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World File Search System乘数
超乘数需求主导增长核算分析应用于西班牙经济（1998-2019）
本文分析了 1998-2019 年西班牙经济增长的需求主导决定因素。我们采用了 Freitas/Dweck (2013) 提出的超乘数需求主导增长核算方法，并做了两点修改：首先，我们将消费纳入公共转移支付，遵循 Haluska 等人 (2021) 和 Haluska (2021) 的研究。其次，我们将公共工资中的消费纳入自主需求的来源，这是 Serrano/Pimentel (2019) 在理论上提出的。我们的需求主导增长分解突出了 (i) 公共需求和出口是重要的稳定增长动力，而超乘数的下降会降低增长率；(ii) 房地产繁荣对 1998-2008 年经济扩张的间接影响，这是由于公共收入增加并为公共需求扩张打开了空间；(iii) 出口无法单独引领复苏，因为复苏只有在公共和私人需求恢复后才开始。
低区域高速组合乘数...
摘要： - 在数字图像处理中，中位过滤器用于减少图像中的噪声。中间过滤器考虑了图像中的每个像素，并用邻域像素的中位数代替嘈杂的像素。中值是通过对像素进行排序计算的。排序依次由比较器组成，该比较器包括加法器和乘数。乘法是算术计算系统中的基本操作，用于许多DSP应用程序（例如FIR滤波器）。加法电路用作乘数电路中的主要组件。随身携带阵列（CSA）乘数是通过基于多重逻辑的建议的加法单元格设计的。提出的加法电路是通过使用香农定理设计的。将乘数电路进行了示意图，并使用VLSI CAD工具生成它们的布局。模拟了所提出的基于加法器的乘数电路，并将结果与CPL和其他基于Shannon的加法器细胞设计的电路进行了比较。通过使用90nm特征大小和各种电源电压来模拟所提出的基于加法器的乘数电路。Shannon Full Adder Cource的乘数电路比其他已发表的结果在功率耗散和面积方面提供了更好的性能，这是由于Shannon Adder电路中使用的晶体管数量较少。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
超乘数需求主导增长核算分析应用于西班牙经济（1998-2019）
本文分析了 1998-2019 年西班牙经济增长的需求主导决定因素。我们采用了 Freitas/Dweck (2013) 提出的超乘数需求主导增长核算方法，并做了两点修改：首先，我们将消费纳入公共转移支付，遵循 Haluska 等人 (2021) 和 Haluska (2021) 的研究。其次，我们将公共工资中的消费纳入自主需求的来源，这是 Serrano/Pimentel (2019) 在理论上提出的。我们的需求主导增长分解突出了 (i) 公共需求和出口是重要的稳定增长动力，而超乘数的下降会降低增长率；(ii) 房地产繁荣对 1998-2008 年经济扩张的间接影响，这是由于公共收入增加并为公共需求扩张打开了空间；(iii) 出口无法单独引领复苏，因为复苏只有在公共和私人需求恢复后才开始。
开放经济超乘数模型中的收入分配与经济周期
我们为一个小型开放经济体建立了一个结构主义超乘数模型，该经济体有两个自主需求来源：政府支出和出口。我们考虑了外债（由经济活动决定）、工资增长（与工资阻力有关）和汇率（由中央银行决定但受国际储备约束限制）的动态。我们发现，从长远来看，政府支出有一个限度：其增长率不能超过出口增长率，否则会引发外部危机。然而，公共政策发挥着重要作用：没有任何东西可以自动引导经济达到与外部增长约束相兼容的最高增长率，如果政府支出增长低于出口，经济将无法充分利用其外部空间。
中国的AI增长乘数
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。这些风险通常在新兴市场中更大。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。增长证券在给定时期内可能不足其他资产类型。专注于大中国的投资组合将与该地区的市场，货币，经济，政治，环境或监管条件以及该地区的发展紧密相关，并且可能比地理上多元化的投资组合的回报更加波动。投资将随着市场波动而上升和下降，投资者资本处于危险之中。投资于以非本地货币为单位的战略投资的投资者应意识到货币兑换波动的风险可能会导致本金损失。这些风险在工匠合作伙伴的表格中进一步描述，可应要求提供。
量子信息理论通过量子组上的傅立叶乘数
