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花旗在速度3.0 bnp paribas ...
我们的客户端人群正在发生变化，现在数量越来越多地操作多资产执行桌。这些客户需要从我们的FX产品中熟悉的解决方案，但现在也能够将其应用于执行FX期货。BNP Paribas最近使用了我们为FX开发的相同算法套件和相关工具集启动了我们的新算法平台，其中包括各种策略，例如Chameleon，Viper，Iguana等。这使我们的客户在交易列出的衍生产品时具有相同的用户体验，与交易FX可以拥有的交易，包括我们完整的尖端工具套件，从实时分析到我们的数字交易助理Alix，该工具在执行过程中为客户提供对Algo的评论。我们认为，我们是该行业中的第一家银行，将第四代，交互式执行的概念介绍给了列出的Algo空间。
速度控制的车辆纵向动力学的建模
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一，它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器，需要一个简单而可靠的数学模型，以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型，但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂，并且可能太简单了。因此，这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型，以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物，以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成，即车身动态，简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性，标准的城市驱动周期将用作参考速度，并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入，以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明，控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期，该响应在40％的油门压力之间，并在20％的制动下按下，这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果，但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。
加速度计衍生的“周末勇士”体力活动......
大量证据表明，坚持规律的身体活动 (PA) 模式对大脑健康有益。然而，尚不清楚“周末勇士”模式（其特点是 1-2 天内集中进行中度至剧烈的 PA (MVPA)）是否与大脑健康有关。在这里，我们进行了一项前瞻性队列研究，其中包括来自英国生物银行的 75,629 名参与者，并提供了经过验证的加速度计数据。使用当前指南阈值将个体分为三种 PA 模式：不活动（MVPA 每周 -1 <150 分钟）、周末勇士（每周 -1 ≥150 分钟，且 1-2 天内发生的总 MVPA ≥50%）和定期活动（每周 -1 ≥150 分钟但不符合周末勇士标准）。我们发现，与定期活动模式相比，周末勇士模式同样与痴呆、中风、帕金森病、抑郁症和焦虑症的风险较低相关。我们的研究结果强调周末勇士模式是预防干预策略的一种潜在替代方案，特别是对于那些无法维持日常活动习惯的人。
电动电池SOH，速度控制和防火保护边缘的SOC监视器
锂电池是电动汽车，便携式设备和储能系统等物品中最常见的能源存储设备。但是，如果未连续监控锂电池，它们的性能可能会降低，寿命会缩短，或者可能引起严重的损害或爆炸。为了防止此类事故，我们提出了基于健康状况的锂电池状态监测方法和充电状态估计算法。以及电动汽车中的速度控制是必须的，因为它用于影响电动机和机械的旋转速度。这对机器的运行有直接影响，并且对工作的质量和结果至关重要。li-ion电池中有很多能量，而热失控的加速度越快，电池本身就越多。如果电池充满电，并且内部发生了一些事情，那么热失控将很快发生。要克服这一点，需要对电动汽车进行防火保护。
原子干涉测量技术的进展及其对未来卫星重力任务所搭载量子加速度计性能的影响
