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PBM2024科学计划
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过高的特权？定量宽松和预期堕落天使的债券市场补贴 *
∗我们感谢Ed Altman，Jennie Bai，Richard Cantor，Olivier de Jonghe，Antonio Falato，Quirin Fleckenstein，Itay Goldstein，Victoria Ivashina，Kose John，Jane Li，Jane Li，Francis Longsta，Camelia Minoiuiu Minoiu，Minoiu，Andrea Presbitero，tyler，Tyler Miir和他们的评论。We also thank seminar and conference participants at the NBER Summer Institute Capital Markets and the Economy, AFA Annual Meetings, Cornell, Oxford Said–ETH Zurich Macro-finance Conference, 10th MoFiR Workshop on Banking, 2022 CEBRA Annual Meeting, KAIST, Deutsche Bundesbank/FRIC/CEPR “Credit Risk over the Business Cycle” conference, FSB Systemic Risks in Non-Bank Financial中介会议，2021年，美联储压力测试研究会议，CEPR无休止的金融中间和公司金融夏季会议，西班牙银行，纽约大学上海联合学校宏观/财务研讨会，纽约大学纽约大学，康奈尔大学，韩国康奈尔大学，韩国大学商学院，ku Leuven，Ku Leuven，梅尔伯恩大学，Norges Bank，Norges Bank，Norges Bank，Erasmus of ersasmus of ersasmus of ersasmus oftertam oftertam of ersasmus of ersasmus ofterdam carrolterdam carcarortdam carcarortdam carcarorty car of ersasmus car of ersasmus carcarorttam洪堡大学，Esade Spring Workshop和BIS以获取宝贵的评论。我们感谢Erica Bucchieri和William Arnesen的出色研究帮助。本文所表达的观点是作者的观点，不一定代表纽约联邦储备银行，美联储系统，BIS或其任何sta的观点。本文的先前版本带有“高昂特权？预期堕落天使的债券市场补贴”。通讯作者：Matteo Crosignani。电子邮件：matteo.crosignani@ny.frb.org。
开创性内部监测
Figure 1: Overview Legislation regarding in-cabin monitoring 7 Figure 2: Overview automotive safety institutions 8 Figure 3: Overview consumer test organizations 13 Figure 4: Metaphor for in-cabin monitoring systems as a butler 14 Figure 5: Overview of applications from user requirements study 15 Figure 6: Selection of companies working on DMS 15 Figure 7: Overview applications on market 16 Figure 8: Melexis ToF sensor specifications 16 Figure 9: OMS检测功能来自NIR和深度图像17图10：DMS检测功能与Metexis TOF及其NIR图像传感器18图11：来自消费电子电子的概述应用18图12：来自Daimler Truck（FUSO）的Quirin Anker（FUSO）19图13：应用程序23：使用PRIO 1的应用程序23：启动PRIO 1应用程序应用程序，以启用相机技术，以启用相机技术，以启用启用相机技术。28 Figure 15: Elena Zhelondz, A2MAC1 31 Figure 16: Sensors used for in-cabin monitoring 31 Figure 17: Most popular locations of DMCs 32 Figure 18: Average cost of interior sensors 32 Figure 19: Prof. Dr. Rainer Stiefelhagen 34 Figure 20: Prof. Dr. Jürgen Beyerer 35 Figure 21: Typical camera positions with different lens opening angles 38 Figure 22: Martin Lass, Infineon 39图23：评估的测量功能概述40图24：五个不同的相机位置的模拟传感器数据和驱动程序的两个不同次级活动40图25：ChatGpt4 2024年4月，根据卡宾蛋白室内图像43图26：用于驾驶员活动的驱动器和ACT数据集的驾驶员和ACT数据集的警告43：预期技术的驱动器和ACT数据集43：预期的技术<43：43：预期的技术<43：43：43：43
组合优化的量子算法 - mediaTUM
