本文研究了可再生能源ETF和不可再生能源ETF的能源交易基金（ETF）的市场效率。 我们采用GARCH建模方法来研究ETF波动率的长期依赖性。 具体而言，我们估计了Baillie等人提出的FIGARCH模型。 （1996）使用每日收益。 我们发现所有ETF中都存在长时记忆依赖的证据，这表明所有正在研究的指数都是弱形式的低效率。 结果还表明，在可再生能源ETF和不可再生能源ETF的所有ETF中，波幅均具有可预测的结构，这表明了国际投资者的多元化潜力。

时间依赖性抗菌药物-2页.pdf

数值实现了具有七个状态[2]的广义SEIR模型。 除了依赖于函数“lsqcurvfit”的拟合之外，实现是从头开始的。 因此，当前的实现可能与参考文献 [2] 中使用的不同。 这个 Matlab 实现还包括一些与 ref 相关的主要差异。 [2]。 其中有死亡率和康复率的表达式，它们是时间的分析和经验函数。 这种时间依赖性背后的想法是，随着时间的增加，死亡和恢复率应该收敛到一个恒定值。 如果死亡率保持不变，死亡人数可能会被高估。 这里没有对出生和自然死亡进行建模。 这意味着包括死亡病例在内的总人口保持不变。 请注意，参考。 [2] 是预印本，没有经过同行评审，我没有足够的资格来判断论文的质量。 本呈件包括： -函数SEIQRDP.m，用于模拟传染，康复和死亡病例的时间历史记录（以及其他事件） - 函数 fit_SEIQRDP.m 以最小二乘法估计 SEIQRDP.m 中使用的八个参

现有基于时域金字塔的特征提取方法不能学习视频帧和视频段各自之间的时间依赖性信息以及未充分利用视频时域的分层结构信息,造成视频分类特征提取不充分.为此,提出一种基于SRU的多层次多粒度时空域深度特征提取方法.利用卷积神经网络提取视频的低、中、高3个层次的帧特征,构建时域金字塔,同时采用级联SRU学习视频时间依赖性和时域的分层结构特征,通过聚合3个层次的时域金字塔得到视频的多层次多粒度全局特征.在数据集UCF101和HMDB51上的实验结果表明,与DTPP方法、TLE方法相比,该方法提取的特征具有较好的表征能力和鲁棒性.