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World File Search System时间变化
当流动性随着时间变化
最佳执行是任何交易者面临的重要问题。大多数解决方案基于对市场影响持续影响的假设，而流动性是动态的。具有随时间变化的流动性的模型通常假定它是可以观察到的，尽管实际上，它是潜在的，很难实时测量。在本文中，我们表明，使用Double Deep Q-Learning是一种基于神经网络的增强学习形式，可以在流动性时变化时学习最佳的交易政策。具体来说，我们考虑了一个具有临时和永久影响参数的Almgren-Chriss框架，这些框架是确定性和随机动力学后的。使用广泛的数值实验，我们表明，当分析解决方案可用时，受过训练的算法将学习最佳策略，并在没有解决方案时克服基准和近似解决方案。
时间变化：有害影响
夏令时的概念源于 1784 年的一篇文章（Goodman 1931），这一思想最终发展成为英国夏令时，并于 1916 年由议会颁布。富兰克林最初的理由是节省能源，主要是在他那个时代节省夜间灯光，这一理由在接下来的两个世纪中一直持续着。两次世界大战期间，美国希望节约国家能源，这为美国提供了额外的动力，因为夏令时分别于 1918-19 年和 1942-45 年颁布。1945 年至 1960 年代末，美国各州和地方有权自行决定是否遵守夏令时，当时《统一时间法》（1966 年）规定从 4 月到 10 月实行全国统一的夏令时，但各州或地方可通过法令选择退出。 1986 年，里根政府和国会将美国夏令时从每年六个月延长到大约七个月，而现在，自 2007 年 3 月起，夏令时延长了八个月，从三月到十一月（2005 年能源政策法案）。许多国家都遵守夏令时，但并非全部。中国和印度是显著的例外。
分析Rajshahi的温度和降雨的时间变化
在全球范围内，全球变暖带来的气候变化正在引起严重的变形。Rajshahi坐落在孟加拉国的心脏地带，经历了自己独特的天气模式和环境动态。为了对Rajshahi的气候模式进行趋势分析，从孟加拉国气象部（BMD）获得了从1970年到2018年的广泛数据。这个全面的数据集涵盖温度和降雨量的每月平均值。MS Word，MS Excel，SPSS和地理信息系统（GIS）等工具用于探索统计分析并确定研究地点的趋势。调查结果表明，与降水水平持续下降，温度的升高可明显升高。最低温度的升级超过了最高温度。在1970年至2018年间，拉杰沙希的年平均温度表现出明显的向上轨迹，其特征是每年迅速升级为0.013°C。年度温度波动的速率分别为0.017°C和0.009°C，分别为最大和最小范围。在整个1970 - 2018年中，季风前，季风和季风季节的最高温度分别为0.019°C，0.036°C和0.006°C/年/年。从1990年到2018年，季节性的最高温度在整个冬季也显示出略有积极的趋势。在拉杰沙希（Rajshahi），年平均降雨量从1970年至2018年下降，速度为-1.0593毫米/年。Rajshahi的气候波动在年度和十年范围内都存在。冬季，季风前和季风季节的速率分别为0.008°C，0.018°C和0.016°C/年，季节性的最低温度显示出越来越高的趋势。冬季，季风前，季风和季风后季节显示，季节平均降雨量的趋势下降，季风季节显示年度最大的年减少（-2.509毫米）。在过去的十年（2000-2009）中，平均温度升高了0.0422°C，而平均降雨量降低了26.01毫米。
声学动态范围内的时间变化是基于脑电图的听觉关注
摘要 - 许多研究表明，可以从脑电图数据中解码听觉对自然语音的关注。但是，大多数研究都集中在选择性的听觉注意力解码（SAAD）上，而竞争扬声器则是对单个目标的绝对听觉注意解码（AAAD）的动态。AAAD的目标是衡量对单个演讲者的关注程度，在心理和教育环境中的客观衡量注意力。为了调查这种AAAD范式，我们设计了一个实验，主题在不同的细心条件下听到视频讲座。我们训练了神经解码器，以在基线的细节状态重建脑电图中的语音信封，并使用解码和真实语音信封之间的相关系数作为注意语音的指标。我们的分析表明，1-4 Hz频段中语音包膜的包络标准偏差（SD）与该指标在语音刺激的不同段之间密切相关。然而，这种相关性在0.1-4 Hz频段中削弱，其中专注状态和注意力不集中的状态之间的分离程度变得更加明显。这突出了0.1-1 Hz范围的独特贡献，从而增强了注意状态的区别，并且仍然受到混杂因素的影响，例如语音信封的时变动态范围。
气候反馈参数λ的时间变化与太平洋衰老振荡有关
