注释关键词检索结果

美国 - 中国贸易紧张局势对欧元区的影响 - 第一特朗普政府的教训

The implications of US-China trade tensions for the euro area – lessons from first Trump Administration

Vanessa Gunnella,Giovanni Stamato和Alicja Kobayashi在此欧洲央行研究注释中:此盒子研究了美国在2018年对中国产品在2018年推出的关税影响欧元区贸易模式。它考虑了欧元区出口商是否能够在美国的竞争力提高[…]

ADP:4月份的私人就业增加了62,000

NAR: Pending Home Sales Increase 6.1% in March; Down 0.6% YoY

根据全国房地产经纪人协会(NationalAssociation®)的数据,从NAR:未决的房屋销售在3月份的房屋销售中增长了6.1%,这是3月份的6.1%,这是自2023年12月以来的每月最大增长(+7.0%)。东北部在交易中经历了月超月的损失,而中西部,南部和西部的收益在南部最为明显。合同签署的同比增长在中西部,但在东北,南部和西部 - 东北部的下降最大。待处理的房屋销售指数(PHSI)* - 基于合同签署的前瞻性指标 - 增强了3月3月的6.1%至76.5。同比,等待交易减少了0.6%。 NAR首席经济学家劳伦斯·云(Lawrence Yun)表示,100指数等于2001年的合同活动水

冠状病毒仪表板:

Coronavirus dashboard: five years on

- 新政的民主党COVD -19现在已经与我们在一起已有五年多。第一个可靠的统计数据开始于2020年3月底开始保存。疾病预防控制中心在2025年3月29日结束的死亡中发布了最终更新,这意味着我们现在有五年的文档。因此,这是一个回顾一下并更新我们站立的好时机。要切入追逐,看来原始的Omicron变体是一个分水岭。从那时起,所有发生的变体都从过去三年来的广泛传播中降低了,这可能是该线路的普遍感染,并且针对该变体系列的疫苗接种,看来该病毒现在面临着阻力的壁。该图始于Omicron猖ramp,因此仅涵盖了过去3年以上:您可以看到,废水中的互联颗粒从未接近其Omicron水平,并且在过去一年中总体下降了

费城美联储:3月(3​​个月)的43个州的州一致指数增加了

Philly Fed: State Coincident Indexes Increased in 43 States in March (3-Month Basis)

来自费城美联储:费城的美联储已发布了2025年3月50个州的重合指数。在过去的三个月中,43个州的指数增加,四个州下降,在三个州保持稳定,在三个月中保持稳定,在过去的三个月中,在78个州的三个月范围内增加了3个国家,在3个国家中增加了79个,在39个国家中,在四个国家中均占据了79个,在四个国家中,零售价为49,又在39个国家中均占据了79份。一个月的扩散指数为64。为了进行比较,费城美联储还为整个美国开发了类似的一致指数。在过去三个月中,费城美联储的美国指数增加了0.6%,三月份增加了0.2%。强调添加了注释:这些是根据国家就业数据构建的一致索引。费城美联储的解释:巧合指数结合了四个州级指标

世界人口趋势和人寿保险市场 - 中国的“过头”是否会在人寿保险市场中实现?

世界人口の動向と生命保険マーケット-生保マーケットにおける「中国の米国超え」は実現するのか-

联合国去年7月发布了其全球人口估计。根据该报告,在2080年代,世界人口在2080年代达到约103亿峰,然后转变为下降。先前的人口估计是,人口不会在本世纪内变化,而是2个,但人口达到峰值的原因是,中国的生育率低于预期。3表1显示了估计2050年和2100的前10个国家。中国已经达到其人口的峰值(142.644亿峰(1.426亿),预计在2021年,距离为633亿次,距离为21300万人,2100亿美元,2100亿美元,1 1.2100亿美元,1 1.21亿美元,1 1.2100亿美元,1 1.2100亿美元,1 1.2100亿美元,1 1.2100亿美元,1 1.21亿美元,1 1.2100亿

ai和翻译的未来:人类合作的新时代

The ‘Download More Labels!’ Illusion in AI Research

当前机器学习研究中的一种常见观点是,机器学习本身可用于提高AI数据集注释的质量,尤其是旨在用于视觉模型(VLMS)的图像标题。这种思维方式是由人类注释的高成本驱动的,并且监督注释者的增加负担[…]帖子“下载更多标签!” AI研究中的幻觉首先出现在Unite.ai上。

