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World File Search System古典
开放经济的古典模型。问题 1（曼昆）
考虑一个由大型开放经济体 (BOE) 和世界其他地区 (ROW) 组成的世界。大型开放经济体的产量为 Y=1000，ROW 的产量为 Y=1300。BOE 和 ROW 的消费函数均为 C=20+0,5Y；BOE 的政府支出为 400，ROW 的政府支出为 300。BOE 的投资函数为 I=450- 2500r，ROW 的投资函数为 I=410-2000r。
神义论、最高天意和半古典有神论
我定义了另一种类型的神意。例如，过程有神论 (PT) 和半古典有神论 (ST) 是拒绝传统的神全能教义的立场，并指出上帝存在，同时拥有永恒的爱、对当下的完全了解和永恒的力量等至高属性。我称之为最高天意，因为上帝以至高属性统治宇宙。换句话说，至高无上的存在以慈爱的方式统治着宇宙，不可能对创造物进行细致的控制。PT 的支持者，也称为新古典有神论，包括 Hartshorne、5 Edwards、6 Griffin、7 Cobb、8 和 Oord。9 或者，Goetz 引入了 ST。10 相关的古代最高天意版本包括琐罗亚斯德教和柏拉图的《蒂迈欧篇》中的天意教义。11
从新古典增长模型看俄罗斯的工业化和经济发展
本文通过双部门新古典增长模型，研究了 1885-1940 年间俄罗斯从农业经济向工业经济的结构转型。我们构建了一个数据集，涵盖 1885-1913 年的沙皇俄国和 1928-1940 年的苏联。我们开发了一种方法来识别对俄罗斯经济发展产生最大量化影响的摩擦类型和经济机制。我们发现，进入壁垒和非农业部门的垄断权力是沙皇俄国在第一次世界大战前未能实现工业化的最重要原因。1928 年以后，苏联的工业转型主要是通过减少此类摩擦来实现的，尽管与此同时，农业和非农业部门的生产率表现都显著下降。我们没有发现任何证据表明沙皇农业制度是劳动力重新分配到制造业的重大障碍，也没有证据表明“大推动”机制是苏联增长的主要驱动力。
CEL/ECN 304 古典至现代经济思想
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古典和量子制度中的统一纳米测量学
在过去三年中，全球锁定，地缘政治紧张局势不断升级和原材料的高需求导致电子芯片短缺。这种短缺影响了家用电器，汽车，计算设施和整个技术领域的生产，对移动网络，可再生能源生产，医疗保健和数字化产生了负面影响。以前的现代社会从未经历过这样的短缺，因此自主芯片生产，而使它最重要的技术是光刻的光刻和光学维度计量学，对世界上最大的经济体来说已经在战略上变得重要。自2000年以来，欧洲的半导体制造业已从全球生产能力的24％下降到8％。此外，它目前主要集中在成熟的微芯片技术上，仅在高级芯片技术上只有很小的一部分。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。