佐喜真关键词检索结果

潜在增长率是可以改变的——日本经济的真正潜力

潜在成長率は変えられる-日本経済の本当の可能性

■摘要 较低的潜在增长率被指出是日本经济从新冠病毒大流行中恢复速度慢于欧洲和美国的原因。然而,潜在增长率只是一个估计,根据所使用的估计方法和数据的不同,其差异很大,并且受实际GDP增长率的影响很大,而实际GDP增长率是由需求侧的许多因素决定的。事实上,日本央行预估的潜在增长率及其组成部分TFP增长率与实际GDP增长率高度相关。对潜在增长率如何随未来增长率而变化的模拟表明,如果到2027财年的实际GDP增长率为0%,则潜在增长率将几乎为0%,但如果增长2%,则潜在增长率将升至1%的低位。从需求方面来看,日本经济停滞的原因是家庭消费和资本投资低迷。虽然资本投资下滑是由于投资倾向下降,但家庭消费倾向

生成式 AI 炒作检查:它真的能改变 SDLC 吗?

Generative AI Hype Check: Can It Really Transform SDLC?

Gen AI 正在重塑软件开发生命周期 (SDLC)。更快的编码、短信和文档。但当它与人类专业知识相结合时,就会发生根本性的转变。

特朗普的处方药政策:言辞与真正的改革

Trump’s Prescription Drug Policy: Rhetoric vs. True Reform

特朗普的药品定价政策承诺成为头条新闻,但不会节省开支——美国人仍然支付三倍的费用,而真正的改革仍然遥不可及。特朗普的处方药政策:花言巧语与真正的改革首先发表在《偶然经济学家》上。

由于欧洲担心安全真空,美国从北约东翼撤军

The US Draws Down Troops on NATO's Eastern Flank as Europe Frets About a Security Vacuum

美国已通知北约盟国,它将减少在欧洲东部与乌克兰边境的驻军。

是什么让恐怖电影真正令人恐惧

What Makes a Horror Film Truly Terrifying

一个可信的怪物、一个富有同情心的受害者以及一种恐惧或焦虑感是一部优秀恐怖电影的基本组成部分。这篇文章《什么让恐怖电影真正可怕》首先出现在《今日雪城大学》上。

“压力是真实的”:ATC 准备领取 0 美元工资

‘Pressure Is Real’: ATCs Prepare for $0 Paycheck

据运输部长肖恩·达菲 (Sean Duffy) 称,10 月份航空旅行延误的典型原因是人员不足造成的 5% 以上。

这枚伪造戒指试图以 1.5 亿美元的价格出售一幅伦勃朗赝品。真正的画挂在阿姆斯特丹博物馆

This Forgery Ring Tried to Sell a Fake Rembrandt for $150 Million. The Real Painting Is Hanging in an Amsterdam Museum

阴谋者声称他们的画布是原作,而国家博物馆的画布是劣质复制品。他们还销售毕加索、弗里达·卡罗等人作品的赝品

饮水机闲聊,第一集。 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义是什么

Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs

理解人工智能如何模拟“理性”,以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk,Ep. 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。

适合的 PAL:适用于真实工厂的紧凑型协作机器人码垛

A PAL that fits right in: Compact cobot palletizing for real factories

码垛机器人适合您的工厂车间吗?对于许多制造商来说,空间是自动化的第一大障碍。生产区域已经布满了输送机、包装机和托盘站。在不破坏布局或失去宝贵的占地面积的情况下添加新设备通常是不可能的。这就是为什么 Robotiq PAL Ready 的设计目的是为了适应现实世界的生产环境,尤其是在空间有限且正常运行时间很重要的食品和饮料行业。

人工智能 MBA 真的值得吗?

Is an MBA in Artificial Intelligence Really Worth It?

