。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 11 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.11.08.622659 doi:bioRxiv 预印本
• 市场领先的 2200 万英镑可负担性基金,是爱尔兰同类基金中规模最大、最全面的基金 • 在爱尔兰岛实施七项政府计划,帮助支持 750,000 名客户。 • 履行自愿的 UR Winter Charter 承诺(2023 年冬季和 2024 年冬季)。 • 在 SSE 的推动下,与第三部门机构进行了广泛的接触,包括倡导修订我们的 EAI Energy Engage Code • 通过我们与圣文森特德保罗的合作伙伴关系,委托独立研究客户体验,该研究以研究为主导,改进了客户资料、网站和客户旅程。 • 投资于客户至上 1,包括系统和培训改进以及支持全渠道服务,我们将继续投资并优先考虑这些服务 • 审查员工薪酬和福利,以提高留任率和工作满意度,并发展我们的代理到顾问计划。
摘要本研究论文深入研究了高频交易(HFT)和机器学习(ML)的交集,探索了ML技术对增强HFT策略的效率,准确性和盈利能力的重大影响。本文对与HFT和ML集成相关的原则,挑战和机遇进行了深入的检查。它还讨论了HFT中采用的各种ML方法,它们的优势,局限性和潜在的未来发展。通过对文献和案例研究的广泛综述,本文旨在全面概述ML进步驱动的HFT不断发展的景观。关键字:高频交易(HFT),机器学习(ML),算法交易,交易策略,定量财务。引起的背景和动机高频交易(HFT)已成为现代金融市场的重要方面。随着技术的快速进步和大量数据集的可用性,HFT公司利用机器学习技术来获得竞争优势。本研究论文深入研究了HFT和机器学习的交集,旨在揭示这个不断发展的领域的复杂性,挑战和潜在的好处。这项研究背后的动机是由HFT在全球金融系统中的重要性以及机器学习算法的变革力量的驱动的。面对算法交易,传统的交易策略正变得过时了,因此必须了解这种技术转变的含义。此外,对监管监督和市场稳定的不断需求需要对HFT实践进行全面分析。研究目标本研究论文的主要目标如下:•阐明高频交易中采用的基本原理和策略。•检查机器学习在增强HFT策略中的作用和影响。•分析与HFT相关的监管挑战和道德考虑。•提供有关HFT景观中未来趋势和潜在发展的见解。
目前,人类水平的人工智能 [也称为“强人工智能”、“通用人工智能 (AGI)”等] 是科学界和公众最感兴趣的问题之一。然而,由于许多客观和主观原因(Bostrom,2014),该领域的具体研究和工程工作很少。下面回顾了我们研究主题中发表的四篇论文,然后简要概述了 AGI 的最终发展。本主题的第一篇文章(Karimpanal 和 Bouuffanais)重点关注强化学习算法中改进经验重放技术的问题。为了更有效地学习,作者提出了一种选择合适的转换序列来加速学习的方法。新方法结合了跟踪和存储、构建和重放与更高幅度的时间差异误差相关的合适转换序列。该方法在离策略环境中针对诸如水坑世界和山地车等任务进行了评估,结果表明,通过可控记忆参数,学习速度显著提高。Tapia 等人的论文与我们的大脑通过观察与环境有效互动所需的运动主题来构建和学习的能力有关。作者开发了一种基于动作语义知识、利用神经网络动态构建随时间变化情况下的行为的模型。他们的研究结果指出,在认知层面存在某种形式的静态内部表征机制,涉及构建广义地图的决策和战略规划。在虚拟击剑(防守和进攻)战斗游戏的任务中报告了认知运动技能的结果,并使用真实机器人进行了实验验证。在简要概述中,Bac 和 Zinovyev 描述了将多维空间投影到类比蜥蜴脑任务指定的低维空间的现代方法。他们的评论基于数学投影理论的概念,提供了关于局部固有维数的见解,有助于在实际中选择提取和检测 AI 应用中有用的低维表示的方法。他们列出了 100 篇参考文献,展示了几种以相似性或不相似性为特征的注入、投影和多重流形技术。因此,开发新的数学数据分析方法是现在和不久的将来创建学习系统的最重要任务之一。最后,Tyukin 等人开发了一个框架,用于知识在 AI 系统中传播的过程,而无需大量计算资源。他们展示了 AI 系统如何使用预训练的卷积神经网络为独立的 AI 代理创建训练环境。作者使用了两种学习算法来完全自动化知识和经验的传递,其中一个算法充当“老师”,另一个算法充当“学生”。该框架用于视频流中的自动行人检测,并表现出对过滤假阳性和假阴性错误的极高选择性。
