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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。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
具有能量的中子检测器的广义前向拟合 -
图。1。示例能量谱，代表直接驱动DT低温实验的产物，其离子温度为2 keV，而面积的密度为100 mg/cm 2。sev-sev-sev-sup子在冷DT燃料中经历散射或参与分解反应n（d，p）2n，均以面积密度的优势。通过使用中子传输代码iris3d 9来生成这种能量谱，以使中子光谱用于球形和对称分布的冷燃料层，该频率围绕球形，体积分布的中子源。
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。
基于广义...
众所周知，递归序列是按照相应序列的前面术语的总和，差异或乘积（基本操作）定义的。正在朝着将现有序列推广到高阶的方向以及对任意初始值的推广方向进行。尽管一些作者通过考虑相同的关系进行了概括，但具有不同的乘数（恒定/任意功能为系数），但在[1、3、12、13、23、23]中可以看到一些此类发展及其应用。cerda-morales [2]定义了一个新的广义Lucas V（P，Q）-Matrix，类似于纤维纤维菌（1，-1，-1）-matrix，它与fibonacci U（p，q）-matrix and the Matherix and a batriist and a b.matrix and and Matirix and a vibirix and to n a i vi the and Matrix相比，它们是一个同等的方法序列。Halici等。[7]，通过将条目视为n-th fibonacci Quaternion number，讨论了Fi-Bonacci四元基质矩阵，并得出了某些身份，例如Cassini的身份，Binet Formula等。在[20] Stanimirovic等人中。定义了斐波那契和卢卡斯矩阵的概括，其元素是由一般二阶非二元序列定义的，在某些情况下，它们也获得了这些矩阵逆的。�Ozkan等。[15]通过使用矩阵并概括了conpept，然后确定卢卡斯多项式与斐波那契多项式之间的关系，获得了N-步骤Lucas多项式的术语。在[18]中，作者讨论了作为特殊草书矩阵的R循环矩阵，这些矩阵也可以在对密码学关键要素的形成研究中进行考虑。我们知道，著名序列斐波那契和卢卡斯序列[9]通过复发关系f k +2 = f k +f k +k +1，（k≥0），初始值分别为0、1和2、1。同样，阶三阶的tribonacci和lucas序列分别由复发关系f k +3 = f k +f k +1 +f k +2，（k≥0），初始值分别为0、0、1 [a000073]和3、1、3 [a001644]。矩阵表示[9]与上述递归序列二和第三的递归序列相对应如下，其中f k，n代表k：
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
add_residuals.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3每个_neon_tick_data。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 augment.mvgam。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5代码。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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心力衰竭的广义深度学习模型...
目标：超声心动图（ECG）是用于诊断心力衰竭（HF）的最常见方法。但是，其准确性取决于操作员的经验。此外，数据的视频格式使患者将他们引用和重新检查的挑战。因此，本研究使用了一种深度学习方法来帮助医生评估心脏功能，以促进超声心动图发现的标准化以及动态和静态超声数据的兼容性。Methods: A deep spatio-temporal convolutional model r2plus1d-Pan (trained on dynamic data and applied to static data) was improved and trained using the idea of “regression training combined with classification application,” which can be generalized to dynamic ECG and static cardiac ultrasound views to identify HF with a reduced ejection fraction (EF < 40%).此外，还建立了三个独立数据集，其中包含8976个心脏超声视图和10085心脏超声视频。随后，标记了EF的跨国多中心数据集。此外，还进行了模型培训和独立验证。最后，在三家专门从事心血管疾病的区域医院的注册超声波检查员和心脏病专家招募了不同的工作年度，以比较结果。结果：拟议的深时时空卷积模型在接收器操作特征曲线（AUC）值下达到了0.95（95％置信区间[CI]：0.947至0.953），在动态超声数据的训练集上，AUC的训练集和1（95％CI，1至1至1）的训练集在独立效力集上。结论：随后，该模型被应用于静态心脏超声视图（验证集），同时输入相同心脏的1、2、4和8图像，分别分类的精度分别为85％，81％，93％和92％。在静态数据上，人工智能（AI）模型的分类准确性与超过3个工作年度的超声检查员和心脏病专家的最佳性能相当（p = 0.344），但明显优于中位数水平（p = 0.0000008）。
广义基于能量的模型| UCL发现
我们介绍了基于广义的能量模型（GEBM），以进行生成模块。这些模型结合了两个训练有素的组件：一个基本分布（通常是AnimpliticModel），可以将其范围内的theSupportofDataWithlowIntrintrinsicDimensionInin AhighDimensionalSspace； AndaneNergyFunction，撕裂的杂虫性障碍。与GAN不同，能量函数和基础共同构成了最终模型，GAN仅保留基本分布（“发电机”）。gebms是通过学习能量和基础之间交替的训练。我们表明，两个训练阶段都已很好地确定：能量是通过最大化广义的可能性来学到的，而所产生的基于能量的损失为学习基础提供了信息的梯度。来自训练有素模型的潜在空间的后验样品CANBEOBTAINDEVIAMCMC，从而发现了inthisspacethispacethatpacethatproducebetterqual quatterqual-ity样品。从经验上讲，图像生成任务上的GEBM样本的质量要比单独学习的发电机的质量要好得多，这表明所有其他是相等的，GEBM的gebm将优于相同复杂性的GAN。使用归一化流程作为基础措施时，GEBM在密度建模任务上成功，将可比较的性能转换为直接同一网络的最大可能性。
durum小麦的广义物候模型-Iris
di Paola，A.，Ventura，F.，Vignudelli，M.，Bombelli，A.，Severini，M。（2020）。用于硬核小麦的普遍物候模型：在意大利半岛上应用。食品和农业科学杂志，100（11），4093-4100 [10.1002/jsfa.9864]。