[植物学•2025]秋田(Begonia Gigang)(Petermannia Sect。

[Botany • 2025] Begonia gigang (Begoniaceae, sect. Petermannia) • A New Species from Zamboanga Peninsula, Mindanao Island, Philippines

Mazo et Rubite,2025年的菜单gigang mazo&rubite。刚性在形态上类似于秋海菌Corazoniae,但可以通过在两个表面,更长的圆锥花序和花梗上的较小的叶子,较短的花梗,雄蕊和雌蕊花的较短的花梗,以及三角形的蛋白卵巢来区分。在IUCN红色列表类别和标准下,将Hegonia Gigang评估为濒危危险。提供详细的描述,照片和生态注释,并提供。关键字:秋海尼亚·科拉扎尼亚(Hakonia corazoniae),秋田植物(Hegonia tinuyopensis),濒危,流行,分类begononybegonia gigang mazo&rubite.a。习惯; B.叶

[植物学•2025] Piper Hongheense(Piperaceae)•来自中国云南的新物种

[Botany • 2025] Piper hongheense (Piperaceae) • A New Species from Yunnan, China

Piper Hongheense W.J. Zhao,C.Y。 Hao&N.H. Xia,在Fan,Zhao,F。Su,Li,JI,B.-F。中Su,Xia et hao,2025.doi:doi.org/10.11646/phytotaxa.697.1.9 photographss by R. Fan&C.Y. hao,hao是来自中国云南省的新物种F. suabstractpiper hongeense(Piperaceae)的插图,在这里进行了描述和说明。从形态上讲,它类似于Piper Boehmeriifolium和Piper Boehmeriifolium v​​ar。 Glabri

高盛:“生长何时会放慢,我们什么时候知道?”

Goldman: "When Will Growth Slow, and When Will We Know?"

高盛的经济学家今天早上提出了一份注释:何时增长,我们什么时候会知道?一些简短的摘录:上次贸易战中的大部分顺序通货膨胀率在关税实施后的2-3个月内发生,我们预计价格会在价格上升后不久就会越来越弱的暑假,以较难的数据越来越弱。我们的分析警告说,尽管最近记录了调查数据中的当前恶化,并且最近几周的数据的演变与以前的“事件驱动”增长放缓是一致的。尽管如此,从到目前为止的有限数据中得出有限的数据还为时过早,我们将继续关注未来月份增长速度较慢的迹象。在硬数据中出现的关税和政策不确定性将需要一些时间才能显示出来。我认为我们将开始看到关税对5月或6月份的报告(6月和7月发布)的影响。我们可能会看到早期对新房屋销

[植物学•2025]李子豪华人(酒渣鼻)•西南厄瓜多尔的一种新樱桃

[Botany • 2025] Prunus luxurians (Rosaceae) • A new cherry species from south-western Ecuador

Prunus豪华人Pérez-Zab。,Romol,Á.J.Pérez。 &n.albán,位于佩雷斯,佩雷斯 - 扎巴拉,romoleroux,espinel-ortiz,romoleroux etalbán-vallejo。 2025。doi:doi.org/10.3897/phytokeys.255.151041 AbstractPrunus豪华人,厄瓜多尔El Oro Province的Buenaventura Reserve的一种新物种被描述并说明。此外,记录了有关其地理分布,生态学,保护状况和分类学亲和力的注释。李子豪华人与其他安第斯物种具有一些营养和花卉相似性,但是长方形披针形的

Boasberg法官尽管Scotus SmackDown

Are Democrats Unintentionally Sabotaging Retailer Target

是民主党人无意间破坏零售商的目标是每月访问的新高频数据,而消费者情绪指标表明,零售巨头目标的活动放缓。有趣的是,当在更广泛的零售业中应用相同的数据时,类似的软化迹象在其他零售商中也差不多,这提出了一个问题:为什么Target被更难受到打击?一种潜在的解释在于Target客户群的政治组成。 Data from the research firm Morning Consult showed a strong tilt toward Democratic-leaning consumers, a group currently exhibiting apocalyptic views on the

comotion:并发多人3D运动

CoMotion: Concurrent Multi-Person 3D Motion

我们介绍了一种从单眼相机流中检测和跟踪多个人的详细3D姿势的方法。我们的系统在充满困难的姿势和遮挡的拥挤场景中保持了时间连贯的预测。我们的模型既可以执行强大的人均检测,又可以进行学习的姿势更新,以从框架到框架跟踪人们。 Poses并没有直接从新的输入图像中更新,而不是跨时间匹配检测,该图像可以通过遮挡在线跟踪。我们在许多图像和视频数据集上培训,以利用伪标记的注释来产生…

