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缓解全球危机期间发展中经济体的经济剥削
如果全球危机起源于发达国家，那么这些经济体的崩溃对发展中国家产生了连锁反应，从而加剧了他们所遭受的危机的任何直接影响。减少贸易收入可能是毁灭性的，并且发展中国家与世界经济相互关联，影响越多。这意味着全球危机往往主要由贸易和金融流动传播（Gurtner 2010）。除了贸易流量外，散居侨民回家的钱是许多发展中经济体的重要收入和外汇来源。汇款往往比其他财务流动更稳定，并且是反周期性的，含义。它们在移民原产国的经济低迷期间增加。但在全球危机中，汇款往往会急剧下降（Gurtner，2010年）。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
菲律宾：农业生物技术中的挑战，机遇和约束
菲律宾于1980年在菲律宾菲律宾大学（UPLB）的国家分子生物学和生物技术学院（Biotech）正式创建其生物技术研究。在1995年，菲律宾系统中建立了其他三个生物技术学院。他们位于UP Diliman校园中，专注于工业生物技术，UP Manila专注于人类健康生物技术，以及UP Visayas专注于海洋生物技术。UPLosBaños的生物技术研究所继续在农业，林业，工业和环境生物技术学方面提供领导地位。UPLB的其他研究机构也正在进行生物技术研究。包括植物育种研究所，生物科学研究所，动物科学研究所，食品科学技术知名人士以及林业与自然资源学院。外部UPLB，其他研究机构和中心，例如菲律宾稻米研究所，菲律宾椰子管理局，棉花研发研究所，工厂内工业局，动物行业局和
scone：一种具有主动感知的食物挖掘机器人学习框架
摘要：由于食物的复杂状态和多样化的物理特性，有效地挖出食品对当前机器人系统构成了重大挑战。为了应对这一挑战，我们相信将食品编码为有意义的有效食品的重要性。然而，食品的独特特性，包括可变形，脆弱性，流动性或粒度，对现有表示构成了重大挑战。在本文中，我们以隐式方式提出了积极感知来学习有意义的食物代表的潜力。为此，我们提出了Scone，这是一个食品搜索机器人学习框架，利用从积极的掌握中获得的表示形式来促进食品可铲政策学习。Scone包括两个Crucial编码组件：交互式编码器和状态检索模式。通过编码过程，Scone能够捕获食品的特性和重要的状态特征。在我们的现实世界中的实验中，Scone在三种不同的难度水平上使用6种以前看不见的食品时，成功率具有71％的成功率，超过了最先进的方法。这种增强的性能强调了Scone的稳定性，因为所有食品始终达到超过50％的任务成功率。此外，Scone可容纳各种初始状态的令人印象深刻的能力使其能够精确评估食物的当前状况，从而导致了令人信服的成功率。有关更多信息，请访问我们的网站。
发展中国家的疫情防控与不平等......
发展中经济体的流行病防控与不平等摘要我们将典型的 SIR 流行病学模型整合到一个一般均衡框架中，该框架包含高技能和低技能工人，每个工人都选择在工作地点（现场）或家中（远程）工作。现场劳动力和远程劳动力是不完美的替代品，但高技能工人相对于低技能工人更具替代性。将模型校准到印度经济后，我们发现不同的防控政策通过限制现场劳动力，对低技能工人的影响不成比例地高于高技能工人，从而加剧了已经存在的不平等。此外，防控政策在控制低技能工人中的疾病传播方面效果较差，因为与高技能工人相比，低技能工人更愿意选择在现场工作。最后，我们表明，旨在消除封锁造成的不平等加剧的低技能工人的有条件转移，提高了各种遏制政策的有效性，并成功减少了高技能和低技能工人之间的健康结果差距。_ 关键词 : COVID-19、遏制、不平等、转移
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
简洁的芳香纤维旋转过程
1.0简介Aramid纤维（AFS）是一类高性能有机聚合物纤维，以其出色的机械性能，耐热性和化学稳定性而闻名。自1964年发明以来，AFS已成为从航空航天和防御到运动器材和电绝缘材料的广泛应用中必不可少的材料。[1-5]芳香虫的独特特性归因于其分子结构，该结构由酰胺基团相连的芳族环组成。在旋转过程中实现的高度分子取向也沿纤维轴赋予强度和刚度。商业AFS主要基于两种聚合物 - 聚（P-phenylene terephalamide）（PPTA）（PPTA），销售为Kevlar和Twaron，以及聚（M-phenylene isophthalamide）（MPIA）（MPIA），以商业上称为Nomex。近年来还看到了其他特种弧菌的出现，例如聚（P-苯基苯甲甲行唑）（PBO）和具有增强的热耐药性的杂环芳烃[6-9]。在过去的几十年中，已经采用了一系列干燥和湿的旋转技术来生产商业AF。旋转过程的选择取决于聚合物类型，所需的纤维特性和过程经济学。在本综述中提供了不同旋转方法以及芳香旋转技术的关键发展。最近的制造芳香
引爆点的复仇 脚注
