摘要:在这项研究中,使用复合深度强化学习优化了投资比率,并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前,关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中,存在称为投资比率的新参数,并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化,从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中,使用复合兴趣的财务交易策略深入了解,以学习一种方法来优化投资比率,并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起,以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种,并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种(例如深海章鱼)方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要,并确定其中物种的真实多样性和分布。
https://www.businessinsider.com/report-1000万秒,驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6(2016)。 4。 日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车,https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/,267https://www.businessinsider.com/report-1000万秒,驾驶-Cars-will-be-be-be-be-the-the-the-the-the-the-by-by-2020-2015-5-6(2016)。4。日产承诺在2020年之前自动驾驶汽车,https://www.wired.com/2013/08/nissan-autonicous-drive/,267
太平洋中的深海纹状会具有强大的商业,文化和娱乐价值,尤其是鲷鱼(Lutjanidae),这些价值(Lutjanidae)构成了大部分捕捞量。然而,由于数据的稀缺,管理这些遗迹是具有挑战性的。立体声诱饵的远程水下视频站(BRUV)可以提供有关鱼类股票的有价值的定量信息,但是手动处理大量视频是耗时的,有时甚至是不现实的。为了解决这个问题,我们使用了基于区域的卷积神经网络(更快的R-CNN),这是一种深度学习体系结构来自动检测,识别和计算BRUV中的深水鲷鱼。视频是在新喀里多尼亚(南皮林)收集的,深度为47至552 m。使用在6,364张图像中观察到的11个深水鲷鱼物种中的12,100个注释的数据集,我们为具有舒适注释的6种物种获得了良好的模型性能(F-Measures> 0.7,最高0.87)。视频中最大丰度的自动和手动估计之间的相关性很高(0.72 - 0.9),但较快的R-CNN显示出低估的偏见。一种半自动协议,我们的模型在处理BRUV镜头时支持手动观察者,改善了性能,与手动计数的相关性为0.96,对于某些关键物种,则具有0.96的相关性和完美的匹配(r = 1)。此模型已经可以帮助手动观察者半自动地处理BRUVS录像,并且当更多培训数据可用以降低假否定率时,肯定会改善。这项研究进一步表明,在海洋科学中使用人工智能是进步的,但对未来有必要。
EEP脑刺激(DBS)是一种公认的神经调节形式,用于治疗各种神经系统疾病。DBS在1996年获得了FDA的第一次批准,用于治疗与必需震颤和帕金森氏病(PD)相关的震颤,然后在2002年治疗其他CART-NAL运动症状。从那时起,DBS的适应症已迅速扩展到包括肌张力障碍,耐药性癫痫和精神病疾病。此外,治疗几乎没有禁忌症。较差的DBS候选人包括无法忍受手术或患有痴呆症或任何活跃的精神疾病的人。1对于DBS的作用机械性,尽管确切的过程在很大程度上是未知的,但已经假定了几种理论。从根本上讲,DBS向神经元电路提供直接的电刺激,该电路极限
视线(LOS)导航是一种光学导航技术,可利用从车载成像系统获得的可见天体的方向,以估算航天器的位置和速度。将方向馈送到估计过滤器中,其中它们与观察到的物体的实际位置匹配,该位置是从船上存储的胚层检索的。作为LOS导航代表了下一代深空航天器的一个真正有希望的选择,这项工作的目的是提供有关效果的新见解。首先,分析信息矩阵以显示航天器和观察到的行星之间的几何形状的影响。然后,使用Monte Carlo方法来研究测量误差的影响(范围从0.1到100 ARCSEC)和跟踪频率(从每天的四个观测值到每两天的观察范围)。通过两个指标对导航性能的影响进行了影响。首先是3D位置和速度均方根排出,一旦估计被认为是稳态的。第二个是收敛时间,它量化了估算到达稳态行为所需的时间。模拟基于一组四个行星,这些行星不遵循共同的以heliepentric动力学的速度,而是绕太阳旋转,并以相同的(无距离)角速度的角速度旋转。这种方法允许将方案依赖性行为与导航固有属性分开,因为在整个模拟过程中观察者和观察到的对象之间的相同几何形状是相同的相对几何形状。结果为下一代自主导航系统提供了有用的指南,既可以定义硬件要求和设计适当的导航策略。然后将注意事项应用于近地球小行星的任务方案,以定义导航策略和硬件要求。显示了航天器和行星之间相对角度的重要性。在单个球衣观察方案中,当航天器和行星的位置向量之间的角度接近无效的值时,估计误差会降低。在双行星观察方案中,当两个LOS方向之间的分离角接近90时,估计误差会降低。对性能的主要影响是由测量误差驱动的,当前技术被证明能够以几百公里的顺序提供位置误差,而较低的测量误差(0.1 ARCSEC)可能在100 km以下的位置误差。最后,可以证明跟踪频率在性能中起次要作用,并且只有在收敛时间明显地影响。2022 cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。