解释性的关注，从而增加了将其整合到自主驾驶任务中的效率。在本文中，我们提出了CSG-Driver，这是一种类似人类的驱动因素，通过应用人类常识结合了符合道路交通法和适应性的依从性。我们在Carla模拟器中开发了一个闭环驾驶系统，该系统将感觉数据转换为自然语言描述，并结合了道路交通法，并根据人类驾驶行为和过去的经验提示。为了应对决策的挑战，系统采用常识提示和经过经过经过经过经过经过经验的推理来处理复杂的场景，例如带有黄灯的交叉点，避开非法停车场和高速公路驾驶。我们的实验结果表明，通过利用LLMS来平衡安全性，交通法律合规性和实际适应性，CSG-Driver有效地解决了长尾案例。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
genai-101：本科生需要了解什么并实际了解生成ai
在2022年11月，Openai发布了Chatgpt，这是一款具有大型语言模型（LLMS）支持的开创性生成的AI聊天机器人。从那以后，这些模型从苏格拉底辅导和撰写帮助到教师培训和论文评分方面都看到了各种申请。尽管在美国的高中和大学生中广泛使用，但对学生对这些技术的理解和看法的研究有限。本研究旨在通过开发新的生成人工智能（Genai）素养框架来填补这一空白，重点关注本科生对生成AI的了解以及他们如何看待AI聊天机器人的能力。我们设计了一项Genai扫盲调查，以衡量学生的知识和看法，从568名本科生那里收集数据。结果表明，约有60％的学生定期使用AI聊天机器人来进行学术任务，但他们经常高估了这些工具的功能。但是，关于生成AI的工作方式的越来越多的知识与对现实世界任务中其功能的更准确估计相关。我们的发现强调了增强Genai和AI素养的需求，以确保学生有效，负责任地使用这些工具。这项研究强调了制定教育策略和政策的重要性，这些策略和政策使学生为与AI技术的批判性和知情联系做好准备。
联合国系统人工智能实际应用报告
认识到需要建立一个更具凝聚力和前瞻性的人工智能框架，以反映联合国系统的集体力量和共同目标，在 2023 年 10 月 HLCM 和 HLCP 联席会议之后，成立了联合国系统人工智能使用高级别管理工作组 (HLCM TF-AI)。HLCM 和 HLCP 肯定了联合国在以身作则方面的作用，因为人工智能技术已经在重塑联合国组织开展业务的方式。委员会确定的采用人工智能的一些关键优先事项包括建设内部能力、利用与技术提供商的共同伙伴关系、鼓励实验以及支持多功能团队汇集来自不同部门的必要技能。考虑到技术发展的速度，委员会一致认为需要采取联合大胆措施保持领先地位，并决定成立 HLCM TF-AI。
实际考试的日期表，11月至12月...
22.11.24星期五M B.Sc. 生命科学III年，学期v植物生理学和代谢3 3 5小时22.11.24星期五M B.Sc.生命科学III年，学期v植物生理学和代谢3 3 5小时
valeriana officinalis提取物的单剂量给药可改善实际睡眠时间：随机，双盲，安慰剂对照研究
睡眠剥夺和质量不佳的睡眠是全球不断发展的健康问题[1,2]。睡眠对生活质量和福祉产生负面影响，特别影响了代谢和认知健康[3-13]。人们认为，与饮食相关的改变生活方式，工作量有助于质量不佳的睡眠[14,15]。褪黑激素被广泛用于改善睡眠，但[16]已知会引起头痛，嗜睡，头晕和呕吐感觉。除了调节身体的睡眠周期外，褪黑激素还会影响生物系统的数量，包括心血管，生殖，内分泌和代谢系统，因此不建议长期使用[17]。用于睡眠障碍的处方药，包括苯二氮卓类药物，抗抗药酶等，尽管在诊所中用于解决严重的睡眠障碍，但由于多种不良的不良不良效应，不建议长期使用[18-27]。传统医学中广泛使用的草药补充剂是
实际数据在临床发展和市场后活动中的力量
患者的生活经历通过提供健康状况的窗口来填补RWD中的空白。fortrea在临床试验/协议设计和策略注意事项中通常会说明患者的声音。我们认为，患者的见解对药物开发至关重要，因为它们从患者的角度提供了对患者群体需求的见解。我们的患者智能平台收集来自患者的数据，了解他们的疾病，对他们的护理满意以及对临床试验参与的看法。此外，对患者的整体了解使研究团队可以评估研究资格，减少研究过程中筛查失败和协议偏差。我们的患者洞察力计划可确保由患者和现场声音领导的稳健和及时的端点输送机制。
ICAO文档“计算实际生命周期排放值的Corsia方法”
，如果燃料生产商可以证明与ICAO文件中提供的默认生命周期值相比，如果燃料生产商可以证明“ Corsia默认生命周期的默认生命周期排放值”，那么如果燃料生产商的默认生命周期值与燃料生产商的生命未定义，则可以使用“ Corsia默认生命周期的排放价值”，或者在定义的生命周期中，如果燃料生命周期为“ CORSIA默认生命周期的排放值”，则可以使用实际的生命周期价值来证明“ CORSIA违约生命周期的价值”，或者在定义的一定的生命周期中， 可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。 如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。 SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。 SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。 最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。可以使用实际的生命周期价值作为接受燃料可持续性认证过程的一部分。如果飞机操作员选择使用实际的生命周期价值，则飞机操作员将从ICAO文件中选择符合条件的可持续性认证计划，标题为“ CORSIA批准的可持续性认证计划”，以确保该文档中定义的LCA方法符合分析。SCS将确保正确应用该方法，并通过监护链传输有关温室气体排放的相关信息。SCS将记录有关其系统中实际值计算的详细信息，并根据要求提供此信息。最终L CEF结果的功能单元将以较低的加热值（GCO 2 E/MJ）的形式在飞机发动机中产生和燃烧的燃料和燃烧的CO 2 e。