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enarhft：高频交易的有效层次增强学习
高频交易（HFT）使用计算机算法在短时间（例如第二级）中做出交易决策，该决策被广泛用于加密货币（Crypto）市场（例如比特币）。钢筋学习（RL）在Financial Research中表明，在许多Quantative交易任务上表现出色。但是，大多数方法都集中在低频交易上，例如日级，由于两个挑战，不能直接应用于HFT。首先，用于HFT的RL涉及处理非常长的轨迹（例如每月240万步），这很难优化和评估。其次，加密货币的急剧价格波动和覆盖趋势变化使现有算法无法保持令人满意的性能。为了解决这些挑战，我们提出了一种用于Hig f Reding（Earnhft）的方法，这是一个新颖的HFT三阶段层次RL框架。在第一阶段，我们计算了一个基于动态编程的最佳动作值，以提高二级RL代理的绩效和训练效率。在第二阶段，我们为不同的市场趋势构建了不同的RL代理，以回报率为特色，其中数百个RL代理人接受了不同的回报率偏好训练，只有一小部分将根据其盈利能力选择到池中。在第三阶段，我们训练了一个分钟级别的路由器，该路由器动态从泳池中挑选第二级代理商，以在不同市场上取得稳定的性能。通过在高保真仿真交易环境中对加密市场的各种市场趋势进行广泛的实验，我们证明，在3个流行的财务标准中，Earnhft显着超过了6个最先进的基线，超过了亚军的盈利者30％。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
一种自组装的三维层次纳米植物：一种有效的酶模拟材料用于癌细胞检测，可改善ROS的产生
基于纳米酶的创新抗癌疗法已获得显着性cance，灵感来自于自然防御中发现的酶，这些酶会催化癌细胞的破坏。1,2纳米酶是纳米材料，其本质上具有酶样活性，并且已在生物医学中广泛使用了多年。3 - 5近年来，人们对开发纳米酶的兴趣增加了催化可以帮助癌症检测和治疗的生物反应，以及其他应用。6,7纳米酶可以模仿过氧化物酶（POD）和氧化酶（OXD）的功能，并产生ROS，ROS对癌细胞有毒。8许多天然存在的酶含有主要由Fe，Cu，Mn或Zn离子组成的金属催化中心。例如，许多蛋白质和酶催化中心都是由铜制成的。9,10基于铜的纳米酶具有多种好处，例如较低的氧化还原
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
SUV的层次结构：从诊断到治疗学，再到有效的疗法
o 80 y前，索尔·赫兹（Saul Hertz）率先使用了131 I的医学用途，可成功地治疗患有良性和恶性甲状腺条件的患者。今天，它仍然是我们的模范疗法。124 I PET/CT，用于成像甲状腺癌的成像，在肿瘤学放射性药物中具有最高的肿瘤到背景对比度，直接转化为我们使用疗法方法来治愈患有晚期转移性疾病的患者的能力。近年来，针对生长抑素受体和前列腺特异性膜抗原（PSMA）受体的放射性标记的肽已成为治疗神经性糖果和前列腺癌的新标准，从而改善了许多患者的生活。尽管治疗方法非常有效，并改善了生活和生活质量，但与131 I不同，它们主要提供姑息治疗的结果，而131 I通常会实现完整的终身反应。在其核心上，疗法本质上是辐射装置。机械因果靶向肿瘤的能力在现代医学中是独一无二的。放射碘的简单性
层次大脑组织的最佳速度
抽象青春期是一个定时过程，具有发作，节奏和持续时间。尽管如此，时间维度，尤其是成熟的速度，仍然是发展进展的一个不足的方面。本研究的重点是由于青春期期间发育转变的不同时机而引起的修改，并解决了青少年成熟对脑发育的影响。为了揭示青春期速度与大脑组织的进步之间的潜在关系，我们分析了基于骨骼年龄的成熟阶段与分层组织之间的联系。通过采用骨骼成熟度作为青春期进步并采用熵产生来衡量层次大脑组织的代表，我们的发现表明，平均成熟轨迹最佳地与脑分层顺序保持一致。自适应发展可塑性可能无法完全弥补加速或减速的时间表，从而可能增加行为问题和精神疾病的风险。
医疗保健建筑GLN层次结构
GS1 Global的成员 GS1US®是一个非营利的信息标准组织，可通过使用GS1标准（世界上最广泛使用的供应链标准系统）来促进行业协作，以帮助提高供应链的可见性和效率。 25个行业的近300,000家企业依靠GS1 US进行交易伙伴合作，以优化其供应链，驱动成本绩效和收入增长，同时还可以实现监管合规性。 他们通过基于GS1全球唯一编号和标识系统，条形码，电子产品代码（EPC®）的RFID，数据同步和电子信息交换的解决方案实现这些好处。 GS1 US还管理联合国标准产品和服务代码®（UNSPSC®）。GS1US®是一个非营利的信息标准组织，可通过使用GS1标准（世界上最广泛使用的供应链标准系统）来促进行业协作，以帮助提高供应链的可见性和效率。25个行业的近300,000家企业依靠GS1 US进行交易伙伴合作，以优化其供应链，驱动成本绩效和收入增长，同时还可以实现监管合规性。他们通过基于GS1全球唯一编号和标识系统，条形码，电子产品代码（EPC®）的RFID，数据同步和电子信息交换的解决方案实现这些好处。GS1 US还管理联合国标准产品和服务代码®（UNSPSC®）。
层次大脑组织的最佳速度
a，骨骼发育与青春期激素水平具有很强的相关性。作为骨骼形式，生长区域内的声电导率发生变化。这种电导率的变化是当代超声骨时代评估的基础 - 一种提供客观的方法，对儿童和青少年的生物年龄（BA）的无创估计。尽管很大一部分人口将其BA与年代年龄相一致，但也有一些加速的个体，其BA超过CA，而减速的人则小于其CA（插图没有显示这些变化，仅显示了平均骨骼发育的例子）。b，大脑发育也受到青春期激素水平的动态变化的深刻影响。例如，青春期发作启动了靶向的突触修剪过程（树突状脊柱密度的降低），然后修剪一直持续到整个神经系统的成年期。但是，正如我们的概念数字所表明的那样，突触修剪可能不遵守其预期的过程，但在加速或减速的青春期成熟情况下可能会发生失调。不合时宜地成熟，可能会导致分层脑组织变化的出现，这是当前研究中解决的主要问题。