XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcertain
经济政策不确定性对德国经济的影响
通过媒体文章衡量的经济政策不确定性在德国一直很高。在乌克兰战争开始和能源危机之后，它急剧上升。最初随着能源价格下跌而下降后，自2023年春季以来，它再次出现了清晰的趋势（图1）。令人惊讶的是，自2022年以来，德国的经济政策不确定性显着高于邻国或全球范围内的经济政策不确定性，而在此之前，它的发展非常相似。高水平的不确定性会抑制整体经济活动，特别是通过阻止企业和私人家庭投资（Bloom 2009）。在本说明中，我们从经验上评估了增加的经济政策不确定性在多大程度上导致德国经济绩效疲软。
对电池健康降解的建模不确定性量化
我感谢总数数字平台的团队，然后感谢我论文的工业部分发生的总素，无论是在纳米诺诺夫，游乐场，下一个还是情节。感谢您的所有这些日常交流，在各种项目演示会议或Mathias，以及咖啡馆甚至Mario Kart附近。我还要感谢Saft的BMM团队对我们曾经的电池的热情欢迎和教学法。尤其是我感谢所有博士生，我们的长老，优化专家Naoufal，向我们展示了路；巴蒂斯特，谢赫纳和阿明，我与他们一起开始论文； Yagnik，Ali，Elie和Nouha渗透到了这些日子，在面对面（和外部）中献出了生命，所有这些讨论以及这些令人兴奋的多元文化交流；还有瓦西尔，哈立德和阿玛尔；所有这些博士旅行伴侣。
2025-已获得特定人员通知报告表 - ...
此表为法律规定所要求，且必须由因合并、整合或收购而受《克莱顿法案》第 7A 条、15 USC § 18a 及其项下颁布的规则（以下简称“规则”或按章节编号）约束的每个人单独提交。规则可在 16 CFR 第 801-03 部分找到。如果未能提交此通知和报告表，且未根据 15 USC § 18a 和规则的适用规定遵守完成收购前所需的等待期，则任何规则中定义的“人”或任何对不合规行为负责的个人都将被处以罚款，因其违反 15 USC § 18a 的每一天均须承担罚款。16 CFR § 1.98(a) 中列出了每日最高民事罚款金额。
衡量战略不确定性态度
摘要：战略不确定性是参与者在互动决策情境中面对其他参与者有目的的行为时所面临的不确定性。本文开发了一种新方法来衡量战略不确定性态度，并将其与风险和模糊态度区分开来。我们以其他条件不变的方式在不同条件下改变不确定性的来源（无论是否具有战略性）。我们得出参与两个战略 2x2 游戏（猎鹿游戏和市场进入游戏）的确定性等价物，以及产生相同可能收益的相关彩票的确定性等价物，这些彩票具有外生给定的概率（风险）和具有未知概率（模糊性）。我们提供了一个不确定性态度的结构模型，使我们能够衡量对不确定性来源的偏好或厌恶，以及对期望结果的乐观或悲观态度。我们记录了对不同情况下战略不确定性的系统态度。在战略互补性 [替代性] 下，大多数参与者倾向于对期望结果持悲观 [乐观] 态度。然而，对不确定性来源的偏好分布在零附近。关键词：风险态度、模糊态度、战略不确定性态度、猎鹿游戏、市场进入游戏 JEL 代码：C72、C91、C92、D81
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
研究文章回顾影响不确定性条件下随机商业决策模型选择的关键因素
不确定情况下的决策是一项普遍存在的挑战，影响着不同领域的个人、组织和社会。虽然现有研究已经广泛探索了随机模型的技术复杂性，但它经常低估影响模型选择和实际应用的关键影响因素，例如组织动态、情境约束和个人技能限制。本研究回顾了现有文献，以揭示个人倾向、情境因素和情境条件如何共同推动不确定决策场景中的随机模型选择。该研究通过谷歌学术搜索引擎采用现有决策科学文献的叙述内容审查方法；选择与商业中随机决策模型的使用相关的同行评审学术期刊、会议论文集和意见论文。研究结果表明，虽然所有因素都会影响随机模型选择，但情境条件（尤其是组织文化和资源可用性）是最重要的。主要结论是，资源充足的支持性环境可增强 SBDM 的采用和适应性，而资源限制或抵制性文化往往会阻碍有效的 SBDM 利用。该研究为决策科学家、管理者和政策制定者提供了宝贵的见解，以培育开放和支持的组织文化，确保在相关软件、工具和员工培训上投入足够的资源，并解决背景限制。
在2025年1月29日和30日面临不确定性，气候变化和债务的挑战