● 第 44 页 – 需要说明的是，Esformes 家族并非绝对诚实。他们与伊利诺伊州的州法规发生了一些相对较小的冲突。但规模远不及迈阿密的事件。 ● 第 48 - 49 页 – 还应指出，博尔德和布法罗在心脏病治疗方面的差异并不一定意味着在博尔德比在布法罗患心脏病更好。相反，心脏导管插入术非常昂贵。它本身就有风险。几乎没有证据表明你在布法罗死于心脏病的可能性比在博尔德更大。如果说有什么不同的话，那就是如果每个心脏病患者都被送往纽约西部接受治疗，而我们把省下的钱花在鼓励高血压患者吃得更好、多锻炼上，那么出了名的浪费和昂贵的美国医疗系统就会得到很大的改善。 ● 第 72 页 – 迈阿密的最后一个转折是，在埃斯福梅斯获得特朗普赦免后，检方采取了不同寻常的措施，试图以最初使用的指控的变体对他进行重审。这一次，埃斯福梅斯认罪，以避免第二次审判。根据协议，他免于入狱，但要支付数百万美元的罚款。
事实说明书 - 工匠发展世界基金
仔细考虑基金的投资目标，风险，费用和费用。此和其他重要信息包含在基金的招股说明书和摘要中，可以通过致电800.344.1770获得。投资前请仔细阅读。投资团队选择的投资组合证券的价值可能会响应公司，市场，经济，政治，监管或其他新闻，有时比市场或基准指数大。国际投资涉及特殊风险，包括货币波动，较低的流动性，不同的会计方法以及经济和政治体系以及较高的交易成本。这些风险通常在包括边境市场在内的新兴市场和较不发达的市场中更大。这种风险包括新的和快速变化的政治和经济结构，这可能会导致不稳定；欠发达的证券市场；高水平的通货膨胀，通货膨胀或货币贬值的可能性更高。中小型公司的证券往往具有较短的运营历史，更加动荡和流动性较低，并且在某些时期内可能不足以证券的证券。MSCI新兴市场指数衡量新兴市场的表现。索引（ES）是不受管理的；包括重新投资股息；不要反映费用或费用；并且不可用于直接投资。除非另有说明，否则本报告中的所有信息都包括所有类别的股票，除了绩效和费用比率外，并且截至右上角显示的日期。©2025 Artisan Partners。投资组合统计计算排除了缺乏适用属性的异常数据和某些证券，例如私人证券。工匠合作伙伴如果无法作为特定安全性，可以替代相关安全性的信息。总数可能不会因为四舍五入而总和。针对托管产品（包括共同基金，可变年金和可变寿命子账户，交易所交易贸易资金，封闭式资金和单独的账户）计算的晨星评级TM或“星级评级”，具有至少三年的历史记录。交易所贸易资金和开放式共同基金被认为是单人口。它是基于晨星风险调整后的回报措施来计算的，该措施解释了托管产品的月度超额性能的变化，更加重视下降变化和奖励一致的绩效。每个产品类别中的最高10％的产品获得5颗星，接下来的22.5％获得4星，接下来的35％获得3颗星，接下来的22.5％获得2颗星，而最低的10％则获得1星。托管产品的总体晨星评级来自与其三，五年和10年（如果适用）晨星评级指标相关的性能数字的加权平均值。权重为：36-59个月的总回报率的100％三年评级，60％的五年评级/40％的三年期评级为60-119个月的总回报率，50％的10年评级/30％的五年期评级/20％的三年时间评级为120个月或更长时间的总收益。评级用于基金的投资者股票；其他课程可能会有所不同。©2025 Morningstar，Inc。保留所有权利。虽然10年的总体评级公式似乎给了10年期间的重量，但最近三年的期限实际上具有最大的影响，因为它均包含在所有三个评级期间。Morningstar奖章评分TM是基于黄金，银，青铜，中性和负面评级量表的晨星对投资策略的前瞻性分析的摘要表达。奖牌获得者评级表明，随着时间的推移，Morningstar认为哪些Investments Morningstar认为可能会以风险调整的基础优于相关指数或同伴组的平均值。投资产品将对三个关键支柱（人，父母和过程）进行评估，当这些支柱和费用评估构成了晨星在这些产品的投资优点中定罪的基础，并确定分配的评级。支柱，以低，低于平均水平，平均水平，高于平均水平和高的形式。产品通过其预期性能分类为由晨星类别定义的评分组以及其主动或被动状态。当分析师直接介绍产品时，他们会根据其定性评估（受分析师评级委员会的监督，并至少每14个月对其进行监督和重新评估），根据其定性评估进行三个支柱评级。当分析师间接覆盖车辆或通过算法覆盖车辆时，评级将每月分配。评级涉及风险和不确定性，不应用作评估投资的唯一基础，也不应将其视为购买或出售投资的要约或招标。有关晨星评级及其方法的信息，请访问global.morningstar.com/managerdisclosures/。本文所包含的信息：（1）是晨星和/或其内容提供商的专有； （2）不得复制或分发； （3）不保证准确，完整或及时。Morningstar及其内容提供商均不负责任何使用此信息造成的损失或损失。过去的表现不能保证未来的结果。MSCI不对此处包含的任何MSCI数据不承担任何明示或暗示的担保或陈述，也不承担任何责任。MSCI数据可能不会进一步重新分布或用于创建指数或金融产品。该报告未经MSCI批准或生产。此材料是出于信息目的而不考虑您的特定投资需求的信息，并且不应解释为您可能依赖于投资决策的投资或税收建议。投资者在进行投资之前应咨询其财务和税务顾问，以确定此处讨论的任何投资产品的适当性。Artisan合作伙伴资金通过Artisan Partners Distributors LLC（APDLLC），FINRA成员提供的资金。保留所有权利。不是FDIC保险|无银行担保|可能会失去价值
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。