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财政 - 货币协调：回顾 - 2024年8月
2就本文而言，GDP的增长已被视为主要的周期性指标（在审查1990年代，2000年代，2000年代，2010年代和COVID-19的每个“周期”之后的图表中，还包括付款和CPI通货膨胀量的当前帐户，包括麦克（Macro of Macro（Im im iM iM Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im in Im Im Im Im Im Im Im Im Im Im））。为简单的利益而采用了这种（简约的）方法，但由于在整个周期中，包括在失业方面，包括在整个周期中对发展的一定损失。然而，除了整个期间失业率的趋势下降外，失业率的周期性波动与GDP增长的趋势大致相对应，随着与亚洲金融危机，GFC，GFC和GFC和Covid-19 Pemical的失业率相对应增加，但在pandemic中，却不太在于Pandepic。
d'Artis kancs供应链的不确定性
是由最近经历的系统性冲击（共同的19日大流行和成熟的俄罗斯对乌克兰的侵略战争）的动机，这些俄罗斯对乌克兰产生了新的不确定性形式 - 本文探讨了供应链在风险厌恶和模棱两可下的供应链鲁棒性。我们旨在了解深度不确定的系统事件对供应链弹性的潜在后果，以及信息精度如何影响各个代理的选择以及链级的准备，以汇总冲击。以不确定性增强了一个简约的供应链模型，我们分析了上游采购决策与供应链生存概率之间的关系。规避风险和歧义性的单独优化代理的上游采购路径都是有效的，但很容易受到总体冲击的影响。相比之下，与个人决策基线相比，下游公司采购决策的链级协调可以定性地改善整个供应链的鲁棒性。这样一个强大的决策确保在发生总体冲击（独立于其实现）的情况下，上游供应商的一部分将得以生存，即使在最苛刻的情况下，也将确保最终商品的供应。我们的结果还表明，输入源多样性提取了已预定效率的成本。
面向机器人的个性人工智能：目标型生成人格模型用于通过人形机器人的非语言行为表达个性时的潜在群体容量
设计机器人个性是一项多方面的挑战。每个与人类互动的机器人都是一个独立的物理存在，可能需要自己的个性。因此，机器人个性工程师面临的问题与人格心理学家的问题相反：机器人个性工程师需要将一批相同的机器人制造成个体个性，而不是对已经存在的个体个性进行全面而简约的描述。到目前为止，机器人个性研究在展示机器人个性的积极影响方面卓有成效，但在如何大规模设计机器人个性方面尚无进展。为了为大规模生产的机器人设计机器人个性，我们需要一个生成性个性模型，该模型具有将机器人的个体特征编码为个性特质的结构，并生成具有反映这些特征的个体间和个体内差异的行为。我们提出了一种由目标塑造的生成性人格模型，作为我们一直致力于的机器人人格人工智能的一部分，并且我们进行了测试，以调查当该模型用于通过人形机器人头部的非语言行为表达人格时，它实际上可以支持多少个个体人格。
EDF 6222 应用行为分析概念
课程大纲生效日期：2024 年 8 月 1 日 先决条件 学生必须有资格参加硕士课程，并且必须完成 EDF 6225、EDF 6226、EDF 6223 和 EDF 6437，成绩为 B 或更高。这是一门哲学课，非常重视写作。课程描述。本课程通过 BF Skinner 的著作以及该领域的其他历史贡献者来研究应用行为分析的哲学基础。强调科学的基本假设，包括决定论、选择论、经验主义、简约主义和实用主义。然后将这些概念与临床和现实世界中的应用活动联系起来。内容基于行为分析师认证委员会 (BACB) 第 6 版测试内容（见下文“涵盖的主题”），以及国际行为分析师协会 (ABAI) 致力于培养行为主义历史和哲学、理解行为的理论方法以及从行为分析的概念和原则角度解释行为的能力。课程形式/类型本课程 100% 在线。学生将被要求参加每周的在线视频会议式课程，并访问 Canvas 中的支持视频和文档，包括教学大纲、作业和评估。每周必须参加现场或录制的课程，并使用西佛罗里达大学提供的在线教育平台进行监考。课程学习成果
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。
果蝇中的平行和收敛的多感官级联反应
连接组是突触连接的网络图。任何连接组的关键功能作用是约束神经元信号传导并雕刻整个神经系统的活动流。连接组在有关器官环境的快速传播中起着核心作用，从感觉神经元到高阶神经元，以进行动作计划，并最终再到效应子。在这里，我们使用一种简约的活动模型扩散模型来研究连接组在塑造假定的感觉级联反应中的作用。我们的模型允许我们模拟从传感器到其他大脑其余的信号通路，绘制不同感觉方式之间这些途径的相似性，并识别通过不同感觉方式同时激活的收敛区域 - 神经元。此外，我们考虑了两个多感官集成方案 - 一种合作的情况，在这种情况下，不同的感觉方式相互作用以“加快”（减少）神经元的激活时间和一个竞争性的“获胜者夺走所有情况”，其中不同的感觉流与同一神经领域相比。最后，我们使用数据驱动的算法根据级联模拟期间的行为将神经元分为不同的类别。我们的工作有助于强调“简单”模型在丰富连接数据中的作用，同时根据其联合连接/动力学属性提供数据驱动的神经元分类。
NIPBL+
