本论文将生物启发的脉冲神经网络（SNN）应用于高频交易中的价格跳跃预测，提出以Penalised Spike Accuracy (PSA)为目标的贝叶斯超参优化流程以同时兼顾准确率与可操作的脉冲率，实验显示经PSA优化的STDP训练SNN在回测中显著优于传统Spike Accuracy优化和监督SNN基线，Extended SNN (Model 2, PSA) 在未缩放回测中取得76.8%累积收益且在缩放对比中表现最佳 [page::0][page::7][page::6].
本文构建了一个以非传递不可区分关系表征“模糊知识”的理论模型，证明即便知识非传递且不形成划分（信息覆盖而非划分），仍能减少不确定性且只能通过带有边界模糊性的表达来忠实传递，从而为自然语言与定性信息的普遍性提供微观基础。[page::0]
本论文提出并形式化“Peakspan”（在某一生理或认知域中维持至少90%峰值功能的年龄区间），展示多数关键系统（流动认知、有氧能力、肾功能等）在20–30岁达到峰值并较早进入下降期，从而产生“Peakspan–Healthspan”功能缺口，强调以功能边缘（90%阈值）为终点的AI驱动测量、早期干预与宏观经济影响分析是延长高效劳动年限的关键 [page::0][page::1][page::5]
本文提出两类无监督、可计算的LLM可信度度量：基于话题转移矩阵的语义忠实度（SF），通过在给定QCA（三元组）边际约束下最小化转移矩阵之间的KL散度并映射到[0,1]，以及基于随机热力学的语义熵产生（SEP）作为答案生成的不可逆性度量；两者可联合用于检测和控制幻觉，并在NVIDIA 2024年10-K摘要任务上进行了实验验证，显示SF与SEP相关但不冗余，应并行计算以获得综合评估 [page::0][page::11][page::12]
本文提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的VaR与SVaR预测框架，并与多种传统模型（历史模拟、ARCH/GARCH/EGARCH、RiskMetrics等）在1991–2020年S&P500日收益上进行逐滚动期比较，结果显示自回归类模型在10日99% VaR上表现最佳，DBN表现可与历史模拟相当但并未显著超越传统模型；对SVaR所有模型均给出高度保守的预测且难以区分准确性，本研究表明DBN作为前瞻性方法具有可行性并为未来将因果推断引入风险预测的研究奠定基础 [page::0][page::22]
本文基于193,497份英国政府职位广告与1,542,411条任务，构建LLM驱动管线对任务级AI暴露打分，并在θ=80%阈值下估算：通过岗位重构可带来约£5.2bn的生产力增益与约£1.1bn的成本节约，表明AI带来的主要经济价值将更多来源于生产力提升而非大规模岗位替代 [page::0][page::4][page::40]
本文建立最优税收模型并结合美国家庭支出与主观调查，分解横截面与因果收入效应以量化“口味异质性”（taste heterogeneity），发现对家庭碳消费的偏好差异只会导致极小偏离经典Pigouvian税率（基于SCC＝$200/吨，边际损害约为$0.40/每美元消费），若仅允许线性税，最优线性碳税几乎等同于Pigouvian水平（约99.4%）——总体结论是分配关切对碳税幅度影响极小 [page::5][page::39].
本文提出并实现了一个面向受监管环境（以金融为代表）的统一数据质量控制与 DataOps 管理框架，集成规则化校验、统计检测、AI 异常检测及可审计的插补感知模块，实现端到端的持续治理、告警与动态修复，实验证明在异常检测召回率、人工修复工作量和可审计性方面均有显著改进 [page::0][page::9]
本文构建了食品安全指数（PCA与min-max标准化），并采用单位根检验与ARDL边界检验及长期估计方法，实证检验1990–2022年土耳其自然灾害（地震、风暴、洪灾）对食品安全的影响，结果表明地震、风暴和洪灾在短期与长期均显著负向影响食品安全，且总体自然灾害对食品安全有长期负面效应，为加强风险管理、农业基础设施与灾后救助提供了政策依据 [page::0][page::14]
本文采用模糊AHP对土耳其可再生能源投资进行多维度权重化与排序，使用30项子准则（5大类）并召集13位专家给出判断，结果显示经济、政治、技术、环境与社会为主准则的优先级（经济最高），基于全部准则的最终优先级为：太阳能、风能、水电、生物质能、地热能；敏感性分析表明结论在多情境下稳健 [page::0][page::14][page::20]。
提出了一种基于可微联合特征函数的卷积–FFT（CFFT）欧式期权定价方法，消除了经典Heston特征函数的分支/复对数不连续性，并给出关于截断误差与离散化误差的显式解析界（包括指数截断项与多项式离散项），数值实验验证了理论收敛速率且在计算成本上具有竞争力 [page::0][page::9][page::14]
本文扩展了 Differential ML（DML）在含不连续支付（digital、barrier）衍生品定价中的适用性，提出以 Likelihood Ratio Method (LRM) 作为无偏差微分标签替代路径导数，并进一步引入混合路径/LRM 与 Gamma 正则化以降低价格与敏感度（Greeks）误差，实证显示在多种示例中显著降低 Price/Delta/Gamma 的 RMSE，扩展了 DML 的适用范围 [page::0][page::7][page::13].