第2部分:房地产市场的现状; 4月2025年中期的概述

Part 2: Current State of the Housing Market; Overview for mid-April 2025

今天,在计算出的风险房地产通讯中:第2部分:房地产市场的现状; 4月中旬概述2025A简介摘录:昨天,第1部分:当前住房市场; 2025年4月中旬的概述,我审查了房屋库存,住房起点和销售。在第2部分中,我将研究房价,抵押贷款率,租金等。这些“当前状态”摘要向我们展示了我们来自哪里,我们所在的地方,并希望我们能为我们提供有关我们要去的何处!昨天,我对昨天的关注表示关注,我表示关注的政策对房地产和经济产生影响。然后,在美国东部时间12:57 PM,高盛经济学家发布了一张标题:搬到经济衰退基线的注释。他们认为 - 根据宣布的关税,他们预测了经济衰退,而失业率在第4季度的失业率上升到5.7%,后来宣布

被边界隔开,但与命运缠绕

Separated by a border, but with fates entwined

美国,来自美国的市长,墨西哥城市两侧分割的划分比较移民,国家领导,关税的注释

[植物学•2025] crotalaria leteopurpurea(fafaceae)•来自印度卡纳塔克邦旱地的一种新的优雅物种

[Botany • 2025] Crotalaria luteopurpurea (Fabaceae) • A New elegant Species from Drylands of Karnataka, India

crotalaria luteopurpurea dalavi,Ramesh,Basavraj,Sanjappa&S.R.Yadav,Dalavi,Dalavi,Ramesh,Ramesh,Basavaraj,Yadhav,Jadhav-rathod et sanjappa,2025 al。在这里将照片板描述为来自印度卡纳塔克邦Bagalkot区的一种新物种。它是一年一度的,典型的,很少分支的草药,上面有二态叶子,通常是孤立的花朵,双色花冠(标准花瓣在两个表面上亮黄色,带有黄色花蜜导游的翅膀花瓣),密集的毛发斑点斑点和带有mottled testa的抛光种子。新提议的物种与C. bifaria

经济衰退手表指标

Recession Watch Metrics

2月初,我对“行政 /财政政策错误的负面经济影响”表示“越来越关注”,但是,我得出的结论是,我的结论是,我的结论是,我目前不在经济衰退中。国会可能会夺回关税的完全授权。另外,也许这些关税还不足以推翻经济。在周末,高盛的经济学家提出了一份注释:衰退的倒计时“如果4月9日的大部分关税确实有效,那么有效的关税率将估计的20pp估计一旦这些增加,并且一旦这些部门的征收允许在某些国家 /地区的效率上,我们就可以在某些国家中进行效率,如果我们会在某些国家中进行效率,那么我们会在某些情况下进行恢复。我正在观看的数据。住房:住房是我最喜欢的商业周期预测模型之一的基础。该图使用新的家庭销售,单一家庭住房开始和住

寡核苷酸与vapourtec系统的裂解突破

Oligonucleotides cleavage breakthrough with Vapourtec system

丹麦Novo Nordisk的科学家已应用流动化学来增强寡核苷酸的裂解。 Novo Nordisk Team利用Vapourtec的R系列流化学系统进行研究,已在应用程序注释中提供了数据,所有化学家都对探索寡核苷酸的所有化学家都感兴趣。报告的改进包括将裂解时间减少和完全脱身的时间不到3分钟...

氛围:一个视觉分析工作流程,用于子组级别CVML模型的语义错误分析

VibE: A Visual Analytics Workflow for Semantic Error Analysis of CVML Models at Subgroup Level

有效的错误分析对于成功开发和部署CVML模型至关重要。理解模型错误的一种方法是总结误差样本的共同特征。在利用非结构化,复杂数据(例如图像)的任务中,这可能尤其具有挑战性,而模式并不总是显而易见的。另一种方法是分析跨预定义类别的错误分布,这要求分析师提前假设潜在的错误原因。形成此类假设,无需访问明确的标签或注释,因此很难……