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广义引力模型中的小型开放经济...
为了对国际贸易的基本问题提供清晰的答案，一种标准方法是关注小型开放经济体 (SOE)。虽然传统上将 SOE 定义为以世界价格为给定的经济体，但在新贸易文献中，它被定义为以外国商品价格和出口需求计划为给定的经济体。我们开发了一个重力模型，该模型嵌套了所有标准微观基础，并展示了如何取极限，以便一个变得无限小的经济体表现得像 SOE。然后，我们推导出 SOE 的比较静态和最优政策。忽略标准税收不确定性，最优政策的特点是出口税和进口关税分别等于（逆）外国需求和供应弹性，就业补贴由规模弹性（在完全竞争下）或加价（在垄断竞争下）决定。
脑刺激和训练引起的广义学习的神经化学预测因素
1 昆士兰大学心理学院，昆士兰州圣卢西亚 4072，澳大利亚，2 昆士兰大学昆士兰脑研究所，昆士兰州圣卢西亚 4072，澳大利亚，3 悉尼大学心理学院，新南威尔士州悉尼 2050，澳大利亚，4 明尼苏达大学磁共振研究中心放射学系，明尼苏达州明尼阿波利斯 55455，5 昆士兰大学高级成像中心，昆士兰州圣卢西亚 4072，澳大利亚，6 西门子医疗有限公司，昆士兰州布里斯班 4006，澳大利亚，7 约翰霍普金斯大学医学院 Russell H. Morgan 放射学和放射科学系，马里兰州巴尔的摩 21287，8 马里兰大学医学院诊断放射学和核医学系，马里兰州巴尔的摩 21201，9悉尼大学生物医学工程学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼 2050，10 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州悉尼 2050，11 昆士兰大学信息技术与电气工程学院，澳大利亚昆士兰州圣卢西亚 4072，12 加拿大高级研究中心 (CIFAR)，加拿大安大略省多伦多 M5G 1M1
基于总体评分的OMICS数据的富集分析
Chen Peng是Zhejiang University生命科学研究所的博士生。Qiong Chen是Zhejiang University生命科学研究所的博士后研究员。Shangjin Tan正在BGI研究中工作。Xiaotao Shen是斯坦福大学医学院迈克尔·斯奈德（Michael Snyder）实验室的博士后研究员。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。 收到：2023年12月5日。 修订：2024年1月25日。 接受：2024年3月1日。 ©作者2024。 牛津大学出版社出版。 这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。收到：2023年12月5日。修订：2024年1月25日。接受：2024年3月1日。©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
dme：揭示偏见以获得更好的全身性单眼估计
本文旨在设计具有更好概括能力的单眼深度估计模式。为此，我们进行了定量分析，并发现了两个重要的见解。首先，在长尾分类问题中发现的模拟相关现象也存在于单眼深度估计中，这表明训练数据中深度分布的不平衡分布可能是导致泛化能力有限的原因。第二，深度值的不平衡和长尾分布范围超出了数据集量表，并且在每个单独的图像中也表现出来，进一步表达了单眼深度估计的挑战。通过上述发现，我们提出了距离感知的多专家（DME）深度估计模型。与先前的方法不同地处理不同深度范围的方法不同，DME采用了分歧和诱使哲学，每个专家都负责对特定深度范围内的区域进行深度估计。因此，每个专家看到的深度分布更加统一，并且可以更容易预测。一个像素级路由模块的进一步设计和学会了，以将所有专家的预测缝合到最终的深度图中。实验表明，DME在NYU-DEPTH V2和KITTI上都达到了最先进的性能，并且还可以在看不见的数据集上提供有利的零拍概括能力。
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
行业5.0：广义定义，关键应用...
