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每月经济见解
经济稳定与结构性挑战：印度尼西亚的经济保持稳定，在贸易盈余和投资流入的支持下，但结构性挑战持续存在。GDP的增长在2024年达到5.03％，尽管鉴于当前趋势，2025年的8％目标似乎雄心勃勃。通货膨胀率在2025年1月下降到历史少数0.76％，这引起了人们对消费者需求疲软和通气风险的担忧。印度尼西亚银行在市场波动中持有利率：印度尼西亚银行（BI）将其基准利率保持在5.75％，以稳定市场不确定性。该决定旨在支持货币稳定，但对资本流出的担忧和通货膨胀管理持续存在，尤其是随着财政压力的增加。经常账户赤字的上升反映了外部漏洞：印度尼西亚的经常账户赤字（CAD）在2024年第四季度提高到11.5亿美元（占GDP的0.3％），从2023年第四季度的13.8亿美元，但全年2024年加强了886亿美元。这强调了正在进行的外部漏洞，印度尼西亚仍然依赖于全球市场波动的商品出口。DanantaraSovereign Wealth Fund（SWF）引发了治理问题：政府在Danantara Superholding领导下的9000亿美元的州资产合并，针对镍加工，AI和可再生能源的投资。但是，治理透明度，政治影响力以及对马来西亚1MDB丑闻的比较提高了投资者对长期可持续性和财务责任制的担忧。印度尼西亚在2025年1月记录了34.5亿美元的贸易盈余，尽管这是由于进口而不是强大出口而驱动的。财政和贸易政策面临加紧压力：预算重新分配440亿美元，用于资助丹坦塔拉和社会计划，加剧了财政可持续性的关注，尤其是在2025年到期的490亿美元的主权债务偿还。同时，金砖四国会员资格增强了全球贸易定位，但是政治上的不确定性，财政风险和投资者的信心较弱，继续对市场情绪产生影响。
教学指导福利国家的经济...
福利国家课程经济学的重点将是获得必要的理论和经验技能，以参与对社会政策进行严格的经济分析。将涵盖公共经济学最前沿的主题。这些包括效率，再分配，保险和激励措施。传统文献的重点是效率和公平之间的权衡，并特别强调重新分配政策的失真影响。尽管这是一个重要的权衡，但现代文献表明，由于保险和激励措施之间的相互作用，这些问题要复杂得多。本课程介绍了这篇最近的文献，并将其与有关福利国家及其挑战的持续辩论有关。重点将放在将理论和数据结合起来，以评估该领域政策的有效性和平等。学生应该完成一门中级微观经济学的课程，并在定量技术中获得另一种课程或具有同等知识，以使本课程完全受益。
教学指南经济政策Grado En ...
I.介绍本课程以系统的方式进行研究，并以教义自主权构成了政府在经济事务中行动的一系列要素和因素。该课程的目的是为学生提供经济政策的基本基础。这些基本原理是指政府在经济事务中进行的一系列政府干预原则，这些原则又基于微观经济学和宏观经济学开发的原理和理论。这样，预计学生将促进经济学家的知识和技能，并补充前两门课程的理论和应用教学，并合作，以更好地发展出良好专业实践所需的新技能。鉴于经济政策是一个公共行动领域，因此不应忽略其内容和教学的规范组成部分，即使只是为了近似经济政策（例如政府）在经济事项上的客观功能。从这个意义上讲，该课程还将面临对这些要素，原则和理论的良好理解和分析，这些要素，原则和理论可以通过在不足，“失败”，限制或其他机构的简单存在或基于公共干预本身的“失败”的情况下强调对公共干预的必要性。经济政策的主题是一个6学分的课程，无法发展构成它的所有方面。除其他外，所谓的增长政策不在其内容中。出于这个原因，该课程将仅包含两个区块：第一个专用于经济政策的理论，方法和分类学，并特别关注经济政策的职能，目标和工具。该区块还将在全球化世界中建立其使用的限制，在该世界中，政策制定者面临不确定性，有限的信息，目标的多样性，他自己的时间间一致性，当然，模型的局限性和定量技术在任何给定时间可用。在第二个区块中，我们将研究稳定或结合性的经济政策，并特别着重于诸如财政政策和货币政策之类的工具，以及这些政策在开放经济和经济一体化的背景下获得的维度。然而，可以在增长和发展经济学的主题内研究这些内容的第四年。除了内容物的具体结构之外，该课程的目的是将经济政策理论应用于具体的经济现实，无论是西班牙人还是国际舞台的其他领域，尤其是欧盟的领域。无论如何，要进行足够的后续行动，并且对该主题有更深入的了解，学生应该能够在以前的课程中充分处理微观经济学和宏观经济学主题中获得的基本知识。
在1960年代，美联储系统委员会的经济分析转型
1注意，自1935年银行法案以来，董事会主席的职位才存在。1935年前的官员上述官员担任美联储委员会州长的职位。同样，在1935年之前，储备银行有州长而不是总统。2主持开放市场政策的联邦公开市场委员会
用...
本研究提出了一个利用检索增强产生（RAG）来增强大肠杆菌（E.COLI）基因组学中复杂生物信息学数据的解释和分析的框架。通过整合包括成对对准的生物信息学工具，NCBI注释，多序列对准（MSA）与大语言模型（LLM）（例如GPT O3-MINI），GEMINI 2.0 Advanced Flash Thinky Thinking Thinking Thinking Trusive trining实验模型以及Grok 3，我们的方法将实时数据的试验与动态数据的自然语言生成结合。这种集成使原始计算输出转换为连贯且可访问的叙述，从而有助于对基因组组织和基因功能的更深入了解。通过检索特定于域的知识来增强llm功能的RAG框架，然后将其用于完善和上下文化生成的见解。通过自定义提示工程，我们的系统合成了不同的数据集，以突出多个大肠杆菌菌株的基因组变异，保守同义和注释一致性的关键方面。通常，我们的工作表明，将抹布与传统的生物信息学方法整合在一起，为在微生物研究中为更有效，更准确的基因组分析铺平了强大，可扩展的解决方案，以将复杂的基因组数据集转化为具有动作能力的生物学见解。
臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
使用感知和CNN算法的自动驾驶汽车中的人工智能
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist），以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目，为引入了1980年代的首款自给自足，真正的自动驾驶汽车，并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段，自动驾驶汽车在神经网络（ALVINN）中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定，并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后，这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器，并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的，AI实时做出决策。
