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一致的区域商品划分的输入输出帐户
长期存在的区域科学问题领域侧重于结构性经济变化的识别。在使用历史最终需求序列的几种方法之一，并比较观察到的非正式产出与估算出的产出是经济结构静态的估计。然而，这些方法是在引入当今常用的by Industry（CXI）输入输出（IO）会计框架之前以及在将这些方法应用于区域经济体之前之前先开发的。正确制定这些分析的支持会计结构是必不可少的，但即使对于经验丰富的阶段也可能具有挑战性。相关的教科书和期刊文章通常意味着一个简单性，掩盖了两个重要的理解障碍。首先，尽管现代的IO帐户现在几乎被普遍编译并分配为CXI帐户，但IO方法演示文稿非常有着基于行业账户的基础。第二，对许多基于IO的方法的介绍倾向于集中在国家IO会计上，对于经济开放程度的含义很少（如果有的话）。这意味着，从发布的国家数据到连贯的区域CXI帐户的路径很简单明了，而实际上，有几个关键的考虑因素需要采取几个关键考虑，并在途中进行假设。在本文中，我们列出了传统的工业间区域化和结构变化分析的CXI版本的数学基础，并因此阐明了适当的逐个区域商品的影响，从而影响了评估公式。
全天候访问虚拟校园课程一致的互动...
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gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
scep：使用一致的宇宙磁性搜索实验
2深空探索实验室，Hefei，230022，中国3现代物理系，中国科学技术大学，Hefei 230026，中国4 Hefei国家体育科学实验室，中国科学技术大学，Hefei，Hefei，230026，中国，
（甲基乙酰胺）基于苯的构造：一致的捕获
共晶工程正在吸引越来越多的兴趣，这是一种具有有趣属性的新材料的有前途的方式，并且正在进行的研究正在制定可靠的设计规则以进行合并。1 2 3 4组成分子的大小和形状（此处称为构造）5是控制晶格排列的重要因素，以及由固态堆积产生的紧密分子间相互作用的强度和方向性。6 7原则上，当所有构造构成具有明确定义的刚性分子时，相对容易预测可能的晶格包装。共结晶晶格预测变得更具挑战性。6 7 8在这种情况下，最简单的概念方法是假设所有柔性构造都采用了最低的能量构象。然而，这种范式忽略了高能构象中的柔性构造可能会导致更有利的固态填料，这是由于官能团的定位，因此可能会允许更有利的固态包装。换句话说，增加的有利分子间相互作用数量增加可以抵消当构造采用高能量分子构象时所产生的能量惩罚。6 9
为您的修剪和砍伐任务提供强大而一致的力量
8.0 m/s类型：80TXL/音高：0.325“/量规：1.1 mm（0.043”）导杆长度：150 mm（6“）55 ml（1.9盎司）切割木材：4.6 m/s²切割木材：1.5 m/s²81db（a）89 db（a）89 db（a）89 db（a）3 db（a）3 db（a）3 db（a）474 474 x 95 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x.（a）474 x 95 x（A） 3-3/4 x 10“）BL4025指南杆，锯链2.1-2.4 kg（4.6-5.3磅）BL4020 -BL4040指南杆，锯链，链条油
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
通过鼓励一致的基于梯度的解释来改善视觉接地
我们提出了一种基于保证金的损失，用于调整联合视觉语言模型，以便其基于梯度的解释与人类为相对较小的接地数据集提供的区域级注释一致。我们将这一目标作为注意掩盖一致性（AMC），并证明它比以前依靠使用视觉模型来评分对象检测器的输出的方法产生了较高的视觉接地结果。尤其是，在标准视觉模型目标之上训练AMC的模型获得了86的最新精度。在Flickr30k视觉接地基准中49％，绝对改进为5。38％与在相同水平的监督下训练的最佳先前型号时。我们的方法在既定的基准中都表现出色，可以在易于测试中获得80.34％的准确性，而在较难分裂中获得了80.34％的准确性，而在易于测试中的精度为64.55％。AMC有效，易于实现，并且是一般的，因为任何视觉模型都可以采用，并且可以使用任何类型的区域注释。
与工业 4.0 相一致的智能制造技术
旁遮普工程学院（等同于大学）（PEC）起源于 1921 年在拉合尔成立的穆加尔普拉工程学院，1953 年迁至现校区，成为旁遮普大学的附属 PEC。该学院于 2003 年通过 MHRD 通知成为等同于大学的学院，并于 2009 年更名为 PEC 理工大学。它是一所资助机构，由印度政府昌迪加尔联邦属地管理。该学院拥有 146 英亩的广阔而虔诚的校园，也是昌迪加尔建筑学院的所在地。学术和行政流程与印度的 IIT 相似。学院由充满活力的理事会管理，由著名实业家 Sh. Rajinder Gupta 担任主席。学院由一名任期 5 年的理事领导；该职位相当于大学副校长。该学院提供 11 个本科 B. Tech.、01 个 B Des 课程和 14 个研究生 M. Tech. 课程，涵盖工程和技术的各个学科。成为大学后，该学院还开设了工程、科学、管理、人文和社会科学等各个学科的博士学位课程。本科和研究生课程的录取分别通过国家级考试 JEE（Mains）和 GATE。学院设有 11 个学术部门、2 个中心和 2 个卓越中心。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
我们提出了G en 3c，这是一种具有精确的C amera c onTrol和暂时3D C的生成视频模型。先前的视频模型已经生成了现实的视频，但是它们倾向于利用少量3D信息，导致不一致的情况，例如弹出和不存在的对象。相机控制（如果完全实现）是不精确的，因为相机参数仅是对神经网络的输入，然后必须推断视频依赖相机。相比之下，G en 3c由3D缓存：通过预测种子图像的像素深度或先前生成的框架获得的点云。生成下一个帧时，G en 3c由用户提供的新摄像头轨迹在3D缓存的2D渲染上进行条件。至关重要的是，这意味着G en 3c都不必须记住它的预期