波动率预测是当前金融工具中一个有趣的具有挑战性的话题，因为它与利润直接相关。 有许多与波动性直接相关的风险和回报。 因此，预测波动性成为金融领域最可有可无的话题。 GARCH 分布在风险度量和期权定价中起着重要作用。 在本文中，动机是通过使用不同的分布模型来衡量 GARCH 技术在预测波动率方面的性能。 我们在用于预测股票实体波动性的分布模型中使用了 9 种变体。 本文观察到的不同 GARCH 分布模型有 Std、Norm、SNorm、GED、SSTD、SGED、NIG、GHYP 和 JSU。 提前 10 天预测波动率，并将值与实际值进行比较，以找出波动率预测的最佳分布模型。 从获得的结果可以看出，具有 GED 分布模型的 GARCH 优于所有模型。

安全技术-网络信息-云环境下网络性能测量与服务优化的研究.pdf

Jperf是将iperf命令行图形化的JAVA程序； 使用JPerf程序能简化了复杂命令行参数的构造，而且它还保存测试结果,同时实时图形化显示结果。JPerf可以测试TCP和UDP带宽质量。JPerf可以测量最大TCP带宽，具有多种参数和UDP特性。JPerf可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。

SJT 11157.2-2016 电视广播接收机测量方法 第2部分：伴音通道的电性能测量，一般测量方法和单声道测量方法

行业分类-网络游戏-基于用户终端测量数据、信令和移动定位技术的网络性能测量方法.zip

完整英文电子版 SAE J2944：2015 Operational Definitions of Driving Performance Measures and Statistics(驾驶性能测量和统计的操作定义)- 驾驶性能测量和统计的操作定义（驾驶性能测量和统计的操作定义）。本推荐做法，驾驶性能测量和统计的操作定义，提供了与道路驾驶相关的性能测量和统计的功能定义和指导。 因此，测量和统计数据将以一致的方式在 SAE 和 ISO 标准、期刊论文集论文、技术报告和演示文稿中计算和报告，以便可以更容易地比较程序和结果。 本文件目前仅提供与影响道路车辆横向和纵向定位的驾驶员/车辆响应有关的措施和统计数据。 涵盖驾驶性能其他方面的测量和统计数据可能会包含在未来版本中。 有关与视线相关的测量和统计数据，请参阅 SAE J2396（汽车工程师学会，2007 年）和 ISO 15007-1（国际标准化组织，2002 年）。

行业分类-电子政务-一种局部放电耦合器性能测量装置.zip

行业-电子政务-热电材料测试样品座及其热电性能测量装置.zip

行业资料-电子功用-智能电能表通信模块供电电源性能测量装置.pdf.zip

Si-PIN核辐射半导体探测器性能测量研究.pdf