10:45 AM - 12:05 PM（GMT+3）会议1。 气候变化会议主持人的宏观经济后果：沙特阿拉伯中央银行经济研究与报告部主任Salah Alsayaary论文1：闲逛晾干？ Long-Term Macroeconomic Effects of Drought in Fragile and Conflict-Affected States Speaker: Kalin Tintchev (IMF) Co-author: Laura Jaramillo (IMF) Discussant: Abdelhamid Moustabchir (Hassan II University) Paper 2: Carbon Taxes and Inflationary Pressures: A DSGE Exploration of Economic Responses and Macroeconomic Challenges Speaker: Abdelhamid Moustabchir（Hassan II大学）合着者：Hicham Ouakil，Hicham El Ouazzani（Ibn Tofail University）讨论者：Oguzhan Cepni（阿联酋中央银行）论文3：是否会产生通货膨胀效应？ 来自海湾合作委员会国家的证据发言人：阿联酋中央银行OGUZHAN CEPNI（阿联酋）：阿卜杜拉·苏丹·巴德贝斯（Abdulla Sultan Budebes）（阿联酋中央银行）讨论者：Kalin Tintchev（IMF）10:45 AM - 12:05 PM（GMT+3）会议1。气候变化会议主持人的宏观经济后果：沙特阿拉伯中央银行经济研究与报告部主任Salah Alsayaary论文1：闲逛晾干？Long-Term Macroeconomic Effects of Drought in Fragile and Conflict-Affected States Speaker: Kalin Tintchev (IMF) Co-author: Laura Jaramillo (IMF) Discussant: Abdelhamid Moustabchir (Hassan II University) Paper 2: Carbon Taxes and Inflationary Pressures: A DSGE Exploration of Economic Responses and Macroeconomic Challenges Speaker: Abdelhamid Moustabchir（Hassan II大学）合着者：Hicham Ouakil，Hicham El Ouazzani（Ibn Tofail University）讨论者：Oguzhan Cepni（阿联酋中央银行）论文3：是否会产生通货膨胀效应？来自海湾合作委员会国家的证据发言人：阿联酋中央银行OGUZHAN CEPNI（阿联酋）：阿卜杜拉·苏丹·巴德贝斯（Abdulla Sultan Budebes）（阿联酋中央银行）讨论者：Kalin Tintchev（IMF）
针对不确定的可再生能源生产时间表问题的稳健修复和优化数学方法
摘要 — 本研究提出了一种修复和优化数学方法来解决不确定情况下的时间表问题。具体来说，考虑一个大学时间表和电力存储调度问题，受可再生能源生产和电力需求不确定性的影响。该问题被表述为一个大型混合整数规划 (MIP)，所提出的解决方案结合了大邻域搜索和基于场景的稳健优化，以处理目标函数中的不确定性。首先，仅考虑硬问题约束（在本例中为重复讲座活动的安排）即可得出一个足够可行的时间表。接下来，通过修复和优化启发式搜索改进解决方案。在每次迭代中，MIP 求解器通过修复变量子集并对剩余的自由变量进行优化来探索一个大邻域。该过程重复多次，直到满足停止标准。为了解决目标中的不确定性，从区间预测中得出概率场景，并将最坏情况的能源成本最小化。参与技术挑战的结果表明，所提出的方法能够相对快速地提供具有竞争力的解决方案，即使对于大型问题实例也是如此，同时还可以避免较大的预测误差。索引词 — 修复和优化、局部邻域搜索、可再生能源预测、稳健优化、大学时间表。
代谢成像和人工智能可以为非侵入性非整倍性评估提供新的途径吗？一定的临床需求
通过胚胎活检对非整倍性（PGT-A）的植入前基因检测有助于通过评估胚胎倍性来进行胚胎选择。然而，临床实践需要考虑胚胎活检，潜在的镶嵌和不准确的整个胚胎的侵入性。这产生了对不损害胚胎或提高治疗成本的改进诊断实践的重要临床需求。因此，越来越重视开发非侵入性技术以增强胚胎的选择。这些创新包括非侵入性PGT-A，人工智能（AI）算法和非侵入性代谢成像。后者通过代谢辅助因子的自动荧光来测量细胞代谢。值得注意的是，高光谱显微镜和荧光寿命成像显微镜（FLIM）揭示了非整倍性胚胎和人类纤维细胞中独特的代谢活性特征。这些方法表明在区分多倍体和非整倍体胚胎方面已经表现出很高的精度。因此，本综述讨论了与PGT-A相关的临床挑战，并强调了对新颖溶液（例如代谢成像）的需求。此外，它探讨了针对细胞行为和新陈代谢的影响，在这项研究领域中为未来的研究方向提供了观点。