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13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
工程学院，奎师那dt。，安得拉邦摘要：有限的场乘法在加密电路中起着至关重要的作用，因为其广泛应用。但是，由于其复杂性，这些乘法的建筑电路构成了重大挑战。为了减轻这种情况，使用Karatsuba算法，将每个数字分为N/2位以降低空间复杂性。这种方法降低了空间的复杂性，但也会增加时间复杂性。在我们的研究中，我们引入了一种混合方法，实施了类似Karatsuba的乘数，该乘数结合了Karatsuba和SBM（学校图书乘法）技术的元素。在拟议的设计中，我们用华莱士树乘法器替换阵列乘数，以进一步提高设计性能。这种组合有效地降低了时间和空间的复杂性。根据报告的设备利用和潜伏期，我们的发现表明，所提出的乘数在速度和效率方面比标准的Karatsuba乘数优于标准的Karatsuba乘法器，尤其是在该地区 - 德莱产品指标。关键字：二进制多项式乘数，现场可编程的门阵列（FPGA），有限的场乘法，华莱士树乘数，M-Term Karatsuba类似。
全球能力中心：巨大的力量倍增器
无论您是首席执行官、首席财务官、转型领导者还是业务领导者，全球能力中心 (GCC) 或全球业务服务 (GBS) 的出现已不再仅仅是一个好主意。相反，它是组织运营战略中的关键战略杠杆，需要积极考虑，因为它对盈利能力、竞争力、组织敏捷性和创新能力具有重大影响。
中国的AI增长乘数
国际投资涉及特殊风险，包括货币波动，较低的流动性，不同的会计方法以及经济和政治体系以及较高的交易成本。这些风险通常在新兴市场中更大。中小型公司的证券往往具有较短的运营历史，更加动荡和流动性较低，并且在某些时期内可能不足以证券的证券。增长证券在给定时期内可能不足其他资产类型。专注于大中国的投资组合将与该地区的市场，货币，经济，政治，环境或监管条件以及该地区的发展紧密相关，并且可能比地理上多元化的投资组合的回报更加波动。投资将随着市场波动而上升和下降，投资者资本处于危险之中。投资于以非本地货币为单位的战略投资的投资者应意识到货币兑换波动的风险可能会导致本金损失。这些风险在工匠合作伙伴的表格中进一步描述，可应要求提供。
自然损失和气候变化：双重速度乘数
经济学家对更好地了解经济活动与我们地球健康之间的许多相互作用越来越感兴趣。重点的两个主要领域是气候变化，自然和生物多样性丧失的经济学（Nordhaus and Boyer，2003; Dasgupta，2021; Heal，2000; Giglio et al。，2023，2024）。由于气候变化和自然损失的概念上不同的经济效果，这项先前的工作在很大程度上却不局限于探索它们。然而，气候变化和纳税损失之间存在重要的馈回循环，促使决策者将其视为“双胞胎危机”。的确，2023年12月的COP28协议的最后文本强调了“迫切需要以一种全面而相关的方式解决气候变化和生物多样性损失的全球危机相互联系”。在本文中，我们研究了融合了这两个过程的重要原模型的自然损失和气候变化的相互作用。它捕获了它们影响经济活动的差异方式 - 构成了产量的关键因素和气候变化的关键因素，但它们也构成了它们相互作用的多种方式：气候变化会导致自然损失，自然既可以提供碳汇和适应工具来减少气候损害。我们对这些反馈回路的分析揭示了系统地影响最佳气候和自然保护策略的新型Am-plification通道（双旋转模拟）。
低功耗高精度近似乘法器使用...
摘要——本文提出了一种新颖的近似乘法器设计，该设计在保持高精度的同时实现了低功耗。所提出的设计利用近似高阶压缩器来降低部分乘积生成和累积的复杂性。通过放宽压缩器的精度要求，可以在不影响精度的情况下显著节省功耗。近似乘法器采用混合方法设计，结合了算法和电路级近似。所提出的近似乘法器适用于容错应用，例如数字信号处理、图像和视频处理以及机器学习。该设计展示了功率、面积和精度之间的最佳权衡，使其成为节能计算的有吸引力的解决方案。
LNR和SS乘数过渡...
例如，考虑一项开发项目，该开发项目于2024年9月21日提交了一项计划申请，在提交日期未发表的LNR的战略领域，并于2024年12月11日授予计划许可。申请人即将提交其生物多样性收益计划，以释放2025年2月27日的上市前法定生物多样性增益条件，该战略领域的LNRS于2025年2月2日发布。提交的生物多样性增益计划，如果在发布LNR之前准备就绪，则需要更新后开发后的生物多样性度量单位价值，以反映SS意义上的乘数在拟议后开发和非现场栖息地的任何变化。这是为了捕获所提出的栖息地干预措施是否与已发表的LNR中确定的映射相一致。还将提交更新的度量计算工具。
人工智能作为战斗力倍增器：利用人工智能减轻陆军参谋人员负担
人工智能已经成为一个统称，指任何复制人类任务的机器行为，但要真正评估人工智能在战场或社会中的影响，必须更加具体。人工智能有两种子类型，即机器学习和深度学习。机器学习是指计算机在不被告知的情况下通过处理数据进行学习和改进，并使用统计数据进行概率分析，在某些情况下进行预测。1 深度学习是机器学习的一个子领域，它允许处理大量数据以找到人类可能无法检测到的关系和模式。2 虽然深度学习由于其复杂性而难以扩展，但机器学习在陆军系统中已经很常见。其中一个系统包括相控阵跟踪雷达拦截目标 (PATRIOT)，它使用复杂的计算机和算法网络来跟踪来袭物体，将其分类为威胁或友军，并发射地对空导弹。3 陆军目前还在投资其他人工智能工具，如 Project Maven，“这是一种可以快速、有用地处理无人机镜头的工具。”4
新兴市场和发展中经济体的公共投资乘数与私人投资乘数：以亚洲为重点的跨国分析（EWP 737）
1 例如，Furceri 等人（2022 年）使用国际货币基金组织《世界经济展望》出版物的预测来衡量公共投资冲击，即实际公共投资增长率与同年 10 月分析师预测的增长率之间的差值。 2 另请参阅 Gramlich（1994 年）对公共投资及其宏观经济影响的早期文献的回顾。
金融稳定评论，2024年5月 - 欧洲中央银行
r a t表示实际资产返回。z t =（1 - τt）w t n t是实际的劳动收入，其中w是实际的工资率，n t是劳动力供应，τt是税率。特质收入，E e t，遵循与I.I.D.的日志中的AR（1）过程正常创新。家庭可以使用三种类型的资产：国内政府债券（支付实际利率r t），外国债券（支付固定的实际利率r ∗）和国内股权（这支付了真正的税后税后股息D T）。具有完美的国际资本流动性，这产生了以下两个无肢体条件：