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墨西哥银行工作报告 2021-23 号 从金融状况指数看墨西哥新冠疫情经济危机
摘要：COVID-19 疫情不仅产生了严重影响经济活动的实际冲击，还带来了广泛的不确定性，给金融市场带来了极大的冲击。本文从新兴市场经济体的角度关注疫情的金融层面。据此，我们估算了墨西哥自 1993 年以来的金融状况指数，发现疫情引发的剧烈动荡是该国经历的四大金融危机之一。此外，我们发现有证据表明，实际变量对恶化金融状况的冲击和改善金融状况的冲击的反应不同。关键词：COVID-19、金融状况、新兴市场经济体、本地预测 JEL 分类：C11；C32；E44；G01
人工智能双镜头 Wi-Fi 摄像头
新款 C3X 2K + 继承了其前身——屡获殊荣的 C3X 的核心双镜头设置，能够以 2K + 分辨率呈现更清晰的图像，细节丰富。该摄像机使用一个镜头捕捉环境亮度，另一个镜头捕捉颜色数据。通过应用 EZVIZ 的专有算法，两个图像合并为一个细节丰富、色彩逼真的最终图像。
通过首选渠道视角审视品牌战略
LEK Consulting 是一家全球管理咨询公司，利用深厚的行业专业知识和严谨的分析帮助企业领导者取得具有真正影响力的实际成果。我们坚持不懈地帮助客户不断做出更好的决策，提高业务绩效并创造更高的股东回报。该公司为行业领先的全球公司提供咨询和支持，包括最大的私营和公共部门组织、私募股权公司和新兴创业企业。LEK 成立于 1983 年，在美洲、亚太地区和欧洲拥有 1,600 多名专业人员。欲了解更多信息，请访问 www.lek.com。
从贝特森心智生态学看人工智能
格雷戈里·贝特森提出了许多与人工智能相关的思想，特别是与心灵、意识、灵性和神圣等品质的归属有关。讨论了贝特森主要作品的相关部分，总结了他的心灵生态学知识框架，特别是他的心灵、学习和神圣概念。然后应用这些来讨论人工智能应用程序是否可以被认为拥有“心灵”。结论是，符号人工智能不符合贝特森对心灵的标准，神经网络也是如此，尽管更接近。基于形式逻辑规则的计算机也无法与神圣接触，这在本质上是矛盾的。然而，人工智能应用程序可以成为心灵生态学的一部分，并可以参与神圣的体验。贝特森的著作仍然是理解人工智能的性质和能力的思想的丰富源泉。
Excelitas Technologies引入了高性能Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头，用于技术相机的新镜头新镜头型号
，马萨诸塞州沃尔瑟姆，2021年7月14日 - Excelitas Technologies Corp.，全球技术领导者提供了创新的，定制的光子解决方案，通过引入新的高性能HR Digaron-SW 138毫米镜头和重新设计的Rodenstock Photogress Photogress和访问式网站，扩展了其Rodenstock®PhotoOptics品牌。 更新的Rodenstock网站提供了更多的产品和技术数据，产品目标比较和数据表，用于完整的精确设计，德国制造的Rodenstock产品组合，包括新的高分辨率HR Digaron-SW 138毫米镜头。 适用于具有最大可用传感器（36x56毫米和40x54毫米）的可调节技术摄像机，HR Digaron-SW 138 mm提供了一个浮动元件组，该组在旋转聚焦环时自动调整。 这确保了从无穷大到对应于1：5图像量表（β'= -0.2）的宽距离范围的出色清晰度，其变形可忽略不计（几乎始终低于1‰），并且完全抑制了色差。 HR Digaron-SW 138毫米镜头还提供了足够的间隙，用于平行移位，以校正透视图或根据Scheimpflug规则进行摇摆和倾斜 - 在整个焦点范围内，非常大的110毫米图像圆可以充分利用。 即使在宏极限下，较长的焦距也为工作距离提供了舒适的工作距离。 “我们很高兴地向Rodenstock系列高性能镜头介绍了最新的补充，并将其作为我们简化的Rodenstock网站上的最新产品。” Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头F/6.5提供了一个集成的光圈止动物。，马萨诸塞州沃尔瑟姆，2021年7月14日 - Excelitas Technologies Corp.，全球技术领导者提供了创新的，定制的光子解决方案，通过引入新的高性能HR Digaron-SW 138毫米镜头和重新设计的Rodenstock Photogress Photogress和访问式网站，扩展了其Rodenstock®PhotoOptics品牌。