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World File Search System梯度
创新者梯度战术轮动策略ETF
投资涉及风险。本金可能损失。本基金采用积极管理方式，力求利用基于规则的投资流程提供超过标准普尔全球 BMI 的超额回报。无法保证本基金的投资目标一定会实现。本基金力求通过确定显示最强价格动量指标的全球股票市场部分来实现其投资目标，如下所述。根据其投资策略，本基金将投资于股票证券，其中包括直接投资于美国和非美国上市的普通股和存托凭证。本基金对非美国上市证券的直接投资可能以外币计价。本基金还可以购买利用美国存托凭证（“ADR”）或全球存托凭证（“GDR”）的非美国公司的股票证券。存托凭证（例如 ADR 或 GDR）可能会面临直接投资外国公司证券的某些风险，例如货币、政治、经济和市场风险，因为它们的价值取决于非美元计价的外国基础证券的表现。动量投资强调投资于近期表现优于其他证券的证券，因为这些证券的价值将继续上涨。之前表现出相对较高动量特征的证券可能不会经历正动量，或者可能比整个市场波动更大。高动量也可能表明证券价格已达到峰值，因此此类证券的回报可能低于其他投资方式的回报。基金和市场的表现
黑色和灰色梯度专业演示 - 塑料应用
粘结曲线或令牌键合曲线（TBC）是将令牌价格与其供应相关联的数学功能。它用于确定代币的买卖价格，使其成为自动化的做市商，提供持续的流动性。与传统资产评估机制相比，粘结曲线的主要优点是每个阶段对资产评估的透明度和明确的，不可变的定义。
全局模块从局部相互作用和平滑梯度1
模块化结构和功能在生物学中无处不在，从动物体和大脑的组织到生态系统的规模。然而，模块化的机理尚不清楚。在这里，我们介绍了峰值选择的原理，该过程纯粹是局部相互作用和光滑的梯度可以导致全球模块化组织。可以从平稳的全局梯度中导致不连续模块边界的自组织，从而统一了形态发生的位置假设和图灵模式形成假设。应用于大脑的网格细胞网络，峰选择会导致具有离散间隔空间周期的功能不同模块的潮流出现。应用于生态系统，该过程的概括导致离散的系统级别的壁ni。动力学表现出对系统大小和“台式鲁棒性” [1]的新自我缩放，从而使模块出现和模块属性对大多数参数不敏感。此外，峰选择赋予模块内的鲁棒性。即使在单个网格细胞模块中，它也对连续吸引力动力学的微调需求进行了评估。它做出了一个独立于细节的预测，即网格模块周期比率应近似相邻的整数比率，并提供迄今为止最准确的数据匹配。其他可测试的预测有望弥合生理学，连接组学和转录。总的来说，我们的结果表明，与低信息全局梯度相结合的局部交互可以驱动强大的全局模块出现。
沿北海污染梯度沿胆碱酯酶活性变化的证据
跨四个海洋营养水平和天气的术语趋势。自然，347（6295），753–755。https：// doi。org/10. 1038/347753A0 Albouy，C.，Lasram，F。B. R.，Velez，L.，Guilhaumon，F.，Meynard，C.N. Leprieur，F.，Le loc'h，F。，＆Mouillot，D。（2015年）。鱼类：地中海鱼类的特征，系统发育，当前和预测的物种分布以及环境数据：生态档案E096-203。生态学，96（8），2312–2313。https：// doi。org/10. 1890/14-2279。1Albouy，C.，Velez，L.，Coll，M.，Colloca，F.，Le loc'h，F.，F.，Mouillot，D。，＆Gravel，D。（2014）。从预计的物种分布到气候变化下的食品-WEB结构。全球变化生物学，20（3），730–741。https：//doi。Org/10. 1111/gcb。12467Amelot，M.，Batsleer，J.，Foucher，E.，Girardin，R.
金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1
分析了两个基于Algan的深紫外线（DUV）发光二极管（LED）的电流 - 电压（IV）特性，这些发光二极管（LED）分析了开放核螺纹位错的密度不同（Nanopipes）。模拟了一个三二极管电路，以模拟DUV LED的IV特性，但只能准确地对较低的泄漏电流（较低的Nanopipe密度DUV-LED）建模。发现，尽管纳米管以前被确定为固有的N型，但这些结构中的纳米管的电流泄漏仍在纠正。使用缺陷敏感的蚀刻，揭示了纳米管在DUV-LED的P型GAN上限层中终止。修改了电路模型，以说明N型纳米管和P型GAN之间的另一个P-N连接，并实现了漏水DUV LED的IV特征的极好拟合。
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
石墨烯梯度分布复合材料及其各向异性电磁反射
传统的制备方法通常采用多步组装不同活性填料含量的复合材料切片18,20或耗时的超临界二氧化碳技术19。与多层结构相比，连续变化活性填料含量可以更有效地降低反射，从而实现连续变化的阻抗。据我们所知，基于石墨烯含量连续变化的石墨烯复合材料的电磁吸波材料尚未见报道。本文提出了一种高效的电化学方法来制备石墨烯含量连续变化的还原氧化石墨烯/聚氨酯（rGO / PU）复合泡沫。该方法利用GO纳米颗粒的尺寸与其在电场中的迁移速度之间的负相关性。通过控制电泳时间来优化分布，梯度石墨烯复合材料表现出明显的电磁波各向异性反射。此外，当电磁波入射到石墨烯含量较低的表面时，整个 X 波段的反射率较低（< 30 dB），吸收率较高（> 99.5％）。 氧化石墨烯/聚氨酯 (GO/PU) 复合泡沫的制备电泳过程如方案 1 所示，设备的光学图像如图 S1 所示。将填充有氧化石墨烯溶液的 PU 泡沫放置在两个石墨电极之间，并在电极上施加 30 V 的直流电压一段时间。对于 GO 片上羧酸和酚羟基的电离，24 带负电的 GO 纳米片在外部电场下迁移到阳极。根据胶体理论，GO 的迁移速度 v 可以通过施加的电场 E
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
Edegem，比利时10。荷兰莱顿大学医学中心生物医学数据科学系11.ÖREBRO大学医学科学学院，Örebro，瑞典电子邮件地址（作者顺序）sr773@cam.ac.uk，endre.czeiter.czeiter@gmail.com，tina.amrein84@gmail@gmail@gmail.com andrew.maas@uza.be，e.w.steyerberg@lumc.nl，andras.buki@oru.se，dkm13@cam.ac.uk，vfjn2@cam.ac.uk
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。