南卡罗来纳大学 Jenay M. Beer 工程与计算学院和社会工作学院 佐治亚理工学院 Arthur D. Fisk 心理学院和 Wendy A. Rogers 心理学院 自主性是与人机交互 (HRI) 相关的一个关键概念,在不同的机器人平台上存在很大差异。从远程操作到完全自主系统,机器人自主性 (LORA) 的水平影响着人类与机器人之间的交互方式。因此,需要通过识别影响机器人自主性的变量(以及受机器人自主性影响的变量)来理解 HRI。我们的总体目标是为 HRI 中的 LORA 开发一个框架。为了实现这一目标,我们的框架将 HRI 与人机交互联系起来,人机交互是一个研究和理解与人类相关的变量的悠久历史的领域。在 HRI 的背景下,对自主性的构造进行了审查和重新定义。此外,该框架提出了一种通过按照 10 点分类法对自主性进行分类来确定机器人自主性水平的过程。该框架旨在作为确定自主性的指南,按照定性分类法对 LORA 进行分类,并考虑可能受 LORA 影响的 HRI 变量(例如接受度、情况意识、可靠性)。关键词:人机交互、自动化、自主性、机器人自主性水平、框架
摘要简介糖尿病在全球范围内的患病率上升,并且正在增加卫生服务负担。最好的患者结局在早期诊断中发生,以防止健康并发症。糖化血红蛋白(HBA1C)用于评估3-6个月的血糖控制并为临床管理提供信息。可以使用临床实验室独立于临床实验室的社区环境中的护理(POC)HBA1C设备。本评论旨在评估如何在社区环境中实施这些设备以及已记录了哪些患者结果。方法和分析该协议遵循首选的报告项目,用于系统审查和荟萃分析指导。在2022年10月进行了系统的搜索,使用定义的PICO(人口,干预,比较,结果,研究类型)陈述,以识别所有相关文章:Cinahl,Cochrane,PubMed,Scopus,Scopus和Web of Science(2023年2月2月更新)。如果研究报告糖尿病患者或有糖尿病风险的HBA1C的社区POC测试结果,则将包括在内。我们将审查Prospero数据库和试用登记册。标题,摘要筛选和全文审查将由两位审阅者进行。Cochrane偏见工具将用于评估随机研究和国家卫生研究院(NIH)质量评估工具,用于观察队列和横断面研究。出版偏见将在必要时通过漏斗图和统计方法在视觉上进行评估。道德和传播伦理批准。如果确定了一组足够的比较研究,我们将在适当的情况下执行固定或随机效应模型进行荟萃分析。我们将使用森林图的目视检查以及评估方法(例如χ2和I 2统计量)进行研究。证据的强度将使用建议,评估,开发和评估的评分来评估。结果将通过同行评审的出版物和会议演讲来传播。此外,该系统的审查将用于为基于社区药房前药物前干预的设计提供信息。Prospero注册号CRD42023383784。
•缺乏几个细胞过程和已知对正常神经发育至关重要的全身过程的测定(请参阅章节在体外电池中的发育神经毒性(测定的描述)和DNT IVB的评估以进行化学测试)。
• 该框架旨在帮助专业人员在与儿童和年轻人打交道时做出明智的决定。该框架旨在促进个性化的护理方法,考虑到儿童、年轻人和家庭的独特需求。 • 儿童的需求水平不仅仅由他们的体重决定。因此,如果没有怀疑或确定的忽视指标,则不应考虑该框架。 • 肥胖被定义为一种慢性复发性疾病,反过来又成为儿童和年轻人一系列其他慢性疾病(如哮喘、糖尿病、骨关节炎)的门户。虽然儿童肥胖成为儿童保护问题的可能性非常低,但应该像对待任何其他慢性疾病一样对待它。例如,当父母/看护者的行为积极促进面临严重肥胖风险的儿童的治疗失败时,儿童肥胖可能成为儿童保护问题,尽管他们了解需要做什么,并参与了治疗干预。 • 多机构投入至关重要。将专业人员聚集在一起,更清楚地了解儿童或青少年的完整环境,将有助于确定所需的干预水平。重要的是确保卫生(例如儿科)和非卫生(例如早期帮助、社会护理、志愿者和社区)专业人员的共同意见,以便平等地看待儿童或青少年生活的每个部分。• 使用 2、3 和 4 级中概述的一系列忽视指标,应始终使用专业判断,考虑可能增加儿童或青少年面临严重风险或伤害的因素组合。• 本框架应与格洛斯特郡儿童保护伙伴关系 (GSCP) 干预或升级政策水平一起使用,而不是代替它。
摘要 摘要 自民族国家诞生以来,我们一直在经历一个称为全球化的过程。简单地说,全球化是不同国家人民、公司和政府之间互动和融合的过程。这是一个由贸易和投资推动、由经济伙伴关系和机构支持的进程。随着时间的推移,全球化的影响越来越强烈,并在各个国家和社会经济层面上产生不成比例的影响,导致了以右翼民粹主义兴起为主要特征的强烈反对。因此,研究全球化对一个国家民主水平的影响非常重要,因为各国开始努力应对这种经常与民主发生冲突的政治运动。本文研究了经济和政治全球化的影响,发现无论多么微不足道,政治和经济全球化都对一个国家的选举民主指数有积极的影响。这意味着,随着一个国家政治和经济全球化的增强,该国的民主水平也会提高。这对未来具有重要的意义,因为它有助于破坏保守派和右翼民粹主义者经常提出的反全球化言论。