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World File Search System习志野
中国的金融体系和经济：回顾 - 何志国
过去 40 年来，中国金融体系一直是其惊人经济增长不可或缺的一部分。我们以社会融资规模 (AFRE) 为指标，回顾了近期有关中国金融体系及其与中国经济的联系的文献。AFRE 是衡量国家年度流动性流量的广义指标，反映了中国金融体系的独特之处。早期有关中国金融体系的研究强调国有企业改革，而近期的文献则探讨了其他更加市场化的融资渠道（包括影子银行），这些渠道在 2010 年后迅速发展，已成为 AFRE 的重要组成部分。这些新的融资渠道不仅相互交织，而且更重要的是，它们往往最终与中国占主导地位的银行业息息相关。了解这些渠道背后的机制及其内在联系对于缓解中国资本配置扭曲和降低潜在的系统性金融风险至关重要。
盐野义研发日 2022
作为 SHIONOGI 大家庭，我们承诺：◼ 构想实现创新的新方法，并促进新医疗平台的形成◼ 创造创新产品，并以合理的价格向全球提供高质量产品◼ 承担社会责任，为全世界更长寿、更健康的生活做出贡献
纳米能源 - 王志良的主页
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。
通过人工智能 (AI) 增强第二语言习得：当前
摘要：第二语言习得 (SLA) 传统上是一个复杂的过程，需要学习者投入大量的时间和精力。然而，人工智能 (AI) 的最新进展为增强 SLA 结果提供了新的机会。本文探讨了使用 AI 技术增强 SLA 的当前见解和未来方向。本研究论文探讨了人工智能 (AI) 在第二语言习得 (SLA) 中的作用。随着人工智能技术的不断发展，它为增强语言学习体验和促进有效的 SLA 提供了新的机会。然而，要充分利用人工智能在 SLA 中的潜力，必须解决与真实性、个性化和道德考虑相关的挑战。本文探讨了人工智能的当前和潜在应用，并讨论了其对 SLA 的影响，强调了机遇和潜在的陷阱。
坐姿习得与早期沟通发展
摘要：背景：针对正常和部分非正常发育人群的研究表明，早期运动和交流发展之间存在关联，证明了姿势发育如何支持交流进步。然而，这种关系在早产人群中很少得到研究。目的：本研究旨在描述矫正年龄 6 个月的极早产儿的运动（粗大和精细运动）和交流（接受和表达）技能及其关联，重点关注坐姿成就和早期发声。方法：使用 BSID-III 评估 70 名无重大脑损伤的极早产儿（≤ 32 周）的粗大和精细运动技能、接受和表达性语言技能以及认知技能，并分为掌握（坐姿）、部分掌握（新兴坐姿）或未掌握（非坐姿）无支撑坐姿。使用 Interact 软件（版本 20.8.3.0）对观察部分中的坐姿（看护者支撑、手臂支撑和不受支撑）的比例持续时间进行编码。使用 CHILDES 软件 v11 对亲子游戏互动中每分钟的发声频率（发声、牙牙学语和总数）进行编码。结果：相关性分析表明，运动综合得分与语言得分（综合和表达量表）之间以及粗大运动与表达性语言量表得分之间存在显著的正相关，但手臂支撑的坐姿持续时间与发声之间呈负相关。此外，ANCOVA 显示，看护者的 BSID-III 表达性语言量表得分和发声次数明显高于非看护者和新兴看护者。结论：这些发现为早产儿早期运动和发声发育之间的联系带来了新的证据，强调了使用观察工具和标准化工具来识别发育迟缓和制定个性化干预方案的重要性。
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
土地获取更新：节点地震习得
在过去的10 - 15年中，地震采集设备经历了重大转变。消失的是数千公斤电缆，电池和地球主琴弦的船员。较新的淋巴结地震记录系统没有任何电缆，它们包含地球器或磁通机电系统（MEMS），用于时机和位置，电池和内存的全球定位系统（GPS），它们非常轻巧。这些系统是自主的，并且数据记录在本地内存上，然后在threspriber Station下载，该记忆将同时收集数据并收集电池（诱导）。这与过去的有线系统发生了极大的变化。节点船员更小，更安全，更快。但是，由于没有实时审查数据，因此存在数据质量控制问题的潜力。在本演讲中，我们将回顾一些系统，并突出各种产品产品中的某些差异。
2022 年人工智能战略
新 AI 战略评估研究小组主席：北野宏明，索尼计算机科学实验室公司总裁兼首席执行官、研究总监。 ATAKA 和人，庆应义塾大学环境与信息系教授、雅虎日本公司首席战略官。 小原和宏，未来学家、藤原投资顾问。 森合志保，国家信息通信技术研究所网络安全研究所所长。 Noriko RZONCA，Cosmo Energy Holdings Co., Ltd. 首席数据官。