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经济国家的经济增长和政府规模
IIC国家的经济增长和政府规模：GMM应用印尼Dito Prakoso IPB Universitia本研究旨在调查2010年至2018年伊斯兰合作组织（OIC）在2010年至2018年期间，通过使用动态数据小组使用动态数据小组GMM Arellano Arellanao Arellanao Arellanano Arellelanano Arellelanao Arellelanano Arellalano Arellelanao Arellanano Arellelanano Arellellanano Arellelanao Arellaneano Arellelanano Arellelanano Arellelanao Arellelanano Arellelanano Arellelanano Arellelanano Arellalano arellelanao-bond。结果表明，在短期内，政府规模对经济增长具有负面影响，而政府投资对经济增长产生了积极和重大影响。结果还表明，从长远来看，政府规模对经济增长有负面影响，而政府投资对经济增长产生了积极而重大的影响。这项研究还支持了先前的研究，该研究表明，政府规模与经济增长之间存在“倒置关系”。可以从这项研究中提出的政策建议是，欧洲国外国家的政府可以通过重组税收和支出来在其支出中采取战略步骤，从而最大程度地利用对经济增长的影响。与先前的研究相比，作者试图通过建立更长的研究期并涉及所有OIC成员，总共有57个国家来分析政府规模与经济增长之间的短期和长期关系。本文预计将有助于补充OIC国家的现有经济增长文献。关键词：经济增长； GMM Arellano-Bond;政府规模； OIC国家
金融包容性对经济增长影响的新见解：全球视角
金融包容性对包容性增长至关重要，它提供的政策解决方案可消除将个人排除在金融市场之外的障碍。本研究使用 2002 年至 2020 年按收入和地区分类的大量面板数据，从全球视角探讨金融包容性对经济增长的影响。分析首先开发一个全面的综合金融包容性指数，该指数由金融服务的渗透率、可用性和使用情况组成，并估计使用已知变量增强的异构面板数据模型。面板协整检验的结果支持了全面板、收入水平和区域水平经济体的经济增长、金融包容性和控制变量之间的长期关系。此外，该研究采用 GMM（广义矩方法）方法，使用系统 GMM 估计量来检验金融包容性和控制预测变量对经济增长的影响。 GMM模型结果清晰地表明，金融包容性在所有面板数据上都对经济增长具有显著的正向影响，这意味着金融包容性是促进世界经济快速增长的有效工具。最后，研究深入探讨了各预测因子之间的因果关系，提供了经济增长与金融包容性之间双向因果关系的统计证据，而仅支持从信贷到私营部门、外国直接投资、通货膨胀率、法治、入学率和贸易开放度的单向因果关系，没有反馈因果关系。此外，研究未能提供从年龄抚养比和人口到经济增长的因果关系证据。
报告名称：农业生物技术年度
中华人民共和国（PRC）继续推进其农业生物技术系统，用于国内开发的基因工程（GE）食品和饲料作物，特别是玉米和大豆。自上次报告以来，中国已采取措施朝着商业种植GE农作物的商业种植，包括发行第一批GE玉米和大豆种子生产和运营许可证。此外，农业和农村事务部（MARA）发布了两份新的生物安全证书，并为GEOPS批准的GEOPS批准为加工材料，并批准了该国有史以来首个基因编辑的小麦和玉米式用于国内种植的新生物安全证书。2024年9月，中国宣布，如果最终产品不包含新引入的基因片段和GMM，则可以使用转基因微生物（GMM）来生产新食品原材料，新的食品相关产品和新的食物添加剂。
对四种glossina
微卫星基因座仍然代表着研究非模型或Ganism的人口生物学的宝贵资源。发现或适应感兴趣的物种中的新合适的微卫星标记仍然是一项有用的任务，尤其是对于非模型生物作为采集果蝇（Glossina属），这仍然是对撒哈拉以南非洲人类和动物健康的严重威胁。在本文中，我们介绍了四种Glossina种类的新微卫星基因座的开发：来自摩西丹组的两个，来自津巴布韦的G. Morsitans Morsitans（GMM），G。Pallidipes（Gpalli），来自坦桑尼亚；还有来自帕尔帕里斯集团的其他两个，来自乍得的G. fuscipes fuscipes（GFF），以及几内亚的G. palpalis gambiensis（gpg）。我们发现频繁的短等位基因优势和无效等位基因。也可以在可能的情况下找到并修改。神秘的物种似乎在所有分类单元中都发生了频率。这解释了为什么很难找到普遍的引物，因此需要根据每个分类学和地理环境进行适应。放大问题在已发表的旧标记中更常见，而GMM和GPG受到影响最大（杂合差较强）。三核苷酸标记在某些情况下显示选择签名（GMM）。最后，迄今为止研究的采集蝇的非Y DNA量和染色体结构来解释了X连锁标记的高比例（约30％）。将旧基因座组合起来，对于GMM，可以安全地使用八个基因座（对无效等位基因进行校正）；五个似乎特别有希望。对于GPALLI，只有五到三个基因座效果很好，具体取决于进化枝，这意味着使用其他物种的基因座（四个Morsitans loci似乎效果很好），或者需要使用其他新的引物；对于GFF来说，14个基因座表现良好，但是有无效的等位基因，其中7个效果很好。对于G. palpalis SL来说，只有四个基因座，需要无效的等位基因和口吃校正，似乎需要效果很好，因此需要其他文献中的其他基因座，包括X连锁标记，其中五个似乎效果很好（仅在女性中），但是新标记可能需要新的标记。
从财政政策到收入不平等......
