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美国经济目前规模达 29 万亿美元，较 2020 年第二季度新冠疫情高峰时的最低点增长了近 50%，成为全球经济最强劲的国家之一
目前，美国经济规模为 29 万亿美元，较 2020 年第二季度新冠疫情高峰时的最低点增长了近 50%，成为自 1850 年以来美国 35 次复苏中最强劲的一次。就在本周，美国经济分析局 (BEA) 对美国 GDP 的年度修订明确重申了美国经济在新冠疫情后的强劲表现。今年的修订将美国 GDP 总量提高了 1.4%（近 3000 亿美元），GDI 显著增长了 3.8%。更快的增长速度（已远远超过新冠疫情前十年的平均水平）受到财政刺激措施增加以及企业利润、工资、消费者储蓄和美国生产率大幅上调的推动。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
CATH 2024：Cath-Alphaflow在CATH中的结构数量增加了一倍，并揭示了近200个新折叠 倒下的Apple检测作为辅助任务-UCL Discovery 使用环状伏安法的壳聚糖/还原石墨烯氧化石墨烯/锰二氧化碳改性电极检测胆固醇 药物交付科学与技术杂志 通过原位转化的脑室区域神经干细胞的原位转化
CATH（https://www.cathdb.info）从PDB中的实验蛋白结构和Alphafold数据库（AFDB）中预测的结构中分类的域结构。为了应对预测数据的规模，已经开发出一种新的NextFlow工作流量（Cath-Alphaflow），以将高质量的域分类为CATA超家族，并识别新颖的折叠组和超家族。Cath-Alphaflow使用一种新型的基于结构的结构域边界预测方法（Chainsaw）来识别多域蛋白质中的域。我们将CATA-AlphaFlow应用于未在21种模型生物体中的CATH和AFDB结构中分类的PDB结构，使CATH扩大了100％以上。域用于播种新颖的折叠，从PDB结构（2023年9月发行）中提供253个新折叠，而来自21个模型器官的蛋白质组织的AFDB结构中有96个。在可能的情况下，使用（i）从AFDB/uniprot50中的结构亲戚的注释中获得（i）预测（i）预测功能注释。我们还预测了功能部位和高度保守的残基。有些折叠与重要功能有关，例如光合作用的适应（感染植物），铁粘酶活性（在真菌中）和产后精子发生（在小鼠中）。Cath-Alphaflow将使我们能够在AFDB中识别更多的天主关系，从而进一步构成蛋白质结构景观。2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecom- mons.org/licenses/4.0/）。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是发展数字技术和创建高科技服务。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家给它们设定了额外的任务：处理和合成语音，准备用于做出复杂综合决策的分析材料，执行与人类结果水平相当的任务，进行训练甚至自动自学，最终创造出一个“强大”的人工智能。智力。所通过和制定的法律法规明确了近期内通过使用人工智能技术必须实现的主要目标、任务和预期成果。然而，人工智能技术的使用引发了与创造新的技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权属于第三方）相关的其他问题。用于后续分析的信息搜索是在与相关权利对象相关的数据库中进行的，这些数据库通过互联网信息和电信网络提供有限的访问权限。在这方面，需要澄清从受保护的数据库中搜索和处理此类信息的合法性。本文提供了 p
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务：处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学，最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而，人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权利属于第三方）相关的其他问题。除其他外，用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的，通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面，需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子，说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词：数据库；数据;知识产权;信息和电信网络；专有权；人工智能;用法;计算机程序；相关权利；技术。引用：Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI：10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069