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World File Search System损失率
俄罗斯进攻战役评估，1月4日......
据报道，乌克兰军队在 2024 年摧毁或损坏了 3,000 多辆俄罗斯坦克和近 9,000 辆装甲车，而俄罗斯的车辆损失仍在继续，而且这种损失在中期可能无法承受。乌克兰总参谋部的数据显示，在 2024 年 1 月 1 日至 2025 年 1 月 1 日期间，乌克兰军队摧毁或损坏了 3,689 辆坦克、8,956 辆步兵战车 (IFV)、13,050 套火炮系统和 407 套防空系统。[1]据报道，2024年9月至10月，俄军在顿涅茨克州加强进攻行动期间，在整个前线损失了至少197辆坦克、661辆装甲运兵车（APC）和65门大于100毫米的火炮系统。2024年6月至7月，俄军每周数次在顿涅茨克州西部进行机械化进攻，经常导致装甲车辆损失，坦克和装甲车辆的损失率可能更高。[2]
康涅狄格州伙伴关系计划现状报告
Segal 被聘请代表康涅狄格州计算 2024 年 7 月 1 日的初步费率和 Partnership 2.0 计划的预计损失率。本报告中的计算是根据本报告中描述的数据，按照一致应用的普遍接受的精算原则和惯例完成的。本报告中的预测是未来成本的估计，基于 OSC、Anthem 和 CVS 在进行预测时提供给 Segal 的信息。Segal 尚未审计所提供的信息。预测并不能保证未来的结果。实际经验可能会有所不同，原因包括但不限于监管环境变化、当地市场压力、健康趋势率和索赔波动等变量。健康预测的准确性和可靠性会随着预测期的增加而降低。除非另有说明，否则这些预测不包括新医疗改革立法或其他最近通过的州或联邦法规产生的任何成本或节约影响。
推进的小绿色蔬菜结合收割机
为了提高小型绿色蔬菜的智能机械化收获能力，根据其种植模式和农艺要求设计了一种自我推广的绿色蔬菜智能联合收割机。它可以同时满足用于切割，夹紧和输送以及收集小绿色蔬菜的机械化收获操作的要求。此外，该模型还采用了基于BMS技术的纯电动驱动器智能电池管理系统的电动驱动机箱，该系统实现了智能平衡功率。收割机采用了由PLC控制的智能控制系统，以自动检测机器的步行速度，切割机的高度和传输速度等，以实现每个工作零件的快速匹配。发现收割机在两个小时内的电力消耗比例为23％，平均收获效率为0.16Hm²/h。此外，收割机正常运行期间的平均损失率为4.22％。这项研究为智能机械化的小绿色蔬菜提供了参考。
Acuité评级和研究有限公司
评级升级ZHPL的评级升级的理由考虑了该公司的运营绩效的提高，这是由于提高的入住率和平均房间收入而获得的一年中获得的Breakeven的标志。该公司在2023财年的收入为93卢比，而2022财年为54卢比。占用率和平均房间收入记录了公司两家酒店的改善。虽然Covid-19的大流行限制中的放松是入住率激增的组成部分之一，但总体而言，在这两个物业的最后4年中，2023财年的平均入住率和平均房间收入在全天候均高。其Novotel Goa，Candolim的平均入住率和平均房间收入分别为85％和8,813卢比，分别为77％和9,412卢比，诺维特尔果阿，度假胜地和水疗中心分别为20123财年。因此，2023财年的营业利润率提高了33.70％，而2022财年为22.64％。净利润率也提高了，在2023财年，净利润率为3.54％，而2022财年的净损失率为（40.08）％。
Truist 2023 披露摘要
和银行层面，以帮助管理层了解公司在基线和压力条件下的表现。压力测试结果是用于建立与 Truist 独特的风险偏好和风险状况相一致的最低资本目标和运营目标的几种工具之一，以及该公司在压力时期继续充当金融中介的能力。压力测试中的关键信息，例如相对于同行的压力损失率，为 Truist 对审慎风险管理的承诺以及合理资本部署的灵活性提供了宝贵的确认。此外，压力测试还为管理层提供了讨论和挑战防御性风险管理行动的机会，这些行动可用于限制紧张的经济事件的影响。最终，管理层使用压力测试中的信息来告知适当的资本部署水平，以满足内部和外部利益相关者的期望并实现我们的目标，即激励和建设更好的生活和社区。有关更多信息，请参阅巴塞尔协议 III 支柱 3 监管资本披露 4Q23，第 8-9 页。
