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维多利亚的游客经济 - 最新绩效结果
（％）总州产品（GSP）直接GSP（$ M）11,415 12,534 13,243 13,243 14,627 12,329 5,352 -57％-63％-63％间接GSP（$ M）11,747 12,868 13,706 13,706 14,772 11,772 11,5552 5,54％（ 25,402 26,949 29,400 23,880 10,670 -55％-64％直接GSP（％）2.9％3.0％3.0％3.0％3.2％3.2％2.6％1.1％-1.5％-1.5％PT -2.0％PT -2.0％PT -PT间接GSP（％）3.0％3.0％3.1％3.1％3.1％3.2％2.5％-1.1％-1.1％-1.1％PT -1.1％PT -1.1％-1％PT -1.1％-1％PT -1.1％PT（-1.1％PT）PT-1.1％PT -1.1％PT（-1.1％PT） 6.1％6.1％6.4％5.1％2.3％-2.8％pt -4.1％PT受雇的人（000S）149.4 163.0 173.0 173.0 171.0 109.8 -36％-40％-40％间接就业（000S） 229.0 244.0 259.0 232.0 120.0 -48％-54％直接就业（％）4.9％5.2％5.2％5.3％5.4％5.0％5.0％3.3％-1.8％pt -2.2％PT -2.2％PT间接就业（％）2.0％2.1％2.1％2.1％2.2％2.2％2.3％1.8％0.3％7.2.5％7.2％7.2％7.2％7.2％7.5％PT -2.0％PT -2.0％（ 6.8％3.6％-3.3％pt -4.1％pt
一般约束下的高效防策略机制∗
本研究探讨了在约束条件下分配不可分割商品的有效且防策略机制。首先，我们考察一个没有禀赋的设定。在这个设定中，我们引入了一类约束，即有序可访问性，对于该约束，串行独裁机制是帕累托有效 (PE)、个体理性 (IR) 和群体防策略 (GSP)。然后，我们证明可访问性是 PE、IR 和 GSP 机制存在的必要条件。此外，我们表明，如果一所学校具有任意可访问约束，而其他每所学校都有容量约束，则具有动态构造顺序的 SD 机制满足 PE、IR 和 GSP。其次，我们考察一个有禀赋的设定。我们发现，广义拟阵是约束结构上存在 PE、IR 和防策略 (SP) 机制的必要充分条件。我们还证明，在任何广义拟阵约束下，顶级交易周期机制都满足 PE、IR 和 GSP。最后，我们观察到，PE、IR 和 GSP 三个属性中的任意两个都可以在一般约束下实现。
圣莫尼卡地下水盆地地下水可持续性计划
圣莫尼卡盆地地下水可持续发展机构 (GSA) 由圣莫尼卡市、洛杉矶市（通过其水电部）、卡尔弗城市、比佛利山市和洛杉矶县组成，该机构已为洛杉矶平原地下水盆地（DWR 盆地 4-011.01）圣莫尼卡子盆地（子盆地）的未裁决部分制定了地下水可持续发展计划 (GSP)。该 GSP 是根据 2014 年《可持续地下水管理法案》 (SGMA) 制定的，该法案编入《加州水法典》（CWC）第 2.75 部分（可持续地下水管理），§10720 及以下条款。1 该 GSP 是根据水资源部 (DWR) GSP 法规 2 制定的，适用于整个未裁决的子盆地 3（规划区域；图 1-1）。
财政说明 - 德克萨斯州审计长
审计长办公室密切关注 GSP，因为它在观察州经济。GSP 指标在该机构每次立法会议之前制作两年期收入估算 (BRE) 时发挥着重要作用。每个 BRE 都包括 GSP 所示的当前经济状况的详细概述，以及就业、个人收入、人口增长和其他州和国家统计数据。这些指标对于估计接下来两年的各种税收和非税收收入都很有用。在 BRE 发布之间，审计长办公室会在其关键经济指标网页上跟踪这些指标和其他指标，包括通货膨胀、消费者信心、销售税收和燃料价格。
2022-23 年旅游业对维多利亚州经济的贡献
（%） 总增加值（GVA） 直接 GVA（百万美元） 12,153 13,388 10,582 4,401 6,915 12,619 0.8% pa 82.5% -5.7% 间接 GVA（百万美元） 12,077 13,050 9,927 4,586 7,081 12,908 1.3% pa 82.3% -1.1% 总 GVA（百万美元） 24,230 26,438 20,509 8,987 13,996 25,527 1.0% pa 82.4% -3.4% 直接 GVA（%） 3.0% 3.1% 2.4% 1.0% 1.4% 2.4% -0.6%pt 0.9%pt -0.8%pt 间接 GVA (%) 3.0% 3.1% 2.3% 1.0% 1.5% 2.4% -0.5%pt 1.0%pt -0.6%pt 总 GVA (%) 6.0% 6.2% 4.7% 2.0% 2.9% 4.8% -1.2%pt 1.9%pt -1.4%pt 州生产总值 (GSP) 直接 GSP（百万美元） 13,248 14,589 11,449 4,760 7,506 13,897 1.0% pa 85.1% -4.7% 间接 GSP（百万美元） 13,811 14,811 11,498 5,521 8,310 14,330 0.7% pa 72.5% -3.2% 国内生产总值（百万美元） 27,059 29,400 22,947 10,280 15,816 