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一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查
目的：由于缺乏证据，慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心房颤动（AF）的共存尚不清楚。这项研究旨在找到β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI）对这一特殊人群的影响。患者和方法：我们设计了一项观察性的现实世界研究，其中包括来自全国20家医院的2016名AF患者。从病例报告表中提取了COPD的诊断，并由专家确认。研究终点是全因死亡率。Kaplan-Meier曲线和对数秩检验用于分析不同处理的预后。进行了几种多变量COX回归模型，以识别药物的独立预后价值。结果：大约30％的患者被处方β受体阻滞剂或RAASI。生存曲线表明，β受体阻滞剂不会影响AF患者的AF患者的全因死亡率（P = 0.130）。RAASI患者的预后比没有的预后更好（p = 0.011）。在多变量的COX回归分析调整了人口统计学，其他合并症和治疗方法之后，β受体阻滞剂和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）并未独立影响端点。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）仍然是AF患者总生存的保护因素（模型1：HR = 0.45，95％CI 0.21-0.98，p = 0.045，P = 0.045;模型2：HR = 0.41，95％CI 0.18-0.18-0.93，p = 0.0.0.93，p = 0.034； 0.16–0.89，p = 0.026）。结论：β受体阻滞剂不会影响AF和COPD患者的总体生存率，而ACEI可能具有保护性。关键词：心房颤动，慢性阻塞性肺部疾病，β受体阻滞剂，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
算法方法避免了不一致的可行性中的局部最小值
摘要非convex优化的主要挑战是找到一个全局最佳的挑战，或者至少要避免“不良”本地最小值和毫无意义的固定点。我们在这里研究算法与优化模型和正则化相反的程度可以调整以实现这一目标。我们认为的模型是许多局部最小值的非概念，不一致的可行性问题，在这些点上，这些点之间的差距在这些点的附近最小。我们比较的算法都是基于投影的算法，特别是环状投影，环状放松的Douglas-Rachford算法以及放松的Douglas-Rachford在产品空间上分开的。这些算法的局部收敛和固定点已经在详尽的理论研究中表征。我们在轨道分辨光子发射光谱（ARPES）测量的轨道层析成像的背景下演示了这些算法的理论，这些理论都是合成生成和实验性的。我们的结果表明，虽然循环投影和循环恢复了Douglas-Rachford算法通常会汇聚最快，但重新使用Douglas-Rachford在产品空间上划分的方法确实从其他两个算法的不良本地算法中移开，最终从其他两个算法中掌握了当地最小值的群库，与全球范围的群体相关点，以确定了与全球范围相对应的群体的关键点。
宿主免疫地位对不一致的反sars的影响 -
1个免疫基因组学和炎症研究团队，里昂大学，爱德华·赫里奥特医院，法国里昂69003； frederic.coutant@univ-lyon1.fr 2免疫学部，里昂 - 苏德医院，里昂的医院公民，69310法国Pierre-bénite，法国3号Dendritics-Edouard Herriot医院，法国69003 Lyon，法国； JEAN_JACQUES_PIN@HOTMAIL.FR 4病毒学系，北部医院网络国家参考中心感染剂学院，法国里昂69004； flimence.morfinfin-sherpa@chu-lyon.fr 5 Virpath团队，CIRI，INSERM U1111，CNRS UMR5308，ENS LYON，ENS LYON，CLAUDE BERNARD LYON 1，69100 LYON，LYON，法国6，法国6，感染和热带疾病，HOSTICES CIVER NIVERS，HOSTESSICESS FIVERS，HOSTESSICESS HOSIDERS HOSIDESS HOSIDESS，FIRMANDE SESE SESE SESE，699004，69.9004 004 004 004; tristan.ferry@chu-lyon.fr 7 Stapath Team，CIRI，Inserm U1111，CNRS，UMR5308，Ens Lyon，University Claude Bernard Lyon 1，69100法国里昂，法国8里昂8，圣伊蒂恩大学医院stephane.paul@chu-st-etienne.fr 9 Gimap Team，Ciri，Inserm U1111，CNRS，UMR530，University Claude Bernard Lyon 1，CIC 1408疫苗，42023 Saint-Etienne，法国，法国； bruno.pozzetto@univ-st-etienne.fr 10传染病特工和卫生部，圣泰恩大学医院，42055法国圣伊蒂安，法国11 Sainbiose 11 Sainbiose，Inserm，inserm，U1059，U1059，里昂大学，42270 Saint-Etienne，42270 Saint-Etienne，France，France; myriam.normand@univ-st-eetienne.fr 12，法国里昂69003 Edouard Herriot医院免疫学和风湿病学系
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数
MSCI世界气候变化巴黎一致的低碳选择指数是由MSCI世界气候变化指数构建的指数，其中包括23个发达市场（DM）国家 /地区的大型和中型证券。*该指数旨在代表一项投资策略的绩效，该策略根据与气候过渡风险和机会相关的机会和风险来重新持续证券，同时满足欧盟基准法规的相应最低要求。此外，根据MSCI分类框架和基于某些ESG和气候变化标准的公司证券，该指数还根据基于热煤的发电和分类的公司的证券排除了公司的证券。为了避免浓度，然后根据MSCI 10/40索引方法将指数封顶。
量子测量的热力学一致的方法
考虑一个量子测量机器的一般显微镜模型，该模型包含量子探头与热水浴的耦合，我们分析了实现量子测量所需的能量资源，其中包括产生系统设备相关性，不可逆的tran tran- tran-统计混合物的确定性混合物，以及确定的静止 - 以及一个光明的复合。至关重要的是，我们没有诉诸其他量子措施来捕获objective测量结果的出现，而是利用热浴的特性，从而重新记录了测量的自由度，从而自然地实现了量子达尔文主义的范式。在实践中，该模型允许我们对序列过程进行Quantative的热力学分析。从第二定律的表达中，我们展示了最小的重新工作工作如何取决于所测量的系统的能量变化加上信息的理论数量 - 表征了测量的效果 - 效率和完整性。另外，我们表明可以执行热力学可使用的测量，从而达到最小的工作支出，并提供响应方案。最后，对于有限的时间测量协议，我们说明了有限的热电学过程中固有的熵产生的上升产生所引起的侵扰工作成本。这重点介绍了测量速度和工作成本的速度之间的出现，除了测量和工作成本的效率之间的权衡。我们将这些发现应用于测量驱动量子发动机的热力学平衡中的新见解。