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作为生命的基本功能单位，细胞是生物学上简单的结构。 即便如此，作为数十亿年自然进化的结果，细胞已经具备了一些吸引人的生物学特性，使它们能够抵御外部损伤并抵抗生物噪音，适应不同的环境条件并推断其环境状态做出明智的决定。 此外，完全分布式的自治和自组织也可以从细胞群体基于简单规则的相互作用中产生，这使得它们能够高效地利用有限的环境资源，以共存和共同进化。 一种称为吸引子选择的大肠杆菌（E.coli）细胞适应性行为所固有的生物学机制，它可以诱导细胞基因网络动态适应其遗传程序以适应环境条件的变化。 大肠杆菌细胞通常更愿意切换到稳定的遗传程序，即选择适应性吸引子，以便在环境条件（如营养物质）发生变化后在新的外部环境中更好地存活（产生更好的代谢表型）。 这种吸引子选择机制启发了简单的鲁棒性和分布式解决方案。 从蜂窝吸引器选择到交通网络的自适应信号控制。 科学报告, 6, 23048; doi: 10

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

由于真实收益变动过程的不可观察性，因此在波动率预测评估中最具挑战性的问题之一是为事后波动率找到准确的基准指标。 本文使用澳大利亚股票市场的超高频数据来构建无偏的事后波动率估计量，然后将其用作评估各种实际波动率预测策略（基于GARCH类模型）的基准。 这些预测策略可允许创新的偏斜分布，并在标准GARCH波动率模型之外使用各种估计窗口。 在样本外测试中，我们发现，与使用基于稀疏采样的日内数据的实际波动率相比，使用无偏后波动率估计量，可以系统地减少所有模型规格的预测误差。 特别是，我们显示出三种基准预测模型在回报率和估计窗口分布不同的情况下胜过大多数修改后的策略。 比较三种标准的GARCH类模型，我们发现非对称功率ARCH（APARCH）模型在正常和金融动荡时期均表现出最佳的预测能力，这表明APARCH模型具有捕获Leptokurtic收益和典型波动率特征的能力。澳大利亚股市。

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包含以下表：countries, departments, employees, job_grades, job_history, jobs, locations, order, regions。

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