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疫情经济下的失业路径
5 尽管在病毒爆发后，某些行业的招聘率似乎大幅上升，例如在线零售和杂货店，但有传闻称整体招聘活动相当有限。低于我们假设的招聘率代表着我们的预测存在下行风险。 6 对失业率初始冲击的估计与基于替代方法的其他近期估计大致一致（例如，Faria-e-Castro 2020 、Wolfers 2020 、Sahin 和 Yin 2020 、Coibion 等人 2020 和 Bick 和 Blandin 2020 ）。然而，估计范围非常广泛，部分反映了影响失业和劳动力退出中失业分布的报告问题（如第 2 节所述）。在 Coibion 等人的研究中， （2020）中，绝大多数人在失业后进入非参与状态，而 Bick 和 Blandin（2020）中大多数人被算作失业者。相比之下，Sahin 和 Yin（2020）将已经通过新的失业救济申请衡量的初始失业情况分散到几个月内，从而为失业率提供了更为有利的路径。7 底层流入和流出率 δ t 和 ft 被指定为遵循 AR 过程（规范和估计值在附录 B.2 节中提供）。
阻碍疫情经济的发展
新冠疫情对全球经济造成的灾难性打击最严重的时期已经过去。自今年初以来席卷全球经济的严重衰退很可能在 5 月份触底。这一假设前提是，今年晚些时候不会出现第二波严重疫情，不会再次扰乱企业经营，也不会让企业和消费者惊慌失措，躲回避难所。这一假设还假设，全球央行和政府将继续为其经济提供所需的大量支持。这些假设无疑很大。即使疫情结束（在有效疫苗或疗法得到广泛传播和采用之后），全球经济复苏也不会是一条直线。经济已经遭受了太多结构性破坏。鉴于巨大的不确定性，很难预测全球经济前景将如何发展。本文考虑了一系列潜在情景，我们利用涵盖 100 多个国家的全球宏观经济模型对这些情景进行了量化。
通过 Lipschitz 嵌入和图上的最短路径精确计算流形度量
数据敏感度量自然出现在机器学习中，并且在一些著名方法中起着核心作用，例如 k-NN 图方法、流形学习、水平集方法、单链接聚类和基于欧氏 MST 的聚类（详情见第 5 节和附录 A）。构建合适的数据敏感度量是一个活跃的研究领域。我们考虑一个简单的数据敏感度量，它有一个底层流形结构，称为最近邻度量。该度量最早在 [CFM + 15] 中引入。它及其近似变体在过去已被多位研究人员研究过 [HDHI16、CFM + 15、SO05、BRS11、VB03]。在本文中，我们展示了如何精确计算任意维度的最近邻度量，这解决了任何基于流形的度量最重要和最具挑战性的问题之一。
从传感器到射手的新路径：数字化如何……
从传感器到射手的新路径：数字化如何改变捕获和追踪目标的系统中信息流的可成形性和拓扑结构 Patrick Chisan Hew 联合作战与分析部 国防科学技术组 DST-Group-TR-3417 摘要 新兴技术如何从根本上提高分布式火力的能力对国防至关重要。数据（来自传感器）可被利用于不同路径上的行动（对于射手），并且传感器可以及时或以防万一地连接到射手。该分析通过美国国防部系统工程架构框架将认知人体工程学与网络理论相结合。这项工作以间接火力、近距离空中支援、海军水面火力和压制敌方防空的案例研究为依据。本报告将引起研究新兴技术对传感器到射手作战影响的作战和系统分析师的兴趣。 发布限制 已批准公开发布。
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所有科学的基本原则是将其研究成果应用于人类福祉。因此，体质人类学家也将灵长类进化、人类生物学方面和人类变异的概念应用于应用环境中的特定情况。因此，应用体质人类学表示体质人类学领域的应用概念。它主要关注进化变化的过程。体质人类学家使用的测量、观察和技术应用于医学、牙科、公共卫生和刑事调查领域。应用体质人类学家应具有扎实的数据收集和评估背景，才能成功开展应用工作。因此，Jaiswal（2011）正确地指出，应用人类学在人类社会中发挥着有用和有益的作用。本文试图对体质人类学具有实际意义的领域进行总体概述。