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World File Search System权重
怀俄明州经济指标
方法：从 2005 年 1 月开始，上述各组成部分的每个系列都进行了标准化，因此每个组成部分和 WEHI 的值均为 100。随着每个组成部分每月的变化，WEHI 值也会发生变化。接下来，计算每个组成部分标准化系列值的标准差，然后计算每个组成部分标准差的倒数。最后，对各个倒数标准差进行标准化，从而得出总和为 1 的权重。这种加权方法的原理是，随着时间的推移，更稳定的组成部分的标准差较小，因此倒数标准差和权重较大。通常稳定的数据系列的大幅变化比通常波动较大的数据系列的大幅变化更能表明经济发生了变化。因此，这种加权方法允许 WEHI 赋予更稳定的组成部分更大的权重，这样，如果它们确实发生了大幅变化，WEHI 的值将受到更大的影响，以代表该州经济状况的变化。
MSCI SRI S系列PAB 5％上限索引方法
这些标准根据参与特定业务活动的参与以及ESG评级和暴露于ESG争议，排除了成分。索引3是从父索引得出的，旨在实现反映相应父索引的部门权重的扇形权重。指数构建目标25％自由浮点调整后的市值覆盖范围是每个全球行业分类标准（GICS®）4部门，主要基于包括ESG评级，评级和公司行业调整后的ESG分数（包括ESG评级）的组成部分。
估值投资策略（VIS）的组成
1 投资组合权重加起来不等于 100%，因为负债对冲显示为负债对冲比率。2 根据下表 3，美国 TIPS 已从信贷部分重新分类为 LDI 部分。因此，更新后的 VIS 子组合中 20% 的信贷分配与之前的 VIS 子组合（2022 年 1 月发布）下的 25% 信贷分配相当。3 基于自给自足。我们还在表 2 和表 3 中展示了 VIS 组合的资产配置细目。表 2 仅显示资产配置权重（我们已将对冲比率转换为 LDI 资产配置）。表 3 显示了更详细的细分，包括子资产类别。请注意，这两个表中的 LDI 资本权重是根据 2023 年 3 月 31 日（估值日）计算得出的，仅供参考。但是，它们会随着市场情况的变化而变化，以保持固定的负债对冲比率（以自给自足为基础）。
生产力杂志
摘要 目的：影响国家物流绩效的标准与其重要性水平之间的差异对于政策制定过程具有重要意义。已经确定，在新兴市场物流指数中，这些标准的权重是相同的。为此，该研究重新加权了新兴市场物流指数的标准，并调查了权重对排名的影响。在这方面，该研究旨在使指数更加客观。 方法：在研究中，采用了多标准决策方法。在此背景下，使用 MEREC（基于标准消除效应的方法）来确定标准权重，而 MABAC（多属性边界近似区域比较）和 MAIRCA（多属性理想真实比较分析）方法对替代方案进行排名。结果：在研究中，得出结论，标准的加权值与文献更加一致。此外，获得的新权重会影响国家的排名值。原创性：新兴市场提供了发展基础设施以提高物流生产力的机会，并为在物流运营中实施新技术提供了平台，这一点很重要。此外，这些市场通过不断扩大的消费者需求实现了物流服务的多样化和发展。本研究与文献中的其他研究不同，因为它更喜欢敏捷新兴市场物流指数 (AEMLI) 而不是物流绩效指数 (LPI)，并使用基于 MEREC 的 MABAC-MAIRCA 方法。关键词：物流生产力、AEMLI、MEREC、MABAC、MAIRCA。JEL 代码：C40、F14、L90。
量子几何、逻辑和概率
摘要 离散集上的量子几何意味着有向图，其权重与定义量子度量的每个箭头相关联。然而，这些“格间距”权重不必与箭头的方向无关。我们利用这种更大的自由度，对以转移概率为箭头权重的离散马尔可夫过程给出量子几何解释，即对图拉普拉斯算子∆ θ 取扩散形式 ∂ + f = ( − ∆ θ + q − p ) f ，根据概率构建的势函数 q、p 以及时间方向的有限差分 ∂ + 。在这一新观点的启发下，我们引入一个“离散薛定谔过程”，即 ∂ + ψ = ı ( − ∆+ V ) ψ，其中拉普拉斯算子与双模连接相关联，使得离散演化是幺正的。我们明确地为 2 状态图解决了这个问题，找到了此类连接的 1 参数族和 f = | ψ | 2 的诱导“广义马尔可夫过程”，其中有一个由 ψ 构建的附加源电流。我们还提到了我们最近在场 F 2 = { 0 , 1 } 上以“数字”形式进行的逻辑量子几何研究，包括德摩根对偶及其可能的推广。
基于点击的电视学脑计算机界面启用长期高性能开关扫描
特征向量2，导致1x128显着矢量。由于RNN-FC网络中权重的随机初始化，因此不能保证对同一组折叠功能进行训练的模型会收敛到一组最终权重。因此，我们重新训练了20次交叉验证的模型的集合，并类似地重新计算了每个样品的显着矢量。最终显着图是通过平均所有重复样本的归因图并在0到1之间的标准化来计算的。我们使用除一个（通道112）以外的所有通道的HG特征重复了此过程
图像处理项目 2 过滤、边缘检测和...
高斯核由使用先前定义确定的权重组成。但是，还有另一种方法可以通过使用卷积来生成这些权重。实际上，如果我们使用标准向量 [1, 1] 并第一次对其自身应用卷积，然后对结果应用卷积，我们将得到牛顿二项式定理的系数。根据中心极限定理，随着迭代次数的增加，该定理可以很好地近似高斯分布。下图对此进行了说明。用于生成此结果的代码将在实施部分中介绍。结果已归一化，我们可以清楚地看到，即使经过几次迭代，它也会收敛到高斯分布。