外染色体DNA（ECDNA）是癌症局灶性致癌基因扩增的中心机制，发生在大约15％的早期癌症和30％的晚期癌症中。ECDNA通过动态调节基因拷贝数并重新启动基因调节网络，驱动肿瘤形成，进化和耐药性。阐明ECDNA扩增的基因组结构对于理解肿瘤病理学和开发更有效的疗法至关重要。 配对的末端短阅读（Illumina）测序和映射已被用来使用断点图表示eCDNA扩增，其中将ECDNA的推断架构编码为图中的循环。 断点图的遍历已用于成功预测癌症样品中的ECDNA。 然而，在识别断点，复杂的重排和内部重复的鉴定以及ECDNA结构的细胞到细胞异质性的反卷积方面，短阅读技术在识别中固有限制。 长读技术，例如来自牛津纳米孔技术，具有改进推理的潜力，因为读取较长在映射结构变体方面更好，并且更有可能跨越重新排列或重复的区域。 在这里，我们提出了珊瑚（通过长读数的扩增完全重建），用于使用长阅读数据重建ecdna架构。 珊瑚重建可能使用二次编程的循环档案，同时优化重建的简约，解释了拷贝数和长阅读映射的一致性。 可用性：https：//github.com/ampliconsuite/coral阐明ECDNA扩增的基因组结构对于理解肿瘤病理学和开发更有效的疗法至关重要。配对的末端短阅读（Illumina）测序和映射已被用来使用断点图表示eCDNA扩增，其中将ECDNA的推断架构编码为图中的循环。断点图的遍历已用于成功预测癌症样品中的ECDNA。然而，在识别断点，复杂的重排和内部重复的鉴定以及ECDNA结构的细胞到细胞异质性的反卷积方面，短阅读技术在识别中固有限制。长读技术，例如来自牛津纳米孔技术，具有改进推理的潜力，因为读取较长在映射结构变体方面更好，并且更有可能跨越重新排列或重复的区域。在这里，我们提出了珊瑚（通过长读数的扩增完全重建），用于使用长阅读数据重建ecdna架构。珊瑚重建可能使用二次编程的循环档案，同时优化重建的简约，解释了拷贝数和长阅读映射的一致性。可用性：https：//github.com/ampliconsuite/coral与以前的基于简读的工具相比，珊瑚在广泛的模拟和9个数据集中的重建基本上改善了重建。随着长阅读的用法变得广泛，我们预计珊瑚将成为培养肿瘤中局灶性扩增的景观和演变的宝贵工具。
尼日利亚的外国直接投资和经济增长
摘要：本研究评估了尼日利亚的外国直接投资流量和以实际国内生产总值和就业率代表的经济增长。指导研究的假设是根据既定目标制定的，并审查和评估了相关的理论和实证文献。相关数据摘自尼日利亚中央银行、国家统计局和世界银行的年度统计公报。使用增强型迪基·富勒方法进行单位根检验，结果表明研究的变量以不同的顺序整合。采用 Johansen 协整检验探讨各模型变量间的长期关系，最大特征值迹统计检验结果表明两个模型变量间存在协整关系，因此本文继续采用简约误差修正机制评估各模型的短期关系，发现汇率决定系数与实际国内生产总值呈正相关且显著，而与就业率呈负相关且显著。进一步说，贸易政策与尼日利亚实际国内生产总值和就业率呈正相关但不显著，而人力资本技能与尼日利亚实际国内生产总值呈正相关且显著，但与就业率不显著。该研究建议政府应制定一套跨国公司行为准则，以遏制其限制性商业行为，限制其从尼日利亚汇回利润，并确保其利润的很大一部分重新投资到尼日利亚经济中，从而为尼日利亚失业青年大军创造就业机会。
联想 Q24i-20 显示器 - 超薄，壮观！
轻薄、时尚、性能卓越——联想 Q24i-20 显示器不仅能满足您的所有需求，还能满足您的更多需求。23.8 英寸 FHD（1920 x 1080）超大平面转换显示屏可满足您的所有需求——无论您是学生还是在家办公的专业人士。借助 120% sRGB 色彩空间显示屏，即使从广视角也可以看到鲜艳的色彩。该显示器配有时尚的镀铬高度可调支架，可提供极致的观看舒适度。其独特的设计是一项非凡的工程壮举，兼具风格和功能性。此外，支架还配有一个方便的集成手机支架，可安全放置您的智能手机。它采用自然低蓝光技术（经 TÜV Eyesafe 和 TÜV Hardware Low Blue Light 认证），可减少有害蓝光，不会产生任何色彩失真，并且无需任何设置，对眼睛无害。这款显示器采用超薄的 7.1 毫米外形，简约而美观。配备强劲的双 3W 扬声器系统，让您获得身临其境的体验。这款显示器在软件方面也非常强大。它与联想 Artery 软件兼容¹，可让您快速轻松地调整显示器控件。现在，您可以校准显示器显示性能、选择高级显示设置并定义颜色范围。查看联想 Q24i-20。您不太可能想看看其他产品。
意外反应是压缩记忆状态的探测
近期记忆容量有限，不可避免地会导致对过去刺激的部分记忆。还有证据表明，对新奇或罕见刺激的行为和神经反应取决于一个人对过去刺激的记忆。因此，这些反应可以作为不同个体记忆和遗忘特征的探测。在这里，我们利用了两种固有涉及遗忘的刺激序列有损压缩模型，这不仅在许多情况下是必需的，而且具有理论和行为优势。一个模型基于一个简单的刺激计数器，另一个模型基于信息瓶颈 (IB) 框架，该框架为生物和认知现象提出了一个更普遍、理论上合理的原理。这些模型用于分析通常称为 P300 的新奇检测事件相关电位。在听觉奇异范式中记录的 P300 反应的逐次试验变化都经过每个模型的测试，以提取每个受试者的两个刺激压缩参数：记忆长度和表征准确性。然后利用这些参数估计受试者在任务条件下的近期记忆容量极限。结果以及最近发表的关于单个神经元和 IB 模型的研究结果强调了如何利用有损压缩框架来解释不同空间尺度和不同个体的神经反应的逐次变化，同时使用基于理论的简约模型提供不同表征水平的个体记忆特征估计值。