Fed's Flow of Funds: Household Net Worth Decreased $1.6 Trillion in Q1
美联储今天发布了第4季度2024年基金流量报告：美国的财务账户。家庭和非营利组织的净资产在2025年的第一季度下降到169.3万亿美元。直接和间接持有的公司股票的价值下降了2.3万亿美元，房地产价值降低了2.2万亿美元的价值。家庭债务下降。家庭债务下降了1.9％，每年以2025年的税率增长。 2.3％。单击图以获取更大的图像。第一个图显示了家庭和非营利性净资产的GDP百分比。净资产在第一季度下降了1.6万亿美元。占GDP的百分比，第1季度的净资产下降，在2021年的峰值以下。这包括房地产和金融资产（股票，债券，债券，养老金储备金，存款等）净负债（主要是抵押贷款）。请注意，这不包括公共债务义务。
Newsletter: Housing Starts Increased to 1.361 million Annual Rate in April
今天，在计算出的风险房地产通讯中：房屋的起步增加到Aprila简短摘录中的年度年龄：四月份的总住房开始时，二月和三月开始的房屋开始时有预期的，第三幅图显示了每月的每月比较，在2024年（蓝色）和2025年（蓝色）和2025年（RED）的时间为1.7％。 （YTD）的起步下降了1.6％，而2024年的同一时期。单个家庭开始下降了7.1％YTD，多户家庭上升13.4％YTD。本文中有更多。
Industrial Production Unchanged in April
来自美联储：工业生产和产能利用工业生产（IP）在4月的变化很少，因为公用事业产出的增长抵消了制造业和采矿产量的下降。三月份增加0.4％后，制造指数下降了0.4％。 4月，不包括机动车的制造产量和零件下降了0.3％。采矿指数下降了0.3％，公用事业指数上涨了3.3％。 4月份的IP占2017年平均水平的103.9％，高于其年度日期水平1.5％。容量利用率降至77.7％，这一速率低于其长期（1972-2024）平均值的1.9个百分点。较大图像的图表上增加了强调。此图显示了容量利用率。该系列的距离是2020年4月的创纪录的低点，并且接近2020年2月的水平（流行前）。在1972年至2023年的平均水
PCE Measure of Shelter Decreases to 4.3% YoY in February
这是CPI报告和PCE报告的住房庇护所变化的一幅图表，直到2025年2月。CPI庇护所在2月份的年度增长4.2％，从一月份的4.4％下降，从1月的4.4％下降，从2023年3月的8.2％的周期降到8.2％（PCE）的峰值（PCE）的峰值（PCE）上升到4.3％，降到了4.3％，降到了4.3％，降到了4.3％，降到了4.3％，1月3日至5％，1月3日，1月3日，1月份的峰值降到了4.2％，一月又降到了1.2％。在2023年4月。由于现有租户的租金继续增加，这些措施的租金大部分时间大多是平坦的，这些措施将继续下降。第二张图显示了PCE价格，PCE价格，核心PCE价格和过去3个月的核心前供应（年度化
A few comments on the Seasonal Pattern for House Prices
一些要点：1）房价有明确的季节性模式。2）住房胸围期间遇险销售的激增扭曲了季节性模式。这是因为困扰的销售（价格较低）全年都以稳定的速度发生，而常规销售遵循正常的季节性模式。 3）季节性波动最近增加了，而季节性波动却增加了，而没有遇到的销售激增。图表上的图表显示了自1987年以来NSA Case-Shiller National的每月每月变化（截至2024年12月）。季节性模式在90年代和00年代早些时候较小，一旦泡沫破裂，就会增加。爆发后，季节性波动下降了，但是大流行价格上涨改变了月度的月度模式。第二幅图显示了自1987年以来案例摇滚着国家指数的季节性因素。自1987年以来，由于正常季节性的销
Interview with Yuki Mitsufuji: Improving AI image generation