更新的Rodenstock网站提供了更多的产品和技术数据，产品目标比较和数据表，用于完整的精确设计，德国制造的Rodenstock产品组合，包括新的高分辨率HR Digaron-SW 138毫米镜头。适用于具有最大可用传感器（36x56毫米和40x54毫米）的可调节技术摄像机，HR Digaron-SW 138 mm提供了一个浮动元件组，该组在旋转聚焦环时自动调整。这确保了从无穷大到对应于1：5图像量表（β'= -0.2）的宽距离范围的出色清晰度，其变形可忽略不计（几乎始终低于1‰），并且完全抑制了色差。HR Digaron-SW 138毫米镜头还提供了足够的间隙，用于平行移位，以校正透视图或根据Scheimpflug规则进行摇摆和倾斜 - 在整个焦点范围内，非常大的110毫米图像圆可以充分利用。即使在宏极限下，较长的焦距也为工作距离提供了舒适的工作距离。“我们很高兴地向Rodenstock系列高性能镜头介绍了最新的补充，并将其作为我们简化的Rodenstock网站上的最新产品。” Rodenstock HR Digaron-SW 138毫米镜头F/6.5提供了一个集成的光圈止动物。“ Excelitas流行的Rodenstock HR Digaron数字镜头满足了现代数字背部的最高质量需求，并确认了Rodenstock Photo Optics作为专业数码相机高端镜头制造商的领先地位。”带有孔径的镜头没有快门，因此适用于所有具有集成快门的相机系统以及具有全局快门的数字背部。镜头并不像往常一样在快门后面的镜头板上固定在相机上，而是带有相机制造商提供的特殊适配器。有关Excelitas及其Rodenstock摄影镜头和配件的更多信息，请访问https://www.rodenstock-photo.com/。关于Excelitas Technologies ExcelitasTechnologies®Corp.是一家领先的工业技术制造商，致力于提供创新的，市场驱动的光子解决方案，以满足OEM客户的照明，光学，optronic和检测需求。在生物医学，科学，安全，安全，消费品，半导体，工业制造，国防和航空航天部门提供大量应用，Excelitas致力于使我们的客户在其最终市场中取得成功。我们的团队由7,000名专业人士组成
您的商业战略的制胜法宝
Komodo Health 认为，更智能、更具创新性地使用数据和分析对于减轻疾病负担至关重要。我们将人工智能和其他先进的数据科学技术应用于我们首创的 Healthcare Map™，该地图可追踪超过 3.25 亿患者的独特患者旅程。我们为众多医疗保健利益相关者（生命科学公司、医疗保健付款人和提供者、患者权益团体等）提供支持，以创建更具成本效益、价值驱动的医疗保健系统。
透过镜头看待人工智能时代的人工智能……
随着无人驾驶公司和机器人部分或全部取代公司董事会成员的讨论，未来由没有人类的实体控制的幽灵已经降临到我们头上。但未来已经存在了比我们意识到的还要久吗？公司真的改变了吗？本章认为，自 17 世纪以来，现代商业公司就与人类分离了。那个世纪英国东印度公司的发展意味着职能分离紧随法律分离之后，因为董事会被要求为股东资本的利益行事，而不是为股东自己的利益行事。在封闭式公司以及历史上的某些时期，职能分离一度减少。然而，历史上的趋势是朝着分离的方向发展，正是因为这种分离，加上董事会被限制为他们的利益行事，意味着公司至少在财务上会发展壮大。因此，向由其他人工实体控制的人工法人的转变并不像看上去那么激进。本章将讨论人工智能（“AI”）给公司治理带来的挑战，并为后续章节中探讨的具体问题设定背景。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
通过流算法的镜头尖峰神经网络
峰值神经网络中先前的算法工作与流算法有许多相似之处。但是，这两个空间有限模型之间的连接尚未正式解决。我们采取了第一个步骤来理解这种联系。在上边界，我们根据已知的流媒体算法设计神经算法，用于基本任务，包括不同的元素，近似中位数和重型击球手。我们溶液中神经元的数量几乎与相应的流算法的空间界限匹配。作为一种一般算法原始的原始算法，我们展示了如何在尖峰神经网络中实现有效的线性素描的重要流技术。在下边界，我们给出了通用的还原，表明可以通过空间良好的流媒体算法模拟任何有效的尖峰神经网络。这种还原使我们能够将流空间的下限转换为几乎匹配的神经空间下限，从而在两个模型之间建立了密切的连接。
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。