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GLA Economics 针对伦敦经济的新预测模型
由于其重要性，GLAE 致力于尽可能提高其对伦敦经济预测的准确性和稳健性。本工作论文介绍了 GLAE 预测方法的最新更新，该方法已实现两个目标。具体而言，修订包括将以下元素纳入预测过程：1) 基于 VAR 建模的新模型规范，2) 新的计量经济学技术，3) 新的数据来源，4) 省略相关变量，5) 额外的稳健性检验。作为主要成果，与旧的 GLAE 模型相比，新模型对伦敦实际 GVA 和伦敦劳动力就业岗位的预测准确度平均提高了 66% 至 71%。对于伦敦家庭实际收入和家庭实际支出的预测，这一改进达到了 53% 至 61%。按行业划分，结果波动较大，但最小的平均改进为 37%。新模型首次应用于 GLAE 在《伦敦经济展望 - 2019 年秋季》中发布的预测。
伦敦的经济前景 - 2024年夏季
1预测是基于判断和GLA经济学建立的最近更新的计量经济学模型。有关更多详细信息，请参见“伦敦经济的新的GLA经济学预测模型，GLAE工作文件N°98，2020年6月”。2除非另有说明，否则主文本中对工作的任何参考是指总劳动力工作。3伦敦劳动力工作的历史数据基于实际数据，实际GVA基于实际的ONS数据和GLA经济学估计，而家庭支出和家庭收入则基于GLA经济学的估计。4 rpi =零售价指数。虽然不是GLA经济学对伦敦的一部分。相反，这里报告了HM国库提供的共识预测。参见：HM财政部（2024），“英国经济的预测：独立预测的比较”，2024年5月。2022的数据来自国家统计局的ONS和GLAE估计，通货膨胀和价格指数。5 CPI =消费者价格指数。虽然不是GLA经济学对伦敦的一部分。相反，这里报告了HM国库提供的共识预测。参见：HM财政部（2024），“英国经济的预测：独立预测的比较”，2024年5月。2022的数据来自国家统计局的ONS和GLAE估计，通货膨胀和价格指数。自2003年12月以来，英格兰银行的对称通货膨胀目标是每年2％的CPI通货膨胀。6 GLA经济学（2023年），“伦敦的经济前景：2023年秋天”，2023年12月
使用 Cascade Transformer 完成单通道脑电图
脑机接口 (BMI) 旨在建立生物神经系统与外部机器之间的直接通信通路 [1, 2]。不同类型的神经信号已在各种 BMI 应用中得到展示。脑电图 (EEG) 是 BMI 场景中最常见的电生理信号之一，例如注意力评估 [3]、运动想象 [4]、睡眠分期 [5] 和癫痫发作检测 [6]。然而，EEG 记录过程很容易因无线传输中的数据包丢失、受试者的意外移动或电极接触不良而受到干扰，从而导致信号不完整。一些文献中提出了张量完成方法 (TCM)，通过将记录的 EEG 视为多通道张量来执行 EEG 完成 [7–10]。[9] 证明同时张量分解和完成 (STDC) 可以在几种 TCM 中实现更好、更稳健的性能。TCM 家族可以发现多通道信号的低秩表示，可进一步用于信号恢复。然而，TCM 家族依赖于多个脑电图通道，这对于单通道脑电图记录不起作用。序列到序列神经网络是脑电图补全的另一种解决方案。[11] 使用门层自动编码器 (GLAE) 将深度学习引入该领域。GLAE 在普通自动编码器之前添加了一个切换层。切换层在训练期间屏蔽了几个输入点。该模型学会了根据未屏蔽的点来补全屏蔽的点。GLAE 在两个稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 脑电图上实现了 0.02 到 0.05 的 RMSE 水平