摘要：人类和机器之间的合作是最新工业革命的主要重点，称为“行业5.0”。本文旨在突出整个概念，以及行业5.0的关键应用，机遇和威胁。行业5.0的各种定义，重点是人类机器人合作的重要性以及对工业过程中人类和生态友好性的优先级。本文展示了行业5.0提供的独特和创造性的客户体验，同时还为工业公司带来了价值。此外，SWOT分析研究了行业5.0带来的优势，劣势，机会和威胁。实现可持续发展目标并获得竞争优势对于拥抱行业5.0的公司都是可能的。尽管有好处，但障碍比比皆是。诸如将人力资源纳入生产过程以及应对安全和道德问题的问题需要关注。
采用广义粒子群优化的多旋翼无人机编队路径规划
关键词 路径规划，粒子群优化，广义 PSO，光学避障，无人机，无人机编队。摘要 本文研究了多旋翼无人机（UAV）在编队形状中协作检查周围表面的路径规划技术问题。我们首先将问题描述为在复杂空间中规划编队质心路径的联合目标成本。然后提出了一种路径规划算法，称为广义粒子群优化算法，用于在避开障碍物并确保飞行任务要求的同时构建最佳的可飞行路径。然后结合路径开发方案为每架无人机生成相关路径以保持其在编队配置中的位置。进行了仿真、比较和实验以验证所提出的方法。结果表明，使用 GEPSO 的路径规划算法是可行的。缩写
量子发射器的广义自主优化
精确控制系统参数和广泛的优化在实现量子信息技术方面发挥着至关重要的作用。另一个挑战是，当针对实际可制造系统时，组件制造差异的存在需要对每个系统进行单独优化。为了应对这一挑战，我们开发了一个基于深度强化学习 (RL) 的通用优化框架。通过将我们的方法应用于基于光注入锁定 (OIL) 的现实世界量子发射器，我们证明了我们的 RL 代理可以自主识别最佳操作区域，并将其知识推广到相同类型的新量子发射器。这项工作为使用现代 RL 算法有效优化复杂系统提供了一条新途径。
量子场的广义对称性和相位
对称性是一种不变性：数学对象在一系列运算或变换下保持不变的性质。物理系统的对称变换是理解自然物理定律的基石之一。以恒定相对速度运动的观察者之间的对称性使伽利略提出了相对论原理，为现代物理学的基础提供了初步见解。正是控制麦克斯韦方程的对称性，即洛伦兹群，使爱因斯坦将伽利略的思想推广到狭义相对论，这是我们理解基本粒子运动学以及原子核稳定性的基础。在量子领域，由于自旋和统计学之间的深层联系，人们可以从对称性开始解释元素周期表。从更现代的角度来看，洛伦兹群的表示理论为开始组织相对论量子场理论提供了起点。基本粒子的量子数由对称群组织。对称群与规范对称性、自发对称性破缺和希格斯机制一起被用来构建基本粒子的标准模型，这是 20 世纪最伟大的科学成就之一。随着与扩展算子相关的各种新型对称性的发现，量子场论的最新研究正在经历一场进一步的革命。这些广义全局对称性 [1] 包括高阶形式对称性、范畴对称性（如高阶群对称性或不可逆对称性），甚至更普遍的子系统对称性等。这些新颖的对称性从根本上扩展了以前仅仅基于李代数和李群数学的标准对称概念，它们基于更先进的数学结构，概括了高阶群和高阶范畴。广义对称性有望对我们理解从凝聚态物理学到量子信息、高能物理学甚至宇宙学等各个物理学领域相关的量子场动力学产生深远的影响。1
选择性5-羟色胺再摄取抑制剂
a：GAD的生物学基础尚未完全理解，但是人们认为羟色胺的神经传递中的干扰起着作用（Strawn等，2018）。血清素能神经元集中在与焦虑相关的大脑区域，研究发现，GAD患者的5-羟色胺代谢产物的水平较低。一项早期研究表明，通过给予5-羟色胺受体激动剂来加剧焦虑症状（Germine等，1992）。SSRI与高羟色胺转运蛋白的高亲和力结合，抑制5-羟色胺的再摄取到释放神经元中，从而允许5-羟色胺分子保留在突触中，并在更长的时间内施加其作用。SSRI的治疗作用是由大脑中的长期神经化学适应导致5-羟色胺介导的神经传递的增加而产生的（Strawn等，2018）。边缘区域中5-羟色胺受体的脱敏可能是SSRIS的抗焦虑作用的原因（Gordon＆Hen，2004）。