在本文中，我们计算最小输出熵的确切值以及作用于基质代数m n的非常大的量子通道的完全有限的最小熵。我们的新简单方法取决于局部紧凑的量子组的理论，我们的结果使用了一个新的，精确的描述，对1 的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。 这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。 我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。 令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。 的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。 出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。 我们还连接Werner的量子谐波分析。 最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。的确，我们的方法甚至允许在量子超组上使用卷积运算符。这使我们能够将熵和能力的计算的主题平均连接到子因子平面代数。我们还给出了每个被考虑的量子通道的经典能力的上限，这在交换案件中已经很敏锐。令人惊讶的是，我们通过直接计算观察到，一些傅立叶乘数可以标识直接量子通道的经典示例（作为dephasing通道或去极化通道）的总和。的确，我们表明，对Unital Qubit通道的研究可以看作是Q8的von Neumann代数上傅立叶乘数理论的一部分。出乎意料的是，我们还将（量子）组的Ergodic动作连接到该计算主题，从而使某些转移到其他渠道。我们还连接Werner的量子谐波分析。最后，我们研究了纠缠的破坏和PPT傅立叶乘数，我们表征了有条件的期望，这些期望正在纠缠中断。
自然损失和气候变化：双重速度乘数
经济学家对更好地了解经济活动与我们地球健康之间的许多相互作用越来越感兴趣。重点的两个主要领域是气候变化，自然和生物多样性丧失的经济学（Nordhaus and Boyer，2003; Dasgupta，2021; Heal，2000; Giglio et al。，2023，2024）。由于气候变化和自然损失的概念上不同的经济效果，这项先前的工作在很大程度上却不局限于探索它们。然而，气候变化和纳税损失之间存在重要的馈回循环，促使决策者将其视为“双胞胎危机”。的确，2023年12月的COP28协议的最后文本强调了“迫切需要以一种全面而相关的方式解决气候变化和生物多样性损失的全球危机相互联系”。在本文中，我们研究了融合了这两个过程的重要原模型的自然损失和气候变化的相互作用。它捕获了它们影响经济活动的差异方式 - 构成了产量的关键因素和气候变化的关键因素，但它们也构成了它们相互作用的多种方式：气候变化会导致自然损失，自然既可以提供碳汇和适应工具来减少气候损害。我们对这些反馈回路的分析揭示了系统地影响最佳气候和自然保护策略的新型Am-plification通道（双旋转模拟）。
乘数：机器学习的多参数持久性
乘数是用于拓扑数据分析的Python库，重点是多参数Pers Istence计算和用于机器学习的可视化。它具有多种有效的计算和可视化工具，具有集成，易于使用的，自动差异的机器学习管道，它们可以与Scikit-Learn无缝连接（Pedregosa等，2011）和Pytorch（Paszke等，2019）。该库可用于拓扑或几何机器学习中的非专家。至关重要的功能在C ++或Cython中实现（Behnel等，2011-03/2011-04），与TBB平行（Robison，2011），并具有Python结合和界面。它可以处理非常多样化的数据集，这些数据集可以构建为（有限的）多过滤简单或单元格，包括，例如，点云，图形，图形，时间序列，图像等。
LNR和SS乘数过渡...
例如，考虑一项开发项目，该开发项目于2024年9月21日提交了一项计划申请，在提交日期未发表的LNR的战略领域，并于2024年12月11日授予计划许可。申请人即将提交其生物多样性收益计划，以释放2025年2月27日的上市前法定生物多样性增益条件，该战略领域的LNRS于2025年2月2日发布。提交的生物多样性增益计划，如果在发布LNR之前准备就绪，则需要更新后开发后的生物多样性度量单位价值，以反映SS意义上的乘数在拟议后开发和非现场栖息地的任何变化。这是为了捕获所提出的栖息地干预措施是否与已发表的LNR中确定的映射相一致。还将提交更新的度量计算工具。