本研究试图寻找2000年1月3日至2017年6月20日这12个亚洲国家之间的动态股票市场联系。我们采用ADCC-GARCH模型研究条件相关性，并使用Diebold和Yilmaz（2012）溢出指数方法进行研究。样本市场中的回报率和波动率溢出[1]。 根据ADCC的结果，我们发现新加坡与其他样本市场的条件相关性最高。 危机期间，整个市场的动态条件相关性会放大，这表明金融危机蔓延。 Diebold-Yilmaz框架下的发现与ADCC-GARCH模型的结果相符，因为基于收益和波动性溢出，新加坡被认为是主导市场。 跨时期的溢出模式表明，在动荡时期，跨市场的联系加剧了。 我们的结果对国际投资者和政策制定者具有重要意义。 该研究为亚洲市场的金融一体化文献做出了贡献。

没有

wincc7.0 亚洲sp3授权 硬件狗的破解方法 相应的所需文件，本人亲测过，好用

基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类,这是完整程序，可运行。

替换google的与训练模型，用于facenet人脸识别系统中，替换欧美人脸的训练模型，使用7000余人的图片集合，制作了亚洲人脸模型

分享wincc 7.0 sp2亚洲版硬件狗破解程序

亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。 亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。

对亚洲人脸数据集处理后添加口罩，每张图片大小为160*160，可以直接放入神经网络训练

2022年世界杯亚洲区预选赛十二强赛完整数据.xlsx

英文【KAS】亚洲的数据安全、隐私和创新能力（英）.pdf