父亲和母亲分别给了我们什么?研究表明:人的线粒体DNA仅来自于母亲...
研究表明,如果父系线粒体未能在适当时间内消除,它们的存在会对线粒体功能产生干扰,导致生物体成年后的多种功能受损。这一发现不仅解决了长期以来关于父系线粒体清除的重要谜题,也为理解遗传中的母系优势提供了生物学依据。胚胎期父系线粒体清除延迟导致联想学习和记忆能力受损(图片来源:ScienceAdvances2024)线粒...
股票方差的含义及其对投资风险的影响是什么?这种含义如何帮助投资...
具体来说,方差反映了股票价格或收益在一定时期内的变动幅度。一个较高的方差意味着股票价格波动较大,而较低的方差则表明价格相对稳定。对于投资者而言,股票方差是评估投资风险的重要工具。高方差的股票通常被认为风险较高,因为其价格波动可能导致投资者面临较大的资本损失风险。相反,低方差的股票虽然可能提供较低的潜...
研究成果·重磅发表丨张晓燕、周皓等:新兴市场的方差风险溢价
方差风险溢价能否预测股票市场收益率?研究结果表明,EMVRP和DMVRP均可正向且显著地预测未来股票市场收益率,但EMVRP长期预测能力更强(大于6个月)、DMVRP短期预测能力更强(小于6个月),表明EMVRP和DMVRP包含不同信息。此外,本论文还探讨了EMVRP和DMVRP对未来外汇市场收益率的预测,研究结果与股票市场收益率的预...
OpenAI攻克扩散模型短板,清华校友路橙、宋飏合作最新论文
此外,sCT在较小的扩展上更有效,但在较大扩展上的方差会增大,而sCD在小型扩展和大型扩展上都表现出一致的性能。Scaling研究。如图6所示,首先,随着模型FLOPs的增加,sCT和sCD的样本质量都有所提高,这表明这两种方法都能从Scaling中获益。其次,与sCD相比,sCT在较小分辨率下的计算效率更高,但...
半导体工厂如何提高运营效率:定量分析
方差曲线(也称alpha或前沿曲线)通过绘制产能利用率与标准化周期时间(即实际操作时间与理论最小值的比较)的图表,将当前绩效与历史基准和行业标准进行无缝比较。这可以揭示运营差异,帮助确定晶圆厂何时偏离峰值性能,哪些工具组和区域在推动这些差异,以及设备利用率和产品周期时间之间的权衡是否合理。
如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习高级优化技术
SLSQP:序列最小二乘规划表现出快速的初始收敛,这表明它在处理具有连续参数的问题时非常有效(www.e993.com)2024年10月23日。PSO:粒子群优化展示了良好的全局搜索能力,能够迅速找到较好的解。这凸显了其在非凸优化问题中的潜力。CMA-ES:虽然在本实验中收敛较慢,但协方差矩阵自适应进化策略通常在处理高度复杂和多模态的问题时表现出色。其性能可能...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
ARCH检验的统计量越大,表明异方差性越强。结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们需要对GARCH拟合后的模型残差进行分析。检验结果如下:LB检验结果...
【招银研究|资本市场季报】境内政策超预期快速提升风险偏好,可...
图3:点阵图表明年内还会降息50BP资料来源:Fed、招商银行研究院图4:美国大选最新民调情况资料来源:RealClearPolitics、招商银行研究院(二)境内:政策超预期落地,提振中期权益资产回报上一期月报,我们提示9月是新一轮稳增长政策落地的窗口期,政策将有利于提振短期风险偏好,这一观点得到验证。9月下旬,金融主管部门...
全球背景下,什么是金融风险传染的根本原因?怎样避免风险传染?
Dungey和Gajurel运用国际CAPM框架的标准因子模型,使用嵌套的EGARCH来衡量金融数据中的的风险溢出效应、波动率溢出、异方差性和偏态,检验了2007—2009年美国对53个国家银行部门指数的风险传染。结果表明来自国外的特质传染会使得国内银行系统性风险的可能增加37%,而通过系统性传染增加的风险暴露不一定会破坏国内银行业系统...
追问daily | 千名自主智能体的虚拟社会实验;AI指导超越专家指导...
协方差神经计算:连接感知信息的新途径在最新的研究中,科学家们通过对协方差在神经编码中的应用进行探索,开辟了大脑处理感知信息的新途径。研究团队首先介绍了一个涉及两种气味浓度识别的决策任务,通过这个模型展示了协方差在神经计算中的基础作用。实验表明,即使在感官输入极为复杂的环境中,协方差编码也能有效地提高信...