爱尔兰发现自己处于一个更具争议和危险的国际环境中,其中的威胁更加多面、频繁和严重。诸如电网遭受网络攻击之类的危机被理解为“黑天鹅”事件,在这种新的地缘政治环境中,此类事件发生的可能性和频率正在增加。1 黑天鹅事件是具有地震影响的事件,由于经验信息有缺陷或有限,被认为极不可能发生。然而,黑天鹅事件发生的可能性比我们想象的要大。该表达的起源可以追溯到公元 2 世纪,当时,直到 1697 年荷兰探险家在西澳大利亚遇到黑天鹅之前,欧洲人根本就认为黑天鹅不存在。在西方知识体系中,黑天鹅并不存在——直到它们出现。
资本有风险。投资的价值和收入可能会下降,也无法保证。投资者的回报率可能明显少于投资。过去的性能不是当前或未来性能的可靠指标,并且在选择投资组合时不应是唯一的因素。投资可能包括新兴市场,较小的公司和商品基金可能比其他资产类别更高的风险。对固定利息基金的投资受到市场和信用风险的影响,并将受到利率变化的影响。汇率变化可能会影响基本投资的价值。对财产基金的投资具有与流动性有关的特定风险。物业资金可以经历时期,即“门控”,何时可能无法在此类期间进行交易或从资金交易并获得您的资金。投资组合可能会将其大部分资产投资于投资决定独立于投资组合的资金中。如果这些投资经理的表现不佳,则投资组合的价值可能会受到不利影响。对资金的投资也可能导致持有这些资金产生的额外费用。
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脊椎动物免疫系统能够在识别病原体的抗原序列时取决于T细胞特异性的强,聚焦的适应性反应。识别耐受性和抗原收敛引起的跨免疫反应,扩展了对相当相似的病原体的迅速反应。这表明在连续的流行病暴发(例如,具有不同变体的SARS-COV-2波)中,达到牛群免疫力可能会得到促进。定性研究降低了这种可能性,因为跨免疫保护很少进行消毒。我们使用最少的定量模型来研究跨免疫如何影响短时间和长时间尺度的流行动力学。在短期内,我们研究了灭菌和衰减免疫力的模型,发现了这两种机制之间的对应关系 - 因此,这表明衰减保护在实现牛群免疫中起着关键作用。我们的模型在流行参数空间中呈现图,这些图是根据获得的跨免疫水平来辨别威胁变体的。我们用SARS-COV-2数据说明了此应用,包括由于各国的疫苗接种率而引起的保护。在长期规模上,我们对滚动病原体之间的跨免疫进行了模拟,以表征成功菌株的统计特性。我们发现,持续的跨免疫保护改变了发生大规模爆发的流行参数空间的地区。我们的结果表明,基于跨免疫(包括SARS-COV-2 Pandemics)的群群保护的前景进行了乐观的修订。
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此,他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d(好人如黑天鹅一样稀有)。该术语是在英语中引入的,当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时,它随时可能被取消。在这种情况下,一只黑天鹅的出现,使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行,用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设,即所有天鹅都必须是白色的,因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下,黑天鹅的概念是不可能的,或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后,该术语开始用于定义不可能的事情,但后来可能成为可能(Montanari,J.,1989)。19 世纪,约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻,用于描述具有重大影响的意外事件,并回顾性地简化。该理论有助于解释(Taleb,N.,2016):罕见事件的作用不成比例,影响重大且难以预测,超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围;无法借助科学方法计算罕见事件的概率;个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件:它是一个极端事件,它超出了正常的预期,因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性;产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d;尽管处于极端事件的地位,但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
市场本质上是混乱的,受无数因素的影响,从地缘政治紧张局势到自然灾害。算法如何导航这种不确定性?他们通过拥抱不可预测性来做到这一点。蒙特卡洛模拟:算法模拟了数千种潜在的未来市场情况,为广泛的结果做准备。自适应学习:使用增强学习,算法不断地完善其策略来响应市场变化,就像他们从经验中学习一样。黑天鹅的准备:一些算法专门识别罕见的高影响事件(“黑天鹅”),并制定了利用它们的策略。
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