全球商业领域通过人工智能 (AI) 经历产业转型,这...人工智能 MBA 真的值得吗?首次出现在 Chitkara 大学 |博客。

死亡的真正味道是什么,以及你的大脑如何知道如何应对

What Death Really Smells Like, And How Your Brain Knows What to Do About It

详细了解死亡的多种气味以及人类大脑为何进化出能够识别它们的原因。

[真菌 • 2025] Laccaria carminostipes、L. mangshanensis 和 L. sinolateritia • 基于形态学和多位点系统发育证据的中国亚热带地区 Laccaria (担子菌门:伞菌目) 的三个新种和两个新记录

[Funga • 2025] Laccaria carminostipes, L. mangshanensis & L. sinolateritia • Three New Species and Two New Records of the Genus Laccaria (Basidiomycota: Agaricales) from subtropical China based on morphological and multi-locus phylogenetic evidence

Basidiomata of Laccaria carminostipes (a-c);L.芒山 (d-f); L. sinolateritia (g-i) Y.D.徐志明他,;L.粳稻 Popa & K. Nara (j-k); L. versiforma H.J. Cho & Y.W.林 (l).载于 Xu、Zhang、Chen 等人,2025DOI:doi.org/10.3897/mycokeys.123.156526 比例尺:1 厘米。 摘要唇形科是绣球科中的一个大属,在中国还有许多潜在的物种有待发现。本研究描述了三个新种:L. carminostipes、L. mangshanen

澳大利亚新闻业更看重“客观性”而非真相

Australian journalism prizes ‘objectivity’ over truth

克里斯·赫奇斯 (Chris Hedges) 和大卫·马尔 (David Marr) 之间的争论很大程度上揭示了我们新闻界的现状。《澳大利亚新闻报》将“客观性”置于真相之上,首先发表在《澳大利亚研究所》上。

更快的巴士真的可以免费吗?

Can Faster Buses Really Be Free?

对 Zohran Mamdani 纽约一项宏伟计划中可能的承诺和基本紧张的分析。

“没有航天器能够幸存”:欧洲模拟灾难性太阳风暴以警告真正的风险

'No spacecraft would survive': Europe simulates catastrophic solar storm to warn of real risks

欧洲刚刚进行了迄今为止最极端的太空天气模拟——这种情况如此严重,以至于没有一艘航天器毫发无损。

恐龙“木乃伊”揭示了这些巨人的真实面貌

Dinosaur “mummies” reveal what these giants really looked like

借助两块保存完好的“木乃伊”化石,科学家们首次清晰完整地揭示了大型恐龙在现实生活中的样子。在《科学》杂志上发表的一项新研究中,芝加哥大学的研究人员及其国际合作者描述了鸭嘴兽的皮肤、尖刺和蹄子的情况。

人死后头发和指甲真的会生长吗?科学与神话的解释

Do Hair and Nails Really Grow After Death? Science vs Myth Explained

许多人相信头发和指甲在人死后会继续生长——这个令人毛骨悚然的想法几十年来一直助长了神话、电影和病态的好奇心。但这是真的吗?人们相信头发和指甲死后会生长,因为皮肤脱水和收缩,使它们看起来更长。事实上,并没有生长——这是死后脱水和组织收缩造成的视错觉,而不是实际的生物活动。让我们探索一下人体死后到底发生了什么。回答这个问题:人死后头发和指甲还会继续生长吗?解释为什么这个神话仍然存在,以及科学证据实际上揭示了死后的变化。无论您是好奇的读者还是科学的学生,本指南都将帮助您了解关于死亡的最持久的误解之一背后的真相。神话背后的真相:为什么头发和指甲死后不会真正生长。人死后头发和指甲还会生长吗?科学与神话的

打破视频法学硕士基准:知识、空间感知还是真正的时间理解?

Breaking Down Video LLM Benchmarks: Knowledge, Spatial Perception, or True Temporal Understanding?

本文在 NeurIPS 2025 的 Evaluating the Evolving LLM Lifecycle Workshop 上被接受。现有的视频理解基准通常将基于知识的问题和纯粹基于图像的问题混为一谈,而不是明确隔离模型的时间推理能力,而这是区分视频理解与其他模态的关键方面。我们发现了两个主要限制,这些限制掩盖了较高的分数是否真正表明对视频中的动态内容有更强的理解:(1)强大的语言先验,模型可以在不观看视频的情况下回答问题;和(2)...