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Cottonwood Cutoff 步道和指南
欢迎来到本特古堡！前面的铺砌道路通向古堡入口。欣赏周围的空间。这是谁的故乡？数百年来，南部夏延族和阿拉帕霍族一直生活在这一地区。是什么吸引其他人在 19 世纪来到这里？（您将在访问期间发现这个问题的许多答案。）左转进入草径。 *您离家最久的时间是多久？您去了哪里，为什么？刘易斯·加勒德写道：“我们到达古堡时，很快就卸下了马鞍，走出大门，四处寻找青草。进去后，我们遇到了圣弗兰先生，他把我们介绍给了合伙人威廉·本特、汉普斯特德博士和几位商人。我们五十天来第一次坐在一张桌子旁，用刀叉和盘子吃饭。”第二站：沼泽
部门脱碳方法（SDA）
我们采用了多方利益相关者参与的流程来开发此方法及其配套的在线计算工具。2014 年，我们在伦敦和华盛顿举行了公共研讨会，以收集对第一稿的意见。来自行业和非政府组织的技术顾问小组就该方法的各个草案提供了详细的意见。SDA 出版物的第二稿已发布，供公众咨询，同时还举办了三次网络研讨会，概述了该方法。在公众咨询过程中，我们收到了来自不同行业的 50 多个组织的书面反馈。基于科学的目标设定工具旨在帮助公司实施 SDA 方法，来自不同行业的 20 多家公司对其进行了 beta 测试。beta 测试人员提供了计算结果，以及有关该工具功能和实用性的详细反馈。在整个 SDA 开发过程中，这些有用的反馈都经过了仔细考虑，并融入到了此版本的方法中。附录 VII 提供了公众咨询中利益相关者反馈的摘要。
部门脱碳方法（SDA）
该方法及其配套的在线计算工具的开发采用了多方利益相关者参与的过程。2014 年，在伦敦和华盛顿举行了公共研讨会，以征求对第一稿的意见。来自行业和非政府组织的专家组成的技术顾问小组对该方法的各个草案提供了详细的意见。SDA 出版物的第二稿已发布，供公众咨询，同时还举办了三场网络研讨会，以概述该方法。在公众咨询过程中，收到了来自不同行业的 50 多个组织的书面反馈。科学目标设定工具旨在帮助公司实施 SDA 方法，来自不同行业的 20 多家公司进行了 beta 测试。beta 测试人员提供了计算结果，以及有关该工具功能和实用性的详细反馈。在整个 SDA 开发过程中，这些有用的反馈都经过了仔细考虑，并融入到此版本的方法中。附录 VII 提供了公众咨询中利益相关者反馈的摘要。
在测量部门采用地理信息通信技术
地理空间信息和通信技术 (Geo-ICT) 势头强劲，彻底改变了测绘行业。由于地理技术不断发展，人们不断努力实现其多样化应用。大多数用户都相信数字技术以其易用性和改善工作流程的能力而闻名。测绘部门在过去五十二年的历史中，特别是过去二十年中，见证了全球技术和相应政策的巨大变化。在当前情况下，采用地理 ICT 已变得不可或缺。尽管测绘部门到目前为止尚未处于充分利用地理 ICT 的阶段，但现在已经开始考虑采用地理 ICT 应用。因为，更广泛地使用地理 ICT 可能是支持整个测绘业务的主要工具。地理信息通信技术高效应用的成功在很大程度上取决于能力建设、体制改革、权力下放、教育和持续培训，以及最终政府的承诺。
基于深度学习的惯性里程计使用注意力机制和 Res2Net 模块进行行人跟踪
摘要 — 由于低成本惯性传感器误差积累，行人航位推算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法在处理这一问题上可以取得令人印象深刻的效果。在本信中，我们提出了一种基于深度学习的速度估计方法的惯性里程计。利用基于 Res2Net 模块和两个卷积块注意模块的深度神经网络来恢复水平速度矢量和来自智能手机的原始惯性数据之间的潜在联系。我们的网络仅使用公共惯性里程计数据集 (RoNIN) 数据的 50% 进行训练。然后，在 RoNIN 测试数据集和另一个公共惯性里程计数据集 (OXIOD) 上进行验证。与传统的基于步长和航向系统的算法相比，我们的方法将绝对平移误差 (ATE) 降低了 76%-86%。此外，与最先进的深度学习方法（RoNIN）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。
