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发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
媒体平台的内容提供策略和利润来源
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商（例如，Spotify、Hulu），而其他媒体平台的利润则来自广告商（例如，Jango、Tubitv）或消费者（例如，Tidal、Netflix）。因此，媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中，我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响，同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析，我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型：内容供应商、消费者和广告商。首先，我们对完全竞争内容市场的分析表明，虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿，但它会损害平台的利润。其次，与我们的直觉相反，平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三，广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四，垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外，竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后，我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。
认知控制与抑制中的焦点和大规模同步模式：综述
研究认知功能与潜在大脑活动之间的关系一直是、现在仍然是最大的神经科学挑战之一。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种领先的成像方法，用于量化和绘制与大脑活动相关的代谢变化的地理分布，包括静息时 (Riedl et al., 2016) 或主动处理信息时 (Chen and Glover, 2015)。脑电图 (EEG) 是一种成熟的电生理技术，可安全、非侵入性地 (Cohen, 2017) 记录静息或执行任务时 (Zani and Proverbio, 2003) 突触后浅层大脑活动的时间准确记录 (Burle et al., 2015)。结合脑磁图 (MEG)，EEG 对理解不同频率的大脑振荡与特定心理状态和过程的关系做出了广泛贡献 (Benedek et al., 2014)。此外，它还允许测量振幅、相位和同步性的局部变化，并探索与特定认知功能（Perfetti 等人，2011 年；Groppe 等人，2013 年；Roux 和 Uhlhaas，2014 年）相关的空间和时间分布，例如注意力和记忆力。本文将回顾支持认知控制和抑制的焦点和大规模协调模式的当前知识。
储能系统的概念建模
SaltX 技术。SaltX 是一家瑞典公司，开发了一种在盐中化学储存能量的技术。该技术使用纳米涂层盐来储存能量。通过分离盐和水分子，该系统为“热电池”充电。当盐不带电时，它是盐和水的混合物。反应堆将盐加热到 500°C，水蒸发，反应堆为干盐充电（SaltX Technology Holding AB，2018 年）。盐可以在室温下储存很长时间，从一小时到六个月不等。当需要用电时，冷凝器将水加入盐中，将其排出，在化学反应中释放出温度高达 450°C 的蒸汽。蒸汽的势能转化为动能，为蒸汽涡轮机提供动力，从而产生电能。该系统允许长期储能，其中能量含量在整个存储期间保持不变。该技术每吨盐可提供 500-600 kWh 的容量。
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.............................................................................
学生 AI 行为准则
4.维护数据隐私：使用 AI 时应保护个人身份信息 (PII)。学生不应与 AI 技术共享任何 PII，包括姓名、出生日期、地址或其他财务或机密信息。5.检查 AI 生成的来源：AI 并不完美，众所周知会创建不准确的信息，并可用于创建错误信息和虚假信息。使用 SIFT 研究技能（停止、调查来源、找到更好的覆盖范围和追溯到原始上下文）检查来源并找到独立事实以确认 AI 生成的内容。6.提供归属：使用 AI 工具和技术时，学生应提供适当的归属并归功于工具或技术的来源。7.有疑问时寻求指导：当学生不确定使用人工智能是否适合特定作业或项目时，他们应该向老师或导师寻求指导。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
将class®转换为有效性水平
6.97-6.99 6.95-6.99 6.99-6.991.99,999.99.999.99999.991,9999999991,991,99,99,9999。 6.76 4.88 6.73-6.74 4.72 4.69 4.69-6.69 4.69-6.65 4.69-6,659 6.59 6.59 6.59 6.59 6.59-6,59 4.659。 6.5719 4.76 6.50-6.55 6.48-6.44 6.99 4.99 4.39 4.39.29.69 4.99 6.39.2.65 6.65 6.65 6.65 6.65 6.65 4.64 div>