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神经网络中的量化优势与局限性
● 1943 年 - Pitts 和 McCulloch 创建了基于人脑神经网络的计算机模型 ● 20 世纪 60 年代 - 反向传播模型基础 ● 20 世纪 70 年代 - AI 寒冬：无法兑现的承诺 ● 20 世纪 80 年代 - 卷积出现，LeNet 实现数字识别 ● 1988-90 年代 - 第二次 AI 寒冬：AI 的“直接”潜力被夸大。AI = 伪科学地位 ● 2000-2010 年 - 大数据引入，第一个大数据集 (ImageNet) ● 2010-2020 年 - 计算能力，GAN 出现 ● 现在 - 深度学习热潮。AI 无处不在，影响着新商业模式的创建
量化步态和共同试验的平衡结果
摘要摘要，以疾病改良的药物在地平线上进行性行为性共济失调，生态有效，细粒度，数字健康指标非常有必要增加临床和患者报告的结果指标。步态和平衡干扰最常作为退化性小脑共济失调的第一个迹象，并且是疾病进展中据报最多的残疾特征。因此，数字步态和平衡度量构成了临床试验的有希望的和相关的绩效结果。这次叙述性综述和嵌入式共识将描述数字步态和平衡测量值的敏感性的证据，以评估共济失调的严重程度和进展，提出了一种共识方案，用于在自然史研究和临床试验中建立步态和平衡指标，并讨论将其用作绩效结果的相关问题。
基于自然的创新生物量化剂对农业的影响
lable气候变化导致意外的干旱，极端温度，过度降雨和意外风暴，导致过去从未发生过的灾难。考虑到这一点，建立环境友好机制至关重要。近年来，农业化学物质的不受限制和不受限制地使用了，以获得更高的产量，而另一侧的产量导致了几个农业问题和损坏的土壤。过度使用化学氮肥不仅会加速土壤酸化，还冒着污染地下水和大气的风险。生物肥料和那些包含土壤本地微生物群的投入为减轻不利气候变化的负面影响提供了更安全的选择。Mycorrhiza是一种土壤真菌，在自身与宿主植物根部之间建立了共同的共生关联。它对植物营养产生了重大贡献，特别是磷摄取以及固定（例如Zn）和移动（S，Ca，k，k，fe，Mn和N）元素的选择性吸收
量化化石燃料造成的空气污染的经济成本...
● 基于最近关于化石燃料燃烧对全球空气污染物水平的贡献以及空气污染对健康的影响的研究进展，首次对化石燃料造成的空气污染的全球经济成本进行评估。● 据估计，2018 年化石燃料造成的空气污染的经济成本为 2.9 万亿美元，占全球 GDP 的 3.3%，远远超过快速减少化石燃料使用可能产生的成本。● 据估计，2018 年有 450 万人因接触化石燃料造成的空气污染而死亡。平均而言，每例死亡导致寿命损失 19 年。● 化石燃料 PM2.5 污染造成 18 亿天的工作缺勤、400 万例儿童哮喘新发病例和 200 万例早产，以及影响医疗成本、经济生产力和福利的其他健康影响。
基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
量化宽松，回购市场和利率的期限结构
*莱布尼兹金融研究所安全，歌德大学法兰克福大学，西奥多 - - 阿多尔·普拉茨3，60323，法兰克福，德国法兰克福，德国，jappelli@safe-frankfurt.de。† Leibniz Institute for Financial Research SAFE, Goethe University Frankfurt, Theodor-W.-Adorno-Platz 3, 60323, Frankfurt am Main, Germany, Ca' Foscari University of Venice, Dorsoduro, 3246, 30123 Venezia, Italy, and CEPR, pelizzon@safe.uni-frankfurt.de .‡纽约大学，伦纳德·N·斯特恩商学院和纽约大学上海，考夫曼管理中心，西四街4444号，9-68，10012，纽约，纽约，msubrahm@stern.nyu.edu。我们感谢Giovanni Dell'ariccia，Wenxin du，Darrell Duffie，Ester Faia，Matthias Fleckenstein，Robin Greenwood，Zhiguo He（讨论者），Florian Heider，Yesol Huher，Yesol Huh，Sebastian Inte，Sebastian Inte，sebastian jermann，Urban Jermann，Francis Lucistaff，Errikano（Erikano），Erikano（Erikano），Erikano（Erika） Melissinos, Andrea Modena, Cecilia Parlatore, Pietro Reg- giani, Stephen Schaefer, Fabian Smetak (discussant), Claudio Tebaldi, Davide Tomio, Bruce Tuckman, Dimitri Vayanos, Ernst-Ludwig von Thadden, Olivier Wang, Geoffery Zheng, and seminar and conference participants at l'Association Franc¸aise de金融，意大利银行，美联储委员会，歌德大学，莱布尼兹金融研究所安全，第21届国际会议信贷，第9届国际主权债券市场会议，国际风险管理会议（IRMC），LSE，纽约市，纽约大学，纽约大学，乌马斯·阿姆斯特·阿姆斯特·阿姆斯特，威尼斯·阿姆斯特，威尼斯·菲利斯·菲利斯·沃尔·沃尔特·沃尔特·沃尔特·沃尔特 -任何剩余的错误都是我们的。该项目得到了莱布尼兹金融研究所安全的支持。该论文的先前版本的标题为“回购专业的首选范围模型”。 Subrahmanyam非常感谢亚历山大·冯·洪堡基金会（Alexander von Humboldt Foundation）和纽约大学斯特恩（Nyu Stern）的全球经济和商业中心，分别通过Anneliese Maier Award和Anneliese Maier Award和The Acculty Grant Award，以及CA'Foscari Wente University of Wenite University of Wenite University of the研究的早期阶段进行了研究。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。