多中心对两个高级混合闭环系统在葡萄糖控制中的好处和患者报告的结果
包括100名参与者的结果，每个系统启动了75个（年龄：39.9±11。4年[16 - 72]；女性64％；糖尿病持续时间：21.6±11.9岁）。范围内的时间从61.53±14.01％增加到76.17±9.48％（p <0.001），没有组间差异（p = 0.591）。HbA 1c decreased by 0.56% (95%CI: 0.44%, 0.68%) (6 mmol/mol, 95%CI: 5, 7) ( P < 0.001), from 7.43 ± 1.07% to 6.88 ± 0.60% (58 ± 12 to 52 ± 7 mmol/mol) in the MM780G group, and from 7.14 ± 0.70% to 6.56±0.53％（55±8至48±6 mmol/mol）在对照组中（均为基线的p <0.001，组之间p = 0.819）。没有发现一个AHCL比另一个AHCL的优越性，因为人们对低血糖或生活质量的恐惧没有优势。对照组中，与糖尿病相关的困扰的改善较高（p = 0.012）。睡眠质量得到改善（PSQI：从6.94±4.06到6.06±4.05，p = 0.004），系统之间没有差异。通过启发措施评估的AHCL经验超出了期望。
经济赢家与输家以及不平等......
众所周知，在疫情衰退期间，直接暴露于病毒的企业，即“接触”行业，相对于经济的其他部分，急剧萎缩并缓慢复苏。不太清楚的是，通过提供接触行业商品的更安全替代品而“获胜”的企业如何影响这种不平等的衰退。利用企业和行业数据，我们首先构建了收入增长的分类指标，区分接触行业输家、接触行业赢家和非接触行业。我们发现，接触行业输家的萎缩幅度比行业平均水平高出约 50%，而赢家则有所增长。此外，预测数据表明，赢家和输家之间的差距将至少持续到 2022 年。为了解释这一证据，我们随后开发了一个简单的三部门新凯恩斯主义模型，其中 (i) 一个企业部门提供有风险的接触行业商品的安全替代品，(ii) 边做边学。总体而言，该模型捕捉到了不平等的部门衰退。它还考虑了通货膨胀，包括 2021 年的急剧上涨。
负迁移研究综述
摘要 — 迁移学习 (TL) 利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域中的学习。由于注释成本、隐私问题等原因，当目标域中标记数据很少或没有标记数据时，它特别有用。不幸的是，TL 的有效性并不总是能得到保证。负迁移 (NT)，即利用源域数据/知识会不理想地降低目标域的学习性能，一直是 TL 中存在已久且具有挑战性的问题。文献中提出了各种方法来处理它。然而，目前还没有关于 NT 的制定、导致 NT 的因素以及缓解 NT 的算法的系统调查。本文填补了这一空白，首先介绍了 NT 的定义及其因素，然后根据四类回顾了大约 50 种克服 NT 的代表性方法：安全迁移、域相似性估计、远距离迁移和 NT 缓解。我们还讨论了相关领域的NT，例如多任务学习、终身学习和对抗性攻击。
网络经济中的货币动态
我们开发了一个可处理的具有预付现金约束的一般均衡经济中价格动态模型。动态源自企业之间的局部互动，这些互动受经济基础生产网络的支配。我们分析性地描述了网络结构对货币冲击传播的影响。从长远来看，该模型收敛到一般均衡，货币数量理论成立。在短期内，货币冲击通过需求的名义变化向上游传播，通过供应的实际变化向下游传播。微观层面供需演变的滞后可能导致价格分布的任意动态。我们的模型解释了价格之谜：由于货币紧缩，价格水平暂时上涨。在我们的设定中，这个谜题出现在两个关于下游企业的假设下：它们受到货币紧缩的不成比例的影响，并且它们在工资单中占很小的份额。经验证据支持美国经济的两个假设。我们的模型根据美国经济进行了校准，采用了超过五万家公司的数据集，从而得出了货币紧缩后价格水平上涨的经验观察幅度。