Yuki Mitsufuji 是索尼人工智能的首席研究科学家。Yuki 和他的团队在最近的神经信息处理系统会议 (NeurIPS 2024) 上发表了两篇论文。这些作品涉及图像生成的不同方面，标题为：GenWarp：具有语义保留生成扭曲的单幅图像到新视图和 PaGoDA：渐进式增长 […]
。一幅图画胜过一千个字，但音乐在你的脑海中描绘了一千幅图画……就像 Arvo Pärt 的许多音乐一样，这部杰作给人一种与世界之外的世界联系的感觉。令人叹为观止的美丽和情感上的压倒性，它成功地传达了我们[...]的深刻宁静的美丽和神秘。
AI system can envision an entire world from a single picture
霍普金斯大学计算机科学家创建的模型根据单幅图像设想深入场景，以便做出明智的决策
这是一年中最忙碌的一周，在这一周里，大量的低调需求让家庭不得不拖着自己走向终点线每隔几年，现代生活的繁琐就会引发人们的强烈反思。我们最近在冰岛看到了这种情况，那里推行的每周 35 小时、四天工作制已显示出成功的迹象，而更广泛地说，远程工作的讨论也取得了成功。出于显而易见的原因，这些生产力实验与成年人的工作生活有关。但是，如果孩子们越来越忙碌的生活也得到反思会怎样？我写这篇文章时，感觉这是一年中最忙碌的一周，在这一周里，大量的低调需求——戏剧、合唱团、耶稣降生、秘密圣诞老人、巡回演出、服装日，更不用说在学校放学前很久就奇怪地结束这么多课外活动——让家庭不得不拖着自己走向终点线，喘不过气来。事实证
Researchers encode data in DNA hundreds of times faster than before — with panda pics
两幅图像以前所未有的速度存储在 DNA 序列中并从中检索出来。这可能会改变我们的数据存储。
To raise awareness on environmental destruction in Sorsogon, fisherfolk hold photo & poetry exhibit
这幅图充满了诗意的表达，捕捉了受环境恶化影响的沿海家庭的挣扎。照片：拯救古巴特湾运动（古巴特，索索贡）为庆祝创造季节——全球基督徒聚集在一起反思和关爱环境的时刻——由当地渔民和螃蟹组成的拯救古巴特湾运动（SGBM）[…]
Optimizing Document Understanding with DocOwl2: A Novel High-Resolution Compression Architecture
理解多页文档和新闻视频是人类日常生活中的一项常见任务。为了解决这种情况，多模态大型语言模型 (MLLM) 应该具备理解具有丰富视觉文本信息的多幅图像的能力。然而，理解文档图像比自然图像更具挑战性，因为它需要更细粒度的感知。使用 DocOwl2 优化文档理解：一种新颖的高分辨率压缩架构，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
I used GAN and a 330 BC sculpture to find out what Alexander the Great looked like
看吧世界——我给你亚历山大大帝——用 GAN 来解释背景：我使用 GAN 或（生成对抗网络）、Leochares 于公元前 330 年制作的亚历山大大帝半身像以及艺术家 Jude Maris 绘制的亚历山大面部照片，创作了一幅栩栩如生的亚历山大大帝肖像。最终产品：用 GANA 解释亚历山大大帝生成对抗网络 (GAN) 是由 Ian Goodfellow 设计的机器学习框架。该概念最初发表在 2014 年的论文《生成对抗网络》中。核心思想是创建一个系统，其中两个神经网络在游戏中相互竞争，生成具有与训练集相同统计数据的新数据。例如，用照片训练的 GAN 可以生成至少在表面上看起来对人类观察者来说真
“Watch This Picture” Chartbook
在“资产价格下跌时您可能想看这幅图”中，我们讨论了一项名为无形支出能力 (TSP) 的综合指标。我们还承诺，随附的图表手册（您正在阅读的帖子）将跟踪自 1954 年以来每次商业周期扩张期间的无形支出能力，以及其他图表。以下是商业周期扩张图表。TSP […]
