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2024 年荷兰经济与金融深度回顾
在国内需求放缓和金融条件收紧的背景下分析了荷兰的脆弱性 ( 2 )。继疫情后几年的强劲增长之后，荷兰经济在 2023 年前三个季度出现萎缩。高通胀率对家庭可支配收入的影响导致私人消费支出大幅下降。与此同时，出口量下降。然而，劳动力市场依然强劲，失业率仍处于历史低位，工资增长显著。2023 年名义工资增长了 6.2%，导致实际工资回升。荷兰劳动力市场持续紧张，空缺职位超过失业人数，多个行业出现劳动力短缺。总体而言，预计 2023 年 GDP 增长率为 0.2%。 HICP 通胀率已从 2022 年的 11.6% 大幅下降至 2023 年的 4.1%。根据委员会 2024 年冬季中期预测，预计 GDP 增长率在 2024 年为 0.4%，到 2025 年将回升至 1.6%。预计这一上升趋势将受到私人消费进一步复苏和贸易前景改善的推动。由于通胀率下降和名义工资强劲增长，实际工资回升，私人消费将在 2024 年有所复苏。由于劳动力短缺和金融条件收紧，私人投资预计将保持疲软。经济前景的主要不确定性涉及这种联系的进一步恶化。与德国和非欧盟伙伴的高度融合使荷兰容易受到这些经济体经济发展的溢出效应的影响 ( 3 )。荷兰经济高度依赖德国和比利时商品和服务的进口 ( 4 )，而
深入评论2024年西班牙 - 经济与金融
估计西班牙经济在2023年增长了2.5％，预计在2024年将继续增长，尽管速度比去年慢。（2）2023年发表的强劲增长受到了非常积极的劳动力市场发展和维持私人消费的工资以及净出口和公众消费的积极贡献的基础。真正的GDP增长在2024年将在2024年至1.7％。的消费和投资分别取决于家庭的实际购买力增长，以及西班牙恢复和韧性计划（RRP）的持续实施将成为R经济扩张的主要驱动力。GDP增长预计将在2025年再次加速至2.0％。标题通货膨胀率在2023年下降至3.4％，这在很大程度上要归功于全年能源价格的持续下跌。基本的价格压力在2023年逐渐缓解，平均达到5.8％，因为向其他物品（尤其是食品和服务）的高能源价格传递，显示出仅在2023年最后一个季度开始淡出的迹象。统一的消费价格指数（HICP）通货膨胀率今年将进一步下降，平均达到3.2％（基本通货膨胀率预计将为3.3％），尽管预期的大多数政府措施的上涨措施的上流压力是减轻高能价格影响的大多数政府措施。
基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能使用 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以与任意定位的电极一起工作，通过利用它们在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，以及利用来自多个参与者的数据的多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
深入评论
1。内科，黎波里大学医学院，黎波里，拉比2。克里米亚州立医科大学内科内科，SRI RAMACHANDRA高等教育研究所，钦奈，Ind 4。内科医学，本迪切里医学科学研究所，印第安纳州普杜切里内科，班加罗尔Vydehi医学科学与研究中心，印第安纳州6。伊利诺伊大学芝加哥大学内科医学，美国芝加哥7.伊利诺伊大学伊利诺伊大学内科，美国8。内科，Mamata医学院，Khammam，Ind 9。独立学者，阿比·阿卜杜拉·阿尔杜玛蒂（Abi Abdullah Aldumaiti），吉达（Jeddah）健康科学，哥伦比亚哥伦比亚群岛研究Incordios de Incolda（ICESI），加利福尼亚大学，Col 11。盟军健康科学，拉合尔大学，古吉拉特，pak
使用机器学习的地下水位深度预测
摘要 - 由于复杂且多样化的水文地质特性，边界条件和人类活动以及这些元素之间的非线性相互作用，农业区域的水深度预测很困难。因此，作为代替昂贵的模型的替代品，本研究建立了一个由长期短期存储网络（LSTM）的创新系列时间框架以及完全连接的层构成的模型。第一个LSTM层采用了辍学方法。使用14年（2000- 2013年）在中国Hetao灌溉区的北部沙漠的五个辅助领域的数据（2000- 2013年）的数据测试和评估了建议的模型。建议的模型可以根据蒸发，水转移，温度，时间和降水的转移来预测地下水位深度。实验将14年的数据划分为培训和验证数据集。传统的喂养神经网络（FFNN）在相对较低（0.004–0.495）R2分数中获得了建议的框架在深度预测的深度（0.789–0.952）中获得了较高的R2评分，这表明建议的框架可以弥补和获得过去的数据，并获得了过去的数据。进一步探索了辍学方法的有效性，以及建议模型的设计。实验的结果表明，使用辍学策略可以大大减少过度拟合。此外，提出的模型的R2分数与双LSTM框架的R2分数的比较范围为0.170-0.864，它描述了建议的体系结构的适当性，这有助于在系列时间的数据中进行高度学习能力。因此，建议的模型可以用于预测地下水位的深度，以替代水文地质数据，尤其是在水文学数据稀缺的地方。
全球土壤轮廓中碳输入的快速过境，无论进入深度
抽象的气候和土地管理变化正在改变土壤的碳输入。这种输入变化对长期土壤有机碳（SOC）平衡的结果取决于碳输入的过境行为。使用观察性碳输入和全球土壤剖面中的放射性碳数据，我们揭示，无论进入深度，新进入碳休假土壤中的新进入碳休假土壤中近25％，而30年后的剩余分数仅为13％。尽管如此，大多数SOC在所有土壤深处都年龄超过30岁。一起，这些结果表明，碳输入向老年SOC的转移效率低，这是长期SOC固存的有意义的碳成分。此外，我们揭示了SOC老化和碳输入过渡是两个不同的过程，应同时进行，但要分开机械性，以预测和管理SOC动态，以响应气候和土地管理变化下的碳输入变化。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
EROSITA最终赤道深度调查（EFEDS）
我们已经开发了基于神经网络的管道，以直接从X射线中的光子信息中直接从已知的红移来估计星系簇的质量。我们的神经网络是使用对eRosita观察的模拟的监督学习进行了培训的，重点是最终的赤道深度调查（EFEDS）。我们使用了已修改的卷积神经网络，以包括有关集群的其他信息，尤其是其红移。与现有作品相比，我们利用了包括背景和点源的模拟来开发一种直接适用于延长质量范围的观察性吞噬数据的工具 - 从组尺寸的光环到质量的大量群集到10 13 m 使用这种方法，我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计，并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。 在此测量中，我们没有使用弱效率信息，并且仅使用了以前的群集质量信息，该信息用于校准模拟中的群集特性。 与模拟数据相比，我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。 我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。使用这种方法，我们能够在第一次提供来自Spectrum-Roentgen-Gamma / Erosita观察的观察到的EFEDS群集样品的神经网络质量估计，并且我们发现具有弱慢量校准质量的一致性。在此测量中，我们没有使用弱效率信息，并且仅使用了以前的群集质量信息，该信息用于校准模拟中的群集特性。与模拟数据相比，我们观察到相对于亮度和基于计数速率的比例关系的散射减少。我们还对其他即将到来的Erosita All-Sky调查观察的申请发表评论。