通过高维高斯玻色子采样实现量子计算优势
光子学是一个很有前途的平台，它通过在明确定义的计算任务上超越最强大的经典超级计算机来展示量子计算优势 (QCA)。尽管前景光明，但现有的提案和演示仍面临挑战。在实验上，高斯玻色子采样 (GBS) 的当前实现缺乏可编程性或损失率过高。从理论上讲，GBS 的经典难度缺乏严格的证据。在这项工作中，我们在改进理论证据和实验前景方面取得了进展。我们提供了 GBS 难度的证据，可与 QCA 最强的理论提案相媲美。我们还提出了一种称为高维 GBS 的 QCA 架构，它是可编程的，可以使用少量光学元件以低损耗实现。我们表明，在适中的系统规模下，高维 GBS 实验优于模拟 GBS 的特定算法。因此，这项工作为使用可编程光子处理器展示 QCA 开辟了道路。
利用量子电路对确定光子数态的相位进行估计
我们提出了一种将传统光学干涉测量装置映射到量子电路中的方法。通过模拟量子电路，可以估计存在光子损失时马赫-曾德尔干涉仪内部的未知相移。为此，我们使用贝叶斯方法，其中需要似然函数，并通过模拟适当的量子电路获得似然函数。比较了四种不同的确定光子数状态（均具有六个光子）的精度。我们考虑的测量方案是计算干涉仪最终分束器后检测到的光子数量，并使用干涉仪臂中的虚拟分束器来模拟光子损失。我们的结果表明，只要光子损失率在特定范围内，所考虑的四种确定光子数状态中的三种可以具有比标准干涉极限更好的精度。此外，还估计了装置中四种确定光子数状态的 Fisher 信息，以检查所选测量方案的最优性。
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
XLB FCR 2022 - AXA XL
该公司的主要收入是保费，其主要支出来自索赔损失。截至 2022 年 12 月 31 日和 2021 年 12 月 31 日止年度，公司分别实现了 95.1% 和 96.5% 的财产和意外险 (P&C) 综合赔付率，这些结果包括截至 2022 年 12 月 31 日和 2021 年 12 月 31 日止年度的自然灾害 (Nat Cats) 税前损失（扣除再保险和复效保费）分别为 14.107 亿美元和 17.745 亿美元，即 11.7 和 13.2 个损失率点。截至 2022 年 12 月 31 日和 2021 年 12 月 31 日止年度，公司还分别实现了 1.542 亿美元的亏损净上年发展 (PYD) 和 4.847 亿美元的亏损净上年发展 (PYD)。截至 2022 年 12 月 31 日和 2021 年 12 月 31 日止年度，不包括 Nat Cats 和 PYD 的影响，财产和意外险综合成本率分别为 84.7% 和 86.9%。
建立高效的神经网络进行脑肿瘤检测
脑肿瘤检测和监测对于任何指示系统都至关重要，多年的研究和诊断技术的稳步改进就是明证。因此，治疗计划对于提高患者的生活质量至关重要。有一种观点认为，深度学习可以帮助解决诊断和治疗脑肿瘤的困难。在这项工作中，我们引入了一种混合深度神经网络，它将最先进的图像增强方法（如对比度拉伸、直方图均衡化和对数变换）与迁移学习相结合，类似于 DenseNet169 和 ResNet149。这项工作深入探讨了如何提高 DCNN 预测的准确性和效率。对于数据选择，我们创建了自定义数据，这些数据来自 Br35H 和 Fig 共享存储库，其中包含增强后的良性、恶性和正常图像 (596,928,364)。性能分析了不同的场景，例如所有三种增强算法的数据都与每个神经网络一起训练并评估性能。性能结果表明，本文提出的研究成果对使用 DenseNet169 进行直方图均衡化的数据有显著的改进，准确率为 93.29%，精确率为 94%，召回率为 88%，得分率为 93%，损失率为 20.37%，是本文提出的所有训练神经网络中最高的矩阵。