本文构建二期模型分析在入市后采取伯特兰（价格）竞争时，专利持有企业如何通过限制一期产量实现对更高效跟进者的入市威慑，从而在更广泛条件下促成抗生素有效性保护；相比库尔诺竞争，伯特兰竞争下入市后一方更可能实现“赢者通吃”，也因此 incumbents 更倾向于通过保守生产减少效果差距并阻止进入 [page::0][page::1][page::6][page::8].
本文提出“Fractured Metropolis”框架：将全球化流量视为需被国内制度容量K处理的“可拥堵俱乐部品”，并引入“Optimization Cutoff”解释美国产能长期被绕开导致公共容量K_public停滞与私有容量K_private扩张，从而产生不均匀拥堵、政治极化与“Capacity Trap”。基于理论模型、数值校准（US K=5.0 vs CN K=8.0）与文本指标（Institutional Congestion Index 2000–2024）及实证三角验证（GSCPI、移民法庭滞后3.7M案件等），证明当M>K_public时成本呈非线性爆炸并驱动保护主义作为次优均衡 [page::0]
本论文基于2010–2023年土耳其18家银行样本，采用扩展的CAMELG-DEA与动态面板（Arellano‑Bover/Blundell‑Bond GMM）分析贸易开放与金融开放对银行效率与增长的影响，主要结论为：贸易开放总体上显著提升银行运行效率；金融开放通过跨境资本流动扩展信贷组合并推动增长，但不同估计方法对金融开放的符号存在差异；贫困率会抑制银行的金融中介功能与创新，从而影响绩效 [page::0][page::7][page::15][page::11].
基于对约26亿条带地理信息的推文应用微调大语言模型构建的县级job-satisfaction指标，本研究连接2013–2023年县级劳动力市场数据，发现失业率是最强的负向预测因子，乡村县的工作满意度显著低于城市县，但在劳动力市场紧张（失业率低）时，乡村与城市的主观工作质量感存在部分逼近（conditional convergence），表明劳动力市场松紧而非收入本身在驱动该空间不平等中起关键作用 [page::0][page::10].
报告判断传媒行业在政策端回暖、AI技术迭代、文化出海与IP商业化四大驱动下，2026年有望迎来新周期：游戏与数字媒体受版号与平台政策利好回暖，AI在内容生产端从工具向创意主体演进，出海进入精品化阶段，IP路径多元化将推动产业链估值修复与规模化增长 [page::0]
本报告判断2026年机械行业投资主线以科技成长为核心（人形机器人、AIPCB、液冷等），并辅以出口链与通用顺周期板块的结构性机会；AI算力与海外资本开支将推动PCB、液冷与AIDC等细分板块量价齐升，同时工程机械、五金工具和摩托车等出口链在利率与海外需求改善情形下或迎拐点回升 [page::0][page::3][page::4][page::5].
报告判断短期市场受流动性扰动影响较大（回购市场紧张、美联储降息预期摇摆、日央行政策正常化），但中期流动性方向更趋于宽松（美联储可能降息并重启扩表、新主席提名带来更多鸽派预期），这将提振风险资产（美股/港股）并对美债、美元产生阶段性影响；需重点关注12月FOMC、非农、CPI和日央行决议以把握短期波动窗口 [page::17]
报告认为美国在AI驱动下的用电需求快速上升，使得可靠性、脱碳与成本三目标构成“不可能三角”，需要以天然气、风光+储能为主并辅以煤电作为“压舱石”的系统化电源侧解决方案，带来对天然气燃机、电网改造、储能及SOFC等产业链的明确投资机会；2030年风光储和天然气将贡献主要新增电量，煤电占比虽下降但仍为保底力量 [page::0].
