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World File Search System量化策略
量化策略制定 2025 年春季
公司成功的最关键因素之一是能够制定最佳战略，并按照该战略开展正确的项目。本课程的主要目标是介绍一个已被证明可在这方面提供帮助的过程，并通过一系列实际案例研究展示它，无论是金融、医疗、经济还是诉讼/法律。这个被业界称为“决策分析”的过程是一种非常强大的工具，有助于做出更好的决策。它是定性和定量方法的结合，例如龙卷风图、决策树或蒙特卡罗解决方案。几位客座讲师，咨询或医疗领域的知名 DA 专家，将向学生展示 DA 在现实生活中的使用方式。预计在本课程结束时，学生将能够使用 DA 帮助他们做出更好的决策，无论是在商业还是在个人生活中。课程大纲显示在第 2 页和第 3 页。
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该招股说明书的分布仅与招股说明书的副本，上次年度报告以及经过测试的公司和基金的年度财务报表（除了先前的招股说明书的先前接受者之外），如果它们随后出版，则是最后一半年度报告的示例，以及未经检查的一半财务报表。本招股说明书补充剂的分配以及在某些地区的报价或购买股票的分配可能会受到限制。如果您收到此招股说明书和/或招股说明书的副本，则可以这些文件不会对这些文件的态度，就好像它们证明了要约，请求或请求绘制股票的要求，除非没有事先注册或履行其他法律要求的此类要约，此类请求或此类请求，否则已经与已经会见了公司的人。如果您想利用购买股票，则必须告知自己有关相关领域的所有有效法律和规定。特别是，您应该询问该图纸的法律要求，以及所有公民，居住或居住地国家 /地区的外国人审判法规和税收。
公允价值之谜——解读当今的固定收益——......
Diquel Dos Santos 自 2019 年起领导固定收益量化研究团队，并自 2023 年起担任现职。2001 年加入 Candriam 担任量化分析师，负责开发另类投资基金的定价、套利和相对价值工具，2010 年起担任研究员，负责为自由裁量基金和系统基金制定量化策略。
用于边缘 AI 加速的无溢出计算内存
图3.逐层 CNN 量化策略概述。虽然可以进行进一步的优化操作 (a)，但选择对 MAC 周期数减少影响最大的操作并将其应用于模型 (b)。然后，再训练阶段将补偿由于 IMO 或 BO 的位宽减少而导致的准确度下降 (c)。如果违反了准确度约束 (d)，则恢复先前的配置 (e)，并从候选优化列表中删除当前操作 (f)。
供应链管理的量子计算方法
摘要 — 量子计算有望对许多领域产生变革性影响，但其在行业问题上的实际应用尚未得到充分探索。我们专注于将量子计算应用于工业运营管理问题，特别是供应链管理。供应链管理中的许多问题涉及大状态和动作空间，对传统计算机提出了计算挑战。我们开发了一种量化策略迭代算法来解决库存控制问题并证明了其有效性。我们还深入讨论了近期实施此量子算法的硬件要求和潜在挑战。我们的模拟和实验由 IBM Qiskit 和 qBraid 系统提供支持。索引术语 — 量子计算、供应链管理、策略迭代、量子线性系统求解器
人工智能
学科选修课（18 个学分），从以下每个列表中至少选修 6 个学分 列表 A： ARIN7014 高级数值分析主题（6 个学分） ARIN7015 人工智能和机器学习主题（6 个学分） MATH7224 高级概率论主题（6 个学分） MATH7502 应用离散数学主题（6 个学分） MATH7503 高级优化主题（6 个学分） 列表 B： STAT6011 计算统计和贝叶斯学习（6 个学分） STAT7008 数据科学编程（6 个学分） STAT8020 量化策略和算法交易（6 个学分） STAT8021 大数据分析（6 个学分） 列表 C： COMP7308 无人系统简介（6 个学分） COMP7309 量子计算和人工智能（6 个学分） COMP7409 交易和金融中的机器学习（6 个学分） COMP7502 图像处理和计算机视觉（6个学分） ARIN7017 人工智能和数据科学中的法律问题（6个学分）
人工智能
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算法交易、模型和人工智能
Tina Toni 是摩根士丹利固定收益部门的执行董事，她领导伦敦电子利率量化策略团队，负责欧洲政府债券和利率掉期交易柜台的算法系统和模型。这包括算法客户定价、自动对冲、执行和一级交易商债务报价。在 2014 年加入摩根士丹利之前，Tina 是麻省理工学院 (美国波士顿) 生物工程系的博士后研究员，曾在麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的一个研究小组任职，后来在伦敦帝国理工学院 (英国) 工作，在那里她与辉瑞公司合作研究复杂生物和疾病过程的数学建模和模拟。Tina 获得了伦敦帝国理工学院 (英国) 的贝叶斯统计学博士学位、华威大学 (英国) 的数学硕士学位和卢布尔雅那大学 (斯洛文尼亚) 的数学学士学位。如何注册：
关于有效视觉变压器的调查
摘要 - Vision Transformer（VIT）架构越来越流行，并广泛用于处理计算机视觉应用。他们的主要特征是通过自我发挥机制提取全球信息的能力，表现优于早期的卷积神经网络。但是，VIT部署和性能随着它们的规模，可训练的参数数量和操作而稳步增长。此外，自我注意力的计算和记忆成本随着图像分辨率四次增加。一般而言，由于许多硬件和环境限制（例如处理和计算功能），在现实世界应用中使用这些架构是一项挑战。因此，本调查研究了最有效的方法，以确保亚最佳估计性能。更详细地，将分析四个高效类别：紧凑的体系结构，修剪，知识蒸馏和量化策略。此外，已经引入了一种称为高效错误率的新指标，以便在推理时间（例如参数，钻头，拖船和模型大小）时对模型的功能进行标准化和比较模型的功能。总而言之，本文首先数学上定义了用于提高视觉变压器，描述和讨论最新方法的策略，并在不同的应用程序场景上分析其性能。在本文结束时，我们还讨论了开放的挑战和有希望的研究方向。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。