冷原子干涉测量法的最新进展为量子惯性传感器的太空应用铺平了道路，随着太空中可进行的更长询问时间，量子惯性传感器的稳定性预计会大幅提高。本研究开发了一种马赫-曾德尔型冷原子加速度计的在轨模型。在不同的定位和旋转补偿方法假设下进行了性能测试，并评估了各种误差源对仪器稳定性的影响。本文讨论了空间原子干涉测量法的当前和未来进展，并从三种不同情景下研究了它们对卫星重力任务中量子传感器性能的影响：最先进情景（预计 5 年内准备好发射）、近期（预计在未来 10 到 15 年内发射）和远期情景（预计在未来 20 到 25 年内发射）。我们的结果表明，通过将静电加速度计放置在卫星的质心处，将量子加速度计放置在卫星的横向轨道轴上，可以实现最高灵敏度。我们表明，使用目前最先进的技术可以实现接近 5 10 10 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。我们还估计，在不久的将来和遥远的将来，太空中的原子干涉测量法预计将分别达到 1 10 11 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffiffi Hz p 和 1 10 12 m/s 2 / ffiffiffiffiffiffi Hz p 的灵敏度水平。考虑到未来的量子加速度计的技术能力，提出了原子干涉测量法改进路线图，以最大限度地提高其性能。最后，讨论了在未来太空任务中使用超灵敏原子干涉测量法的可能性和挑战。2024 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
两种风味的颜色的压力和声音速度 -
在渐近高密度下的夸克物质是微弱耦合的。在这种弱偶联方向上，假设夸克物质的大量热力学特性（假设基态，则众所周知，众所周知，部分接下来是下一步到隔壁到领先的顺序。然而，高密度的基态有望是一种颜色超导体，其中（至少某些）夸克的激发光谱显示出具有对强耦合的非扰动依赖性的缝隙。在这项工作中，我们计算高密度夸克物质的热态性能，而在有限间隙的情况下，在耦合中，在近代领先顺序（NLO）下的温度为零。我们以两种无质量夸克风味的极限工作，这对应于对称的对称核物质，并进一步假设与夸克化学势相比，间隙很小。在这些限制中，我们发现对声音压力和速度的NLO校正与间隙的前阶效应相当，并且进一步将两个量的数量提高到其值以上，而对于非驱动夸克物质的值。我们还提供了声音NLO速度的参数化，以指导高密度区域中的现象 - 我们进一步评论是否应期望我们的发现是否扩展到与中子恒星相关的三味夸克事物的情况。
两种风味的颜色的压力和声音速度 -
在渐近高密度下的夸克物质是由于量子染色体动力学的渐近自由而弱耦合。在这种弱耦合方向中，假设基态的块状夸克物质的块状热力学特性目前已知是部分临近到邻接到领先的阶。然而，高密度处的基态有望是一种颜色超导体，其中（至少某些）夸克的激发光谱表现出缝隙，并且对强耦合的依赖性依赖性。在这项工作中，我们计算出高密度夸克物质的热力学特性，在存在有限间隙的情况下，在耦合中，在近代领先顺序（NLO）下的温度为零。我们以两种无质量夸克风味的极限工作，这对应于对称的对称核物质，并进一步假设与夸克化学势相比，间隙很小。在这些限制中，我们发现对声音的压力和速度的NLO校正与间隙的前阶效应相当，并且进一步将两个量的数量提高到了其值以上，而不是超导夸克物质。我们还提供了声音的NLO速度的参数化，以指导高密度区域的现象学，然后我们对是否应该期望我们的发现是否扩展到与中子星相关的三质量夸克事物的情况。
Radiomer Therapeutics：革命性的靶向放射性药物可加快癌症治疗速度
Atul Varadhachary MD PhD Radiomer Therapeutics, Inc 首席执行官 采访人：Lynn Fosse，高级编辑 CEOCFO 杂志 CEOCFO：Varadhachary 博士，Radiomer Therapeutics 背后的理念是什么？ Varadhachary 博士：Radiomer Therapeutics 正在基于我们专有的靶向平台开发一类新型靶向放射性药物。 背景介绍一下，靶向放射性药物，也称为放射性配体疗法 (RLT)，是一类发展迅速的靶向抗癌药物。RLT 由一种附着于“配体”或“载体”的放射性同位素组成。 当将 RLT 注射到患者体内时，配体作为靶向剂，优先附着于癌细胞。 然后这些癌细胞被放射性同位素的辐射杀死。 RLT 有望具有更强的抗癌活性，包括对抗可能对其他疗法没有反应的癌症，而且副作用更少。 我们的 Radiomer 有望成为特别有效的 RLT。有效 RLT 的一个关键组成部分是靶向配体，我们的独特优势在于我们强大的配体发现平台。我们的配体是一种新型结合剂，可以靶向多种癌症。我们已经针对一些最常见癌症的靶点创建了强大的配体，包括乳腺癌、肺癌、结直肠癌、前列腺癌和胰腺癌。CEOCFO：您的方法有什么不同、更简单、更快速、更适用于其设计目的？Varadhachary 博士：放射聚合物表现出有吸引力的 RLT 特性，包括与癌细胞的特异性和强结合以及快速从体内消除，以最大限度地减少正常组织对辐射的暴露。放射聚合物还可以结合放射治疗中常用的所有放射性同位素。最重要的是，Radiomer Therapeutics 可以在 1-2 个月内制造出针对新型癌症靶点的配体，比其他可用技术快得多。这使我们能够在不到一年的时间内将新型放射聚合物用于癌症患者的测试，这至关重要，尤其是对于没有充裕时间的晚期癌症患者而言。 CEOCFO：这个想法是怎么产生的？