政府使用财政政策来纠正市场失灵并重新分配国民收入，因此财政政策可以缩小社会收入不平等。制度质量对发达经济体的财政政策-收入不平等关系重要吗？为了回答这个问题，本文研究了2002年至2020年30个发达经济体的平衡面板数据集中财政政策、制度质量及其相互作用对收入不平等的影响。它应用系统GMM Arellano-Bond估计量进行估计。然后，它使用PMG估计量来测试稳健性。结果表明，财政政策和制度质量缩小了收入不平等，但它们的相互作用扩大了。这似乎是违反直觉的。此外，经济增长和失业加剧了收入不平等。研究结果为提高制度质量和使用财政政策减少发达经济体的收入不平等提供了一些启示。关键词：财政政策、收入不平等、制度质量、发达经济体、系统GMM估计量、PMG估计量。JEL分类：D63，E62，E64
评估kinect，openpose和blazepose，用于下腰痛的人体运动分析物理康复数据集
分析人类运动是一个活跃的研究领域，具有各种应用。在这项工作中，我们使用机器人教练系统进行身体康复的背景下关注人类运动分析。计算机辅助评估的体育康复评估需要评估患者绩效，以完成基于用感官系统捕获的处理运动数据（例如RGB和RGB-D摄像机）完成规定的Reha-BiLitation练习。作为RGB图像的2D和3D人姿势估计取得了极大的改进，我们旨在使用从RGB-D摄像头（Microsoft Kinect）获得的运动数据和RGB视频（OpenPose和Blazepose算法）进行比较进行体育康复练习的评估。从位置（和方向）特征采用了高斯混合模型（GMM），其性能指标基于GMM的对数可能性值定义。评估是在临床患者的医学数据库上进行的，该数据库进行了较低的背痛康复运动，以前由机器人罂粟指导。
使用短读和长读全基因组测序对转基因微生物进行表征，揭示了多种商业食品酶产品中相关来源的污染
摘要：尽管转基因 (GM) 微生物未经授权进入欧洲市场，但各种商业微生物发酵产品中屡屡出现此类污染报告。其中一些污染与用于合成食品蛋白酶的转基因 Bacillus velezensis 有关，目前该菌株的基因组特征仍不完整，尚不清楚这些污染是否有共同的来源。在本研究中，通过短读和长读全基因组测序 (WGS) 对来自多种食品酶产品的转基因 B. velezensis 分离株进行了表征，表明它们含有携带抗菌素耐药性基因的游离重组 pUB110 衍生质粒。此外，单核苷酸多态性 (SNP) 和全基因组比较分析表明，这些分离株可能来自同一亲本转基因菌株。这项研究强调了混合 WGS 方法对 GMM 的精确基因组表征（例如，转基因构建体的基因组位置）的附加价值，以及基于 SNP 的系统基因组学分析对 GMM 的源追踪的附加价值。
使用MDPFUZZ（可复制性研究）（摘要）
但是，与该方法的算法相比，我们确定了原始实现中的严重错误以及显着的差异（稍后详细介绍）。我们联系了作者讨论这些差异（在电子邮件对话中）。最后，我们担心其功能复杂性，这对于有效的测试至关重要。的确，该框架通过基于高斯混合模型（GMM）的覆盖范围来指导测试过程，这是计算重量的任务。确切地说，MDPFUZZ的想法是指导一个生成和突变输入测试的模糊过程。测试是通过维护（1）揭示正在测试模型中弱点的输入池（即鲁棒性）和（2）被认为发现的测试结果的基于覆盖的指导）。Pang等。提议计算由两个GMM的测试用例产生的状态序列上的输入覆盖率，这需要计算1 + 2 | 푀|概率密度（푀是序列的长度）。额外的覆盖范围指南旨在以新颖的方式行使正在测试的模型，从而更有可能发现故障。Pang等。用四种用例检测，GMMS指导效率，故障分析和政策改进（RETRANE）评估了他们的工作。特别是，他们表明mdpfuzz发现
使用CP-VTON生成图像，生成对抗
最近，一个视觉实验已经流行，其目的是将所需服装的形象投射到参考图上。过去的艺术品通常着重于保持服装形象的个性时，将其转变为任何人类姿势（例如纹理，徽标，刺绣）。然而，当参考人员有明显的遮挡和人类姿势时，创建影像学图像被证明是难以证明的。该项目的目标是开发一种虚拟购物系统，该系统使用深度学习技术来提供沉浸式和现实的购物体验。系统分别使用高斯混合模型（GMM）和纹理取向匹配（TOM）算法来对服装及其纹理进行建模。GMM算法用于从背景中分割服装并提取其形状和特征。使用学习的功能表示形式，将服装的质地与用户身体的质地匹配。由此产生的虚拟拟合系统提供了对服装产品在用户眼中的外观的准确图片，从而使他们能够做出明智的购买决策。该系统在几种不同的服装上进行了测试，并在准确性和现实主义方面显示出令人鼓舞的结果。
金融包容性在经济增长中的作用
3 方法................................................................................................................ 17 3.1 研究策略............................................................................................... 17 表 1. 研究涉及的 20 个国家及其各自的收入组别 ........................................ 18 3.1.1 增强型 Dickey-Fuller 模型 ............................................................. 20 3.1.2 Arellano-bond 广义矩方法（GMM） ............................................. 20 3.2 先前对金融包容性测量的研究 ............................................................. 21 表 2. 早期研究者对金融包容性及其所用变量的总结 ............................................. 23 3.3 代理变量............................................................................................. 24 3.3.1 金融包容性 ............................................................................. 24 3.3.2 经济增长 ............................................................................. 27