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方差分析用于度量空间，并应用于空间数据
摘要。我们对基于度量空间中数据进行测试组差异的一些最近类似方差分析的程序进行了审查，并提出了新的此类程序。我们的统计量来自经典的莱文测试，以检测分散差异。它仅使用数据点的成对距离，并且可以在数据空间中barycenters（“广义均值”）计算的情况下快速，精确地计算出来，只有通过近似值甚至不可行）很慢。它也满足渐近正态性。我们根据1向ANOVA设置中的空间点模式和图像数据讨论了各种过程的相对优点。作为应用程序，我们在矿物质漏斗过程中的数据集和马德里的局部害虫计数的数据集上执行1-和2向方差分析。关键词和短语：方差分析，图像，莱文测试，度量空间，空间点模式。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京，2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书，这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI：未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定，他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后，他们被要求与利益相关者接触，发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识，以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究，确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例，包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题，并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示：“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步，genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策，但我们需要谨慎对待，确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时，需要新的视角，因此我赞扬 IFLD 完成这份文件，它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区，我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显，这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战，”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
对流密码的代数攻击，并应用于非线性过滤器发电机和WG-PRNG
流密码[16]是对称密码学中使用的主要加密原始图之一。从历史上看，第一个流量密码是使用“线性”重新组件构建的，在寄存器更新函数（将一个状态发送到下一个状态）中，线性的含义均意味着在下一个状态中发送一个状态），在输出功能中，该功能将按键作为当前状态的函数计算为键流。纯粹的线性寄存器不再使用，因为它们的状态可以从其生成的键流的一小部分中迅速恢复，例如Berlekamp-Massey算法[5，第7章]。由于使用线性结构仅基于几个XOR大门而转化为硬件实现，这对于实际应用是非常可取的，因此大多数Modern crean Stream Cipher都保留了该原始结构的某些部分。在许多相互竞争的流设计中，最近引起了一些兴趣：所谓的非线性过滤器发电机[11]。的确，他们保留了由一个或几个线性寄存器组成的状态的线性更新，但是他们通过其状态的非线性函数输出键流：此功能称为滤波器。这些密码最值得注意的例子是WG-PRNG，它已提交给NIST轻量加密术的NIST竞争[1]。
使用基于ERP的BCI的全面的家庭设备控制数据集，并应用了受试者间转移学习
大脑计算机界面（BCIS）有可能通过在大脑和计算机系统之间建立直接联系来彻底改变人类计算机的互动。最近的研究越来越关注BCIS的实际应用 - 例如，仅通过思想控制家庭设备。使用脑电图（EEG）的非侵入性BCI之一利用事件相关电位（ERP）来响应目标刺激，并在控制家庭设备方面表现出了希望。在本文中，我们提供了一个基于在线ERP的BCI的全面数据集，用于控制各种刺激呈现环境中的各种家用设备。我们从总共84位受试者中收集了在线BCI数据，其中60名受试者控制了三种类型的设备（电视：30，门锁：15和电灯：15），每个设备4个功能，14位受试者通过LCD监控器控制了6个功能的蓝牙扬声器，并通过LCD监控器进行4个功能，并通过4个受试者控制空调的空调，并通过4个功能通过4个功能。使用数据集，我们旨在通过采用两种不同方法的转移学习来解决ERP中受试者间可变性的问题。第一种方法是“范式转移学习”，旨在将模型推广到相同的刺激呈现范式内。第二种方法是“交叉范式转移学习”，涉及将模型从4级LCD环境扩展到不同的范式。结果表明，转移学习可以有效地增强基于ERP的跨不同受试者和环境的ERP的普遍性。