28,227 0.8% pa 78.5% -4.0% 直接国内生产总值（%） 3.0% 3.2% 2.4% 1.0% 1.5% 2.4% -0.6%pt 1.0%pt -0.7%pt 间接国内生产总值（%） 3.1% 3.2% 2.4% 1.2% 1.6% 2.5% -0.6%pt 0.9%pt -0.7%pt 国内生产总值（%） 6.1% 6.4% 4.9% 2.2% 3.1% 5.0% -1.2%pt 1.9%pt -1.4%pt 已填补的职位 直接已填补的职位（千） 186.1 191.8 164.2 76.5 108.8 163.6 -2.5% pa 50.4% -14.7% 间接填补的职位（千） 85.7 92.7 73.3 32.4 50.6 93.9 1.8% pa 85.7% 1.3% 总填补的职位（千） 271.9 284.5 237.4 108.9 159.3 257.5 -1.1% pa 61.6% -9.5% 直接填补的职位（%） 5.4% 5.4% 4.6% 2.1% 2.9% 4.2% -1.2%pt 1.2%pt -1.3%pt 间接填补的职位（%） 2.5% 2.6% 2.1% 0.9% 1.4% 2.4% -0.1%pt 1.0%pt -0.2%pt 已填补职位总数 (%) 7.9% 8.0% 6.6% 3.0% 4.3% 6.5% -1.3%pt 2.2%pt -1.5%pt
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
有向图的对角化移位和过滤器
有大量数据是（或可以看作）由图的顶点索引的。例子包括生物网络、社交网络或互联网等通信网络 [1, 2]。为了将信号处理 (SP) 工具应用于此类图数据，包括移位、滤波器、傅里叶变换和频率响应在内的基本 SP 概念已被推广到图域 [3, 4]，并构建了图信号处理 (GSP) 的基础。GSP 有两种基本变体。[4] 中的框架建立在代数信号处理 (ASP) [5] 的基础上，从邻接矩阵给出的移位定义中推导出这些概念。相比之下，[3] 将图拉普拉斯算子的特征基定义为图傅里叶基。用 ASP 术语来说，它选择拉普拉斯矩阵作为移位算子。无向图。这两种方法都为无向图提供了令人满意的 GSP 框架。也就是说，由于移位算子是对称的，因此存在一个酉傅里叶基。因此，移位以及所有滤波器（多项式
动物模型及其在成像辅助共同的作用 -
结果：干预后，Ig的空腹血糖（FPG）和总胆固醇（TC）的降低大于CG（P <0.05），而Ig中的糖基化血清蛋白（Gsp）的降低几乎比CG中的糖基化血清蛋白（Gsp）更大（P = 0.066）。Ig中的总蛋白（TP），白蛋白（ALB）和肌酐（CREA）水平显着降低，Ig中的降低比干预后的CG（P <0.05）大。干预后Ig中Ig中的ACE和CHAO1指数略高于基础线（分别为p = 0.056和0.052）。在Ig干预后，肌动杆菌，lachnospileceae，二杆菌科和phascalcoltctocterium的丰度显着增加（p <0.05）（p <0.05），并且Ig的丰度高于CG（p <0.05或p <0.05或p <0.1）。与FPG（p <0.05），梭菌，梭形梭菌和lachnospiraceae的丰富度与GSP（P <0.05）负相关（p <0.05），并且与两者呈阳性相关（p <0.05）。在干预过程中未观察到不良事件。
使用机器学习和图形离散傅里叶变换检测脑电图数据中的阿尔茨海默病
阿尔茨海默病 (AD) 是全球范围内日益严重的重大公共卫生挑战。早期准确诊断对于有效干预和治疗至关重要。近年来，人们对利用脑电图 (EEG) 来提高 AD 检测率的兴趣日益浓厚。本文重点介绍图信号处理 (GSP) 技术的应用，使用图离散傅里叶变换 (GDFT) 分析 EEG 记录以检测 AD，方法是采用多种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。我们基于公开的 EEG 数据评估我们的模型，该数据包含 88 名患者，分为三组：AD、额颞叶痴呆 (FTD) 和健康对照 (HC)。痴呆与 HC 的二元分类最高准确率达到 85%（SVM），而 AD、FTD 和 HC 的多类分类最高准确率达到 44%（朴素贝叶斯）。我们提供了用于检测 AD 的新型 GSP 方法，并形成了进一步实验的框架，以在多种数据模式的其他神经退行性疾病背景下研究 GSP，例如重度抑郁症、癫痫和帕金森病中的神经影像数据。
连接组分类的图对比学习
摘要 — 随着磁共振成像 (MRI) 等用于测量大脑活动的非侵入性技术的最新进展，通过图形信号处理 (GSP) 研究结构和功能性大脑网络已获得显著关注。GSP 是揭示大脑功能和结构之间相互作用的关键工具，能够分析由感兴趣区域之间的连接定义的图形——在此上下文中称为连接组。我们的工作代表了在这个方向上迈出的又一步，通过探索图形表示学习领域的监督对比学习方法。这种方法的主要目标是生成主题级别（即图形级别）的向量表示，将具有相同标签的主题聚集在一起，同时将具有不同标签的主题分开。这些连接组嵌入来自图神经网络编码器-解码器架构，该架构共同考虑了结构和功能连接。通过利用数据增强技术，所提出的框架在使用人类连接组计划数据的性别分类任务中实现了最先进的性能。更广泛地说，我们以连接组为中心的方法论的进步支持了使用 GSP 发现更多大脑功能的良好前景，并可能对理解神经退行性疾病的异质性以实现精准医疗和诊断产生影响。