首先，我要感谢我的博士导师兼主管 Robert König。他的指导、对科学和研究的热情和好奇心一直是我的灵感和动力源泉，我找不到比他更好的人和研究人员来指导我完成我的博士学位。接下来，我要感谢 M5 负责人 Michael Wolf，他成功地创造了一种美妙、高效、有趣的工作氛围，还要感谢我们的秘书 Silvia Schulz，她负责行政事务并与我们进行了多次愉快的交谈。由于这篇论文是一篇累积性论文，因此特色出版物至关重要，因此我要感谢我的合著者 Sergey Bravyi、Libor Caha、Robert König 和 Eugene Tang。与他们一起工作是我的荣幸，我很幸运能够向他们学习。总的来说，我在 M5 待过两次，所以我遇到了许多有趣、聪明的人，我很庆幸我可以称他们为同事和朋友。这些人包括我的“博士兄弟姐妹”Beatriz Cardoso Diaz、Shin Ho Choe、Margret Heinze 和 Stefan Huber，我的同事 Francesco Battistel、Libor Caha 和 Shangchun Yu，以及所有其他人：Zahra Baghali Khanian、Vjosa Blakaj、Andreas Bluhm、Ángela Capel Cuevas、Matthias Caro、Xavier Coiteux-Roy、Diana Conache、Pablo Costa Rico、Javier Cuesta、高丽、Paul Gondolf、Martina Gschwendtner、Lisa Hänggli、Markus Hasenöhrl、Anna-Lena Hashagen、Yifan Jia、李浩建、Tristan Malleville、Chokri Manai、Tim Möbus、Ion Nechita、Emilio Onorati、Michael Prähofer、Hjalmar Rall、Silke Rolles、Cambyse鲁泽、法尔津·萨利克、 Jeonghyeon Shin、Herbert Spohn、Daniel Stilck-França、Quirin Vogel、Simone Warzel 和 Amanda Young。他们让我在 M5 的时光成为一段美妙的体验，我将永远珍惜这段时光。我还要感谢我的博士导师 Andreas Johann，幸运的是，他从未干涉过任何不愉快的事情（根本没有这样的事情），院长办公室的 Lydia Weber 和 ISAM 协调员 Isabella Wiegand 都帮助我完成了博士论文的组织部分（尤其是在最后），还有我的治疗师 Martina Beck，她乐于助人、持续不断的支持给了我很大的帮助，我非常感谢她。我还要感谢我的好朋友 Rufat Badal、Bernhard Blieninger、Vincent Kar-bassioun、Maximilian Schiller、Dominik Stöger、Christoph Striegel 和 Andreas Wasmeier。最后，但并非最不重要的一点，我要感谢我的家人：我的父母 Brigitte 和 Helmut Kliesch、我的叔叔 Johann 和 Ludwig Rasch，以及我出色的姐妹 Elke、Marion 和 Christina Kliesch。
自主移动机器人中的 3D 感知、抽象和解释方面
在慕尼黑工业大学自动控制工程研究所 (LSR) 的过去三年半是令人兴奋和振奋的时光。这段时间充满了许多见解和启示、最后期限和里程碑、失败和成功，对我来说，这是一段学习、实验和分享的不可思议的时期。似乎很平常，这段旅程以更好地了解我的无知程度而结束。尽管如此，这段时间获得的一些见解最终形成了这篇论文，它代表了我进行的很大一部分研究。如果没有过去几年中无数人的帮助和支持，这项工作不可能实现。首先，我要感谢我的导师 Martin Buss 教授，他不仅激发了我在本科学习期间对机器人技术的兴趣，更重要的是，在我攻读博士学位期间，他提供了出色的研究环境、激动人心的讨论和有益的建议 1 。我还要衷心感谢我的联合导师 Dirk Wollherr 博士，感谢他的务实评论、满足我经常提出的非传统要求的能力，以及在我准备在西班牙进行研究期间提供的宝贵支持。后者得益于 G¨unther Schmidt 教授，我感谢他慷慨地让我与萨拉戈萨的机器人研究小组取得联系。如果没有一群优秀的同事和重要的优秀办公室伙伴，LSR 的日常生活就不会一样了。在短暂访问 CoTeSys 中央机器人实验室期间，我与 Hasan Esen 和许多人愉快地相遇，之后我终于回到了与 Raphaela Groten 和 Georg B¨atz 的旧“住所”。谢谢 Georg 和 Raphi，这些年来，你们让我度过了非常有益和激励的讨论、许多欢笑（尽管经常是关于非常糟糕的笑话）以及一天中随机时间的团结进食。我非常感谢 Ulrich Unterhinninghofen 教会了我大部分关于软件和硬件开发的知识，最重要的是，你们是我非常好的朋友。在“自治城市探索者”项目中，我要感谢 Georgios Lidoris 让深夜调试变得有趣，当然还要感谢 Florian Rohrm¨uller、Quirin M¨uhlbauer、Andrea Bauer、Tinging Xu、Tianguang Zhang 和 Stefan Sosnoswki，感谢他们与我们一起花费了无数的时间，让机器人来到了慕尼黑的中心广场。在我攻读博士学位的最后阶段，我在萨拉戈萨大学的机器人和实时小组进行了为期三个月的研究，这是一次非常富有成效且令人振奋的经历。与 Michael Bernhard、Michael Scheint、Moritz Große-Wentrup、Matthias Rungger、Omiros Kourakos、Martin Kuschel 和 Thomas Schauß 进行激动人心的科学和非科学讨论也让我的日常生活变得更加愉快。最重要的是，我要感谢 Jos´e Neira 教授提供的这次机会以及一系列非常富有成效的讨论，这些讨论帮助我形成了物体识别框架的想法。我衷心感谢 Ana Cristina Murillo、C´esar Cadena、H´ector Becerra 和 Luis Puig 的热烈欢迎和快速融入团队。我也会