措施保护价值链完整性和透明度，并应对
非正式交易者进一步完成《金融法》号2023年13月13日提供了有关到达市场路线的指南措施，并于2024年1月8日由财政，经济发展和投资促进的新闻声明提供了澄清和一致性，以允许进行平稳的业务运营，并告知上述客户和公众，以确保业务连续性，公平和公平性，公平性和公平性。与商业社区和其他利益相关者进行了广泛的咨询，从而制定了保护价值链完整性的措施，并且已经审查了这些措施。制造商，批发商和零售商应通过2023年第13号财务法案中的法律规定来处理其交易。因此，该公开通知应是保护价值链完整性和透明度的措施的参考点。
用于哈密顿模拟的一般量子算法，并应用于非亚洲晶格理论
侧重于用于量子模拟的通用量子计算，并通过晶格规定的检查，我们引入了相当通用的量子算法，这些算法可以有效地模拟与多个（Bosonic和Fermionic）量子数的相关变化的某些类别的相互作用，该相互作用具有非构成功能系数的量子数。尤其是，我们使用单数值分解技术分析了哈密顿术语的对角线化，并讨论如何在数字化的时间进化运算符中实现已实现的对角线单位。所研究的晶格计理论是1+1个维度的SU（2）仪表理论，该理论与一个交错的费米子的一种味道结合在一起，为此提供了在不同的综合模型中进行完整的量子资源分析。这些算法被证明适用于高维理论以及其他阿贝尔和非阿布尔仪表理论。选择的示例进一步证明了采用有效的理论表述的重要性：显示出，使用循环，弦乐和强体自由度使用明确的计量不变的配方，可以模拟算法，并降低了与基于Angular-Momentum以及Schwinger-Momentum以及Schwinger-boson-boson Boson drefere的标准配方的成本。尽管挖掘仿真不确定，但循环 - 弦 - 弦 - 弦 - 弦 - 弦乐制剂进一步保留了非亚伯仪对称性，而无需昂贵的控制操作。这种理论和算法考虑因素对于量化与自然相关的其他复杂理论可能至关重要。
非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
限制了对单调系统的最佳控制，并应用于电池快速充电
R。Drummond曾在She -fild University，Mappin ST，She -eld，S1 3JD的自动控制与系统工程系任职。电子邮件：ross.drummond@sheffield.ac.uk。N. E. Courtier和D. A. Howey与牛津大学工程科学系，牛津大学，牛津公园17号，OX1 3PJ，牛津，英国牛津，电子邮件：{David.howey，Nicola.courtier}@eng.ox.ac.ac.ac.uk。l D. Couto与控制工程和系统分析部，Brussels，Brussels，B-1050，BELGIUM，BRUSSELS UNIVER。电子邮件：luis.daniel.couto.mendonca@ulb.be。C. Guiver在爱丁堡纳皮尔大学（Edinburgh University，Edinburgh），英国EH10 5DT的工程与建筑环境学院工作。电子邮件：c.guiver@napier.ac.uk。罗斯·德拉蒙德（Ross Drummond）要感谢皇家工程学院通过英国情报界研究奖学金的资助。克里斯·吉夫（Chris Guiver）要感谢埃德·伊特堡（Ed-Inburgh）皇家学会（RSE）通过RSE个人研究奖学金提供的资金。EPSRC FARADAY机构多尺度建模项目（EP/S003053/1，授予号FIRG025）为Nicola Courtier和David Howey提供了支持。
数据驱动的预防性护理分配，并应用于糖尿病
Age (in years) 47.07 17.93 46.84 18.32 50.62 9.28 Sex (0=male; 1=female) 0.51 0.50 0.50 0.50 0.54 0.50 Systolic blood pressure (in mm Hg) 122.84 17.11 122.54 16.51 127.43 24.01 Diastolic blood pressure (in mm Hg) 77.26 12.78 77.16 12.93 78.80 10.12体重指数（以kg/m 2）29.05 5.64 28.95 5.62 30.52 5.73 HBA1C（in％）5.56 0.36 0.36 5.36 5.34 0.34 5.34 5.87 5.87 0.34 SD =标准偏差