气候模型表明，气候反馈参数λ表示地球辐射响应对全球表面温度变化的大小随时间而变化。这是因为λ取决于海面温度的模式。然而，在多年观测中尚未评估λ的时间变异及其与海面温度模式的关系。在这里，使用最新的观察，我们评估了连续的25年窗户的全球能源预算，并在1970年至2005年间得出了λ的时间序列。我们发现λ在[ - 3.2，−1.0] w·m -2·k -1以来自1970年以来变化。这些变化与与PACIFID腐蚀振荡相关的海面温度模式变化有关。对历史海面温度的观测强迫的气候模型模拟显示了与观察结果一致的1970 - 2005年平均λ。然而，它们未能再现自1970年以来观察到的λ时间变化，这与Pacififfif-decadal振荡相关，这意味着气候模型低估了在十年时间尺度上的模式效应。
健康成年猫中主要粪便微生物群的时间变化
简单摘要：肠道菌群的组成和功能的改变与慢性肠病有关；但是，探索了肠道菌群的时间变异性。这项研究旨在评估健康成年猫中猫营养不良指数和核心细菌分类群的时间变化。包括从17只成年宠物猫那里收集的142个粪便样品。基于QPCR的猫营养不良指数用于评估粪便菌群。结果显示，在整个研究过程中，所有健康成年猫的猫营养不良指数中的时间稳定性。在两个月的单个猫中，猫营养不良指数始终在参考间隔内，并且大多数靶向细菌保留在其各自的参考间隔内。虽然观察到个体变异，但与疾病状况和抗生素使用相比，影响的幅度很小。总而言之，我们的发现表明，在没有扰动的情况下，健康成年猫中猫营养不良指数的时间稳定性。
使用可穿戴数据了解血糖趋势的时间变化和季节性变化
尽管糖尿病的患病率日益增长，但血糖趋势的季节性变化仍然在很大程度上未被研究。为了解决这一差距，我们的目标是通过分析9个月至4.5岁的137名患者（2至76岁，主要是1型糖尿病）的深入采样血糖数据（主要是1型糖尿病）来研究血糖趋势的时间变化。从连续葡萄糖监测数据的91,000天后，我们发现血糖控制在假期左右显着降低，在已经很差血糖对照的患者中，新年的日期下降最大（即在目标范围内<55％的时间）。我们还观察到血糖趋势的季节性变化，在11月至2月（即美国中途和冬季，在美国）的月份，患者的血糖控制较差，并且在4月至8月（即中期和夏季）和夏季和夏季的几个月中更好地控制了血糖。这些见解对于告知有针对性的干预措施的洞察力至关重要。
平衡增长路径可能随时间变化时的经济增长分析
经济增长理论描述了一个经济体在平衡增长路径上的人均收入如何由其储蓄倾向、人力资本积累、人口增长、制度质量和经济政策等因素决定。所有这些因素都可能随着时间而变化，并影响经济的增长动力。即使没有经济增长理论的基础，我们也可以直观地看出，经济的长期路径是由可能随时间而变化的因素决定的。因此，在本文中，我们在一个标准的经济增长动态实证模型中添加了未观测成分分析，以便经济的平衡增长路径可以随时发生变化。我们使用两个公开的数据集来估计该模型；1970 年至 2019 年世界经济人均 GDP 的宾夕法尼亚世界表，以及 1929 年至 2019 年美国 48 个相邻州的人均个人收入美国经济分析局 (BEA) 数据。我们发现，在 1929-1970 年间，美国各州的长期平衡增长路径出现了显著的趋同，但过去 50 年几乎没有出现进一步的趋同。过去 50 年的世界经济更加多样化，但在同一时期显示出与美国各州类似的模式。分析表明，一个子时期的趋同并不意味着随后会进一步趋同，人均 GDP 相对随时间的变化很大程度上可以归因于暂时偏离稳定的平衡增长路径，相对排名几乎没有变动。这些结果为卡诺瓦和马塞特 (1995) 的“穷人一直很穷”假设提供了支持。本文结合了两篇重要文献的分析：实证经济增长文献和贝叶斯宏观经济时间序列文献。在实证增长文献中，一个关键问题是，我们是否应该认为世界是由缓慢收敛到同一条平衡增长路径的经济体组成的，还是应该认为经济体正在收敛到各自的平衡增长路径。前一种观点的例子包括 Barro 和 Sala-i-Martin (1991) 关于美国各州收敛的论述，以及最近 Patel、Sandefur 和 Subramanian (2021) 关于世界经济收敛的论述。后一种观点强调面板数据估计中的国家固定效应，包括 Canova 和 Marcet (1995)、Caselli、Esquivel 和 Lefort (1996) 和 Shioji (2004) 的开创性贡献。Shioji (2004) 认为，美国各州的人均收入数据更符合各州缓慢收敛到同一条平衡增长路径的趋势。这是因为面板模型产生的参数估计意味着向长期平衡增长路径的收敛速度相对较快，这似乎与许多国家的初始条件与其长期平衡增长路径之间的较大差距不一致。本文通过允许长期平衡增长路径随时间变化来解决这个问题，例如，一个经济体最初可能接近其初始平衡增长路径，但远离其最终平衡增长路径。实证增长文献还使用面板方法分析了经济环境变化对经济增长的影响。在这些文献中，如果经济的重要特征发生变化，经济的固定效应可能会发生变化。值得注意的例子是 Ace-
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别