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World File Search System所见
2025 年欧元区报告 - 经济与金融
欧元区表现出了非凡的韧性，经受住了快速通货紧缩的考验，对就业的影响微乎其微。预计总体通胀将在 2025 年恢复到中期目标，并在 2026 年进一步下降，因为能源引发的高通胀大多是暂时的。成功的通货紧缩伴随着强劲的劳动力市场，在面对巨大的宏观经济冲击时，劳动力市场克服了人们对大规模失业的担忧。2022 年底至 2024 年中期，欧元区的就业人数增加了 300 万，在通胀快速下降的背景下，实际工资开始增长。从经济和社会角度来看，购买力的恢复是有益的，有助于减少不平等并促进总需求。欧元区吸收冲击和反弹的能力，正如其对疫情和能源冲击的反应所见，也促成了这一结果。总体来看，预计2024年年均实际GDP增长率为0.8%，2025年将达到1.3%，2026年将达到1.5%。
2024 年阿肯色州中部地区经济
虽然整个区域经济稳步增长，但其组成部门更为复杂。下图显示了过去一年中变化最大的四个部门的就业增长或下降情况。1 如您所见，最大的赢家是卫生和教育部门（从数据上看，主要是卫生部门）。增加 3,400 个工作岗位表明该地区卫生行业的增长，这得益于大流行后恢复常规医疗筛查。新冠疫情后恢复正常可能有助于解释休闲和酒店业的增长。建筑和采矿业（主要是建筑业）就业岗位的增长可能反映了 I-30 走廊沿线的公路建设以及商业建筑活动。零售业 1,800 个工作岗位的流失可能反映了大流行后的调整，联邦刺激资金的减少，这在 2020-2022 年期间刺激了零售需求。然而，区域零售额一直相对稳定，因此失业可能反映了劳动力短缺——雇主根本找不到足够的工人来填补零售业岗位。
点云模型改善了机器人学习者的视觉鲁棒性
摘要 - 视觉控制策略在视觉条件（如照明或摄像机位置）与训练过程中所见的情况有所不同时可能会遇到重大的性能降解 - 通常甚至在较小的差异方面表现出急剧下降的能力。在这项工作中，我们研究了基于RGB-D和基于点云的视觉控制策略的这些类型的视觉变化的鲁棒性。要对基于模型和基于模型的强化学习者进行这些实验，我们引入了一种新颖的Point Cloud World Model（PCWM）和基于点云的控制策略。我们的实验表明，明确编码点云的策略比其RGB-D对应物更强大。此外，我们发现我们提出的PCWM在训练过程中的样本效率方面显着优于先前的工作。在一起，这些结果表明，通过点云进行有关3D场景的推理可以提高性能，减少学习时间并增加机器人学习者的鲁棒性。项目网页：https：//pvskand.github.io/projects/pcwm
超越属性的原始概念 - 对象组成学习
从所见的属性 - 对象对学习以概括为未看到的组合物，已在组合零拍学习（CZSL）中进行了广泛的研究。但是，CZSL设置仍然仅限于看到的属性和对象，并且不能概括地看不见的概念及其组成。为了克服这一局限性，我们提出了一项新任务，开放的词汇 - 组成零 - 折射学习（OV-CZSL），其中评估了未看到的属性，对象和看不见的组成。表明OV-CZSL是一个具有挑战性但可解决的问题，我们提出了基于存在的数据集MIT态的三个新基准（Isela，Lim和Adelson 2015），C-GQA（Mancini等人（Mancini等）（Mancini等人）2022）和vaw-czsl（Saini，Pham和Shrivastava 2022; Pham等人2021），以及新的基准和评估设置。我们将语言嵌入和外部词汇与我们新颖的邻里扩展损失一起使用，以允许任何方法学习观察和看不见的原始物之间的语义相关性。
limosilactobacillus Reuteri归一化的血脑屏障功能障碍和与产前暴露于Lipopolysacc
源自晚期妊娠感染的摘要母体免疫激活（MIA），如妊娠膜炎中所见，在后代中神经发育缺陷的风险显着增加。通过补充母体益生菌来操纵早期菌群已被证明是改善预后的有效手段。但是，这些机制尚不清楚。在这项研究中，我们证明了MIA通过将怀孕的大坝暴露于脂多糖（LPS）的模型中，诱导了血管欠发达，在prewean Prewean时代，血管的渗透性和星形胶质细胞增长增加。BBB生命早期的发育和功能赤字在以后的生活中会损害空间学习。limosilactobacillus reuteri（L. reuteri）从出生时开始补充了BBB欠发达和功能障碍相关的认知功能。母体L. Reuteri介导的后代微生物通讯和代谢反应的β多样性的改变提供了促进BBB完整性和长期神经发育结果的机制和潜在目标。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
![arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f08f1aee69cc179cf9f481f2bc9e7e619c2cf4e0.webp)
arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024
摘要。我们介绍了Autober，这是一种用于VI-SUAL实体识别的自回归模型。我们的模型通过采用检索增强的结构发电来扩展自回归的多模态大型语言模型。它可以减轻台面外的低性能，同时在需要视觉推理的查询中出色。我们的方法学会了通过与没有外部撤回器的序列序列物镜并行进行硬性负面训练，以在巨大的标签空间内区分相似的实体。在推论期间，检索到的候选人答案列表通过删除无效的解码路径来明确指导语言构成。所提出的方法在最近提出的烤箱-Wiki基准测试中实现了不同数据集拆分的显着改善，而所见实体的准确性从32.7％上升到61.5％。它通过实质性的两位数边际表现出了在看不见和查询分裂的卓越性能，同时还可以保留有效地转移到其他无需进一步训练的基准的通用视觉问题上的能力。
Ng, A., Medeiros, D. , McGill, M., Williamson, J. 和 Brewster ...
研究已经研究了坐式办公室和房间环境中的虚拟显示器和桌面 [35,38]，但即使是基本配置的多显示器虚拟桌面在交通环境中的可用性也尚未得到检验。除了狭窄的空间外，交通环境还带来了额外的可供性——它们通常是共享的社交空间，其他人就在乘客附近。虽然先前的研究已经研究了 MR 耳机在这些环境中使用的社会可接受性 [46]，但这种社交存在对我们在用户周围定位和放置虚拟内容的方式可能产生的影响仍未得到探索。例如，用户可能希望避免查看放置在其他乘客个人空间内的虚拟内容，这反过来可能表明，基于常见物理显示器配置的标准宽多显示器配置（如 Oculus Home 或研究 [35] 中所见）不太适合共享环境中的乘客。此外，对于飞机上的乘客，虚拟和增强显示器的定位研究较少。我们的研究结果还可以为设计师和研究人员提供潜在有效的
可持续能源工程计划
可持续能源工程（SEED）计划涉及与可再生能源，生产，传输和分销相关的主题。可再生能源被讨论为永久且环保的来源。所见是跨学科的专业，它还包括机械工程的一些主要课程。此外，由于电子电路和逻辑电路是能量系统的主要部分，因此在这项专业中仔细处理。电脑接口在能量系统的电气和机械零件与这些系统的处理器接口的地方还涵盖。电动机等电机，发电机和变压器以及它们的控件在此程序中研究了。作为一项工程课程，看到了一项严格的课程，需要至少164个学时，大约需要5年才能完成。必须完成课程图中列出的所有课程，必须完成毕业的资格。要获得伯利恒大学获得学士学位的学士学位：下面列出的大学要求。以下列出的要求最低平均分数（GPA）为2.00。以下列出的教师要求。在伯利恒大学获得的所有年级计算的最低累积GPA为2.00。