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经济监管对增长的影响：调查与综合
2020 年 8 月摘要本研究调查了使用跨国比较来研究经济监管如何影响增长的研究。同行评议文献中的研究往往依赖世界银行或经济合作与发展组织的监管措施。这些研究似乎反映了一种共识，即进入监管和反竞争产品和劳动力市场监管通常不利于增长。这项跨国研究的结果结合经济理论以及其他国家特定的经济监管研究，支持了经济监管往往会降低竞争市场福利的假设。鉴于某些类型的经济监管仍在继续使用，研究结果可能为政策制定者提供重要的经验教训。 JEL 代码：K23、O38、O47 关键词：监管、经济增长、生产力、世界银行、营商环境指数、经合组织、产品市场监管、就业保护立法 作者隶属关系和联系信息 James Broughel Robert Hahn 高级研究员 乔治梅森大学梅卡图斯中心客座教授 牛津大学史密斯学院兼职教授 杰出高级研究员 乔治梅森大学安东宁斯卡利亚法学院技术政策研究所 jbroughel@mercatus.gmu.edu robert.hahn@smithschool.ox.ac.uk 致谢 作者要感谢 Scott Wallsten 和 Cliff Winston 的有益评论，以及 Jack Salmon 和 Blake Hoarty 的出色研究协助。© 2020 James Broughel、Robert Hahn 和乔治梅森大学梅卡图斯中心 本文可在 https://www.mercatus.org/regulations/impact-economic-regulation -growth-survey-synthesis 上访问
国防部使用情况概述... - CRS 报告
过去 30 年来，中国和俄罗斯等潜在对手已经观察到美国如何通过从沙漠风暴行动到盟军行动、伊拉克自由行动和持久自由行动等各种冲突发动战争。这些潜在对手已将国防部对频谱的使用视为关键推动因素，因此开发了武器系统，特别是电子战 (EW) 平台，旨在挑战国防部有效使用频谱的能力。这些旨在拒绝访问频谱的技术是一系列通常称为反访问/区域拒止能力的系统和技术的一部分。正在开发几种新兴技术和利用现有技术（称为概念）的方法以应对这些挑战。这些新技术包括定向能、人工智能和反无人机系统。联合全域指挥与控制 (JADC2) 和马赛克战争等概念有望改变国防部通信和使用频谱的方式。
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
俄勒冈州药物干预计划在参议院获得通过
● 通过消除健康保险障碍并允许药剂师提供紧急处方续药，增加获得药物辅助治疗 (MAT) 的机会。 ● 将福利保留时间从 48 小时更新为 72 小时，以应对芬太尼。 ● 扩大认证行为健康诊所，为有心理健康和药物使用需求的俄勒冈人提供治疗，并改善护理协调。 ● 通过将 CCO 网络充分性标准应用于成瘾治疗提供者，确保全州范围内提供一致、高质量的护理。 ● 通过研究如何减少认证障碍，建立药物治疗和心理健康劳动力队伍。 ● 启动预防和治疗青少年吸毒成瘾的战略计划。 ● 与区域行为健康问责工作组一起改善俄勒冈州的治疗系统。 ● 通过恢复 Boyd 送货服务并加重针对居住在收容所、康复中的人和公园里的人的毒贩的刑罚来阻止更多的毒贩。 ● 干预公共药物使用，并通过转移计划让俄勒冈人接受治疗。 [ 有关新的未分类轻罪的更多信息 ] ● 通过数据收集和立法审查来监控执法互动中是否存在种族和其他人口统计差异。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
建立NOAA的操作空间天气观测
NOAA提供了运营空间的天气监测，预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问，维护基于地面和空间的资产，提供了支持操作的研究，并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
医院环境监管指南
4.2.1。水传播感染的传播模式4.2.2。水样的微生物测试4.2.3。指示4.2.4。医院中的抽样点4.2.5。水分析4.2.6。水样的收集和运输4.2.7。TAP 4.2.8的采样方法。 推定或总体大肠菌数4.2.9。 多管方法4.2.10。 差异大肠菌count-eijkman测试方法：4.2.11。 膜过滤方法4.2.12。 确认性测试4.2.13。 隔离假单胞菌的方法4.2.14。 隔离军团菌的方法TAP 4.2.8的采样方法。推定或总体大肠菌数4.2.9。多管方法4.2.10。差异大肠菌count-eijkman测试方法：4.2.11。膜过滤方法4.2.12。确认性测试4.2.13。隔离假单胞菌的方法4.2.14。隔离军团菌的方法