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全球经济晴雨表：世界经济综合指标
摘要：本文介绍了世界商业周期的同步和领先综合月度指标——全球经济晴雨表。两者均以世界产出增长率周期为目标。这些指标的计算包括两个主要阶段。第一阶段包括变量选择程序，其中使用预设的相关阈值和参考序列的目标结果作为选择标准。在第二阶段，将选定的变量组合并转换为相应的综合指标，以参考序列作为响应变量，计算为第一个偏最小二乘因子。在本文提到的最后一个年份（2018 年 12 月），在第一阶段测试的 1681 个变量的 6605 个转换中，1275 个被选入同步指标，1228 个被选入领先综合指标。我们在伪实时设置中分析了这两个新指标的特征，并证明这两个指标都是迄今为止发布的全球商业周期少数指标的有用补充。
高级复合材料结构概念和材料...
3.0 'ISPAN' Module Development .............................................................. 15 3.1 Flat Stiffened Panel .......................................................................... 16 3.1.1 DIAL Shell Element .............................................................. 18 3.1.2 Model Geometry .................................................................. 19 3.1.3 Loads .....................................................................................................................................................................................................................................................边界条件................................................................................................................................................................................................................................................................... 21 3.1.5解决方案............................................................... 3.2.1.1 Example 1 Linear Static Analysis .................................. 26 3.2.1.2 Example 2 Bifurcation Buckling Analysis ........................ 31 3.3 Flat Rectangular Tubular Truss Core Panel ............................................... 35 3.3.1 Program Components ............................................................ 35 3.3.1.1 Command Module ................................................... 35 3.3.1.2前处理器..................................................................................................................................................................................................................................... 3后处理器.............................................................................
具有放松的设置假设的普遍合并协议
加密协议的理想目标是在协议与其他协议实例组成时进行保障安全性。普遍组合（UC）协议在很强的意义上提供了此保证：即使与不限制的任意协议实例同时组成，协议也可以安全。ever，已知用于执行一般任务的UC协议仅在大多数参与者诚实或在常见参考字符串（CRS）模型中才存在，其中所有分析都可以访问从某些预分发的分布中汲取的常见字符串。此外，即使在理想的身份验证的沟通中也是不可能的，以UC的方式执行许多有趣的任务，而没有诚实的多数或设置假设。因此，一个自然的问题是，是否存在与UC协议仍然低的CRS模型相比，是否存在更多的设置假设。我们在事务所中回答了这个问题：我们提出了替代性和放松的设置，并表明它们可以支持CRS模型中UC协议的一般可行性结果。这些替代假设具有“公共钥匙式结构”的avor：当事方已注册了公共钥匙，不需要完全信任罪名的注册机构，并且无需全球信任和可用。此外，与CRS模型中的已知协议不同，即使违反了设置假设，提出的协议也可以保证一定的安全级别。
具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
菌丝体结合复合材料在建筑业中的应用简述
菌丝体结合复合材料是一类新型可持续且价格实惠的生物复合材料，最近被引入包装、时尚和建筑领域，作为传统合成材料的替代品。近年来，人们进行了广泛的调查和研究，以探索菌丝体结合复合材料的生产和加工方法以及寻找其潜在应用。然而，这种新型生物复合材料在建筑行业的应用仅限于小规模原型和展览装置。机械性能低、吸水率高以及缺乏标准生产和测试方法等问题仍然是菌丝体结合复合材料用作非结构或半结构元素时需要解决的主要挑战。这篇简短的评论旨在展示菌丝体结合复合材料在建筑领域的应用潜力，包括隔热和隔音以及替代干式墙和瓷砖。本综述总结了有关建筑领域使用的菌丝体结合复合材料的特性的主要可用信息，同时提出了未来研究和开发这些生物复合材料在建筑行业应用的方向。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。