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。
这项工作得到了内蒙古自治区的自然科学基金会项目(编号2019MS08024)抽象非小细胞肺癌(NSCLC是最常见的组织学肺癌类型,在诊断时约有66%的患者中与远处转移有关。大脑是转移的常见部位,在初始诊断时,大约13%的患者在颅内受累。这严重影响了生活质量,并导致预后不良。驱动基因阳性NSCLC脑转移患者的靶向治疗可实现更好的颅内控制率;但是,使用驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者的治疗选择有限。近年来,随着免疫疗法的扩展,免疫检查点抑制剂(ICI)已被广泛用于临床实践。ICI与放射疗法结合的治疗方式在治疗驱动基因阴性NSCLC脑转移的患者方面有望。本文回顾了敏感驱动器基因阴性NSCLC脑转移患者的放射治疗与免疫疗法的临床研究进度,目的是为可用的临床治疗方案提供参考。
自旋玻色子模型通常考虑自旋与单个玻色子浴耦合。然而,一些物理情况需要自旋与多个环境耦合。例如,自旋与三维磁性材料中的声子相互作用。在这里,我们考虑自旋各向同性地耦合到三个独立的浴。我们表明,耦合到多个浴可以显著增加零温度下自旋与其环境之间的纠缠。其效果是降低自旋在平均力平衡态的期望值。相反,经典的三浴自旋平衡态完全独立于环境耦合。这些结果揭示了多浴耦合可能产生的纯量子效应,在磁性材料等广泛的环境中具有潜在的应用。
纠缠岛的后期主导地位在解决 AdS 黑洞与渐近非引力浴耦合的信息悖论中起着关键作用。一个自然的问题是如何将这一观察扩展到引力系统。为了深入了解这个问题,我们探索了当我们允许渐近浴与动态引力耦合时,这个故事在 Karch-Randall 膜世界背景下是如何修改的。我们发现,由于在定义辐射区域时无法按空间位置分离自由度,因此发射到浴中的辐射的纠缠熵是一个与时间无关的常数,这与最近在渐近平坦空间中对黑洞信息的研究一致。如果我们考虑希尔伯特空间特定部分的两个部分之间的纠缠熵,就会发现非平凡的时间依赖性,其中 Page 时间是膜角度的单调递减函数——前提是两个膜的角度都低于特定角度。然而,熵的性质不连续地依赖于这个角度,这是 AdS 空间中 AdS 膜的这种不连续行为的第一个例子。
输入数据: 1 ) i = 0 时刻: H (0) = 0 , M (0) = 0 , H m = 0 2 )磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 )模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 )磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
c) 人工智能参与者应根据其角色、环境和能力,持续对人工智能系统生命周期的每个阶段应用系统的风险管理方法,并在适当情况下采取负责任的商业实践来应对与人工智能系统相关的风险,包括通过不同人工智能参与者、人工智能知识和人工智能资源提供者、人工智能系统用户和其他利益相关者之间的合作。风险包括与人权相关的风险,例如安全、保障和隐私、劳工权利和知识产权,以及有害偏见。
了解开放量子系统中的耗散是否真正是量子的,是一个既有基础意义又有实际意义的问题。我们考虑 n 个量子比特受到相关马尔可夫相位失调的影响,并提出一个充分条件,说明何时由浴引起的耗散可以产生系统纠缠,因此必须被视为量子的。令人惊讶的是,我们发现时间反演对称性 (TRS) 的存在与否起着至关重要的作用:耗散纠缠的产生需要破坏的 TRS。此外,仅仅具有非零浴敏感性不足以使耗散成为量子。我们的工作还提出了一种明确的实验协议来识别真正的量子相位失调耗散,并为研究更复杂的耗散系统和寻找最佳的噪声缓解策略奠定了基础。
6 Shinpo,Fumio,“为什么要有‘机器人法’?”机器人法律协会成立筹备研究会报告(2015年10月11日)(2015年)。有关这些原则的详情,请参阅新浦文雄的《机器人法:法律领域问题的鸟瞰图》,《信息法研究》,第 9 卷,第 65-78 页(2017 年)和新浦文雄的《日本主要人工智能以及机器人战略和建立基本原则的研究,人工智能法律研究手册,Woodrow Barfield、Ugo Pagallo(编),Edward Elgar Publishing(2018)第 114-142 页,Jacob Turner,R OBOT规则:规范人工智能,Palgrave Macmillan;第一版。(2019 年)。7 规范欧洲新兴机器人技术:机器人技术面临的法律和伦理,FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2011-1,项目编号:289092.8《深度剖析/成立律师协会有困难吗?“机器人的‘社会化推进’面临诸多挑战,业内人士表达异议”,日刊工业新闻,2016 年 1 月 18 日 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00371272 。
Healthcare 4.0是一个异质环境,许多智能医疗设备都可以连接以提供及时的医疗服务。作为下一代医疗保健4.0,可以在多个设备和通信技术上进行更多数字化和相互联系的服务,因此潜在攻击的可能性也大大扩展。关键医疗保健涉及高度敏感的患者数据,必须满足严格的监管要求。因此,合并零信任体系结构(ZTA)至关重要,以提供一个可靠的框架,以确保安全和保障防止不断发展的威胁。这项工作提出了一个框架,该框架可利用Healthcare 4.0的基于ZTA的连续轻质相互验证策略,以完成设备,边缘和云服务器之间的安全数据传输。这是一种灵活且轻巧的身份验证策略,它考虑了Healthcare 4.0中的所有实体,不受信任,并在每次会议期间都可以连续身份验证,以确保针对各种漏洞的高安全性。基于两个不同级别的连续和相互认证是在两个不同的级别上完成的。首先,基于动态哈希的消息身份验证代码(HMAC)的连续相互轻量级身份验证被利用了两种不同的传输,这些传输是设备到设备(D2D)和设备对边缘(D2E)。此外,该框架以三种方式分析其效率:基于Scyther-Tools的安全性分析,理论分析和基于仿真的分析。因此,它在安全性和资源消耗之间取得了更好的权衡,而不是资源受限的医疗保健4.0 Devicessecond,该框架采用了椭圆曲线加密加密标准(ECC-AES)基于重量的重量身份认证和基于身份的重量身份验证和基于基于身份的访问控制(IBAC)来启用Edge Control in Edge Control in Edge Condor to Cloud Server(E2C)。此外,基于Contiki/Cooja的模拟证明,所提出的框架是医疗保健4.0环境中各种D2D和D2E身份验证协议中的强大竞争者。