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LSE欧洲政治与政策（EUROPP）博客：为什么波兰的经济从大流行中如此强烈？与英国第1页的比较4 21世纪的经济外交： 协调还是冲突？机构的原因和后果在世界秩序分类中重叠 女权主义的经济观点对COVID-19的大流行 美国知识经济 - David Soskice 英国工会，集体行动和成本疾病 富人减税的经济后果 欧洲地区的社会资本和经济增长 北约和战争的未来特征 “疫苗民粹主义”和移民援助 围绕非洲CVDPV2爆发的公共卫生问题：预防和控制策略，特别关注尼日利亚 新世界和全球银色经济Alejandra ... 经济地理，政治和世界贸易制度 锂离子和未来电池技术可持续循环经济的路线图 能量和气候变化
我们的直觉是，波兰方法给经济带来的负担减轻了，而英国人可能在限制病毒传播方面更有效。这是由与大流行期间总死亡人数有关的数据支持。我们使用“过剩死亡率”（高于五年平均值的死亡人数）的度量，因为这些数据没有（MIS）报告和分类的潜在差异。下图显示，在2020年春季的第一波浪潮中，波兰的早期和紧密的锁定几乎没有过多的死亡，而在英国，限制限制导致过量死亡率超过100％。
bendr：使用变形金刚和对比的自我监督学习任务来从大量的脑电图数据中学习
用于大脑计算机界面（BCI）分类的深神经网络（DNN）通常会在跨多种环境进行训练时学习一般特征，因此可以将这些特征调整为特定环境。尽管在这种方法中找到了一些成功，但我们建议这种解释是有限的，替代方案将更好地利用新（公开）可用的大规模脑电图（EEG）数据集。我们考虑如何适应用于语言建模（LM）的技术和体系结构，这些技术和架构似乎能够以相同的静脉为DNN摄取大量数据来开发脑电图建模。我们特别适应了一种有效用于自动语音识别的方法，该方法（与LMS）类似地使用自我监督的训练目标来学习原始数据信号的压缩表示。适应脑电图后，我们发现单个预训练的模型能够建模具有不同硬件记录的完全新颖的RAW EEG序列，并且不同的主题执行不同的任务。此外，该模型的内部表示和整个体系结构都可以对各种下游BCI和EEG分类任务进行精确调整，在更多的任务（睡眠阶段分类）中表现优于先前的工作。
LSE欧洲政治与政策（EUROPP）博客：为什么波兰的经济从大流行中如此强烈？与英国第1页的比较4
首先，贸易和投资政策的制定应最佳地定位在全球经济中，在该全球经济中，服务和数据的越来越重要。服务贸易和贸易数字化的增长是“无形余额”的一部分，该术语是指无形资产的跨境贸易，从商业服务到电子书等等。在世界贸易组织（WTO）的领导下，制成品的关税显着下降，对于大多数商品而言，尽管仍然存在减少和开放市场的空间，但大多数商品的关税都相当低。越来越多的重点放在非关税措施上，这可能采用数字服务税以及其他法规和许可的形式。尽管在税收和隐私政策的问题上，其中许多可能是必要和有用的，但即使没有适当协调，它们也可能作为障碍。的确，WTO一直在提倡更大的服务贸易自由化，部分原因是增加商品的贸易。的确，WTO一直在提倡更大的服务贸易自由化，部分原因是增加商品的贸易。
使用人工智能发展英语教学/学习：从大学生角度进行的分析研究
随着时间的推移，机器变得越来越复杂、处理速度越来越快、越来越智能。完全像人类一样推理、推断和做出决定仍然遥不可及，然而，最近在人工智能 (AI) 技术和机器学习的应用方面取得了一些显著的进步。因此，本研究旨在从大学生的角度探讨有效应用人工智能 (AI) 应用来教授/学习英语的策略。本研究采用分析描述方法研究和分析文献，描述人工智能及其在英语教学/学习中的应用策略。使用了一份包含 40 项的问卷。它涵盖以下领域：人工智能策略及其适用于英语教学/学习的应用、这些应用的有效性、它们的实际用途以及在英语教学/学习领域使用它们的要求。测量问卷的有效性和可靠性显示 Cronbach's alpha 为 0.931。
从大脑活动重建细粒度认知——ACT-R
我们描述了 Sketch-and-Stitch 方法，该方法将认知模型和 EEG 结合起来，以重建受试者的认知。该方法在视频游戏的背景下进行了测试，其中动作高度相互依赖且变化多端：只需在 30 分之一秒内改变是否按下某个键就会导致截然不同的结果。Sketch 级别识别游戏中的关键事件，Stitch 级别填充这些事件之间的详细操作。关键事件往往会产生强大的 EEG 信号，认知模型提供关键事件之间各种转换的概率以及这些事件之间的间隔分布。这些信息可以组合成一个隐式半马尔可夫模型，该模型可以识别最可能的关键事件序列及其发生时间。Stitch 级别从广泛的模型游戏库中选择详细操作来生成这些关键事件。从库中选择哪个动作序列的决定取决于它们产生 EEG 信号较弱方面的能力。最终的方法可以通过受试者的脑电图生成相当引人注目的实际比赛重播。
从大型 MOSFET 阵列中提取统计栅极氧化层参数
摘要 — 在现代 MOS 技术中，晶体管几何形状的不断缩小导致名义上相同的器件之间的差异性增加。为了研究此类器件的差异性和可靠性，需要测试具有统计意义的大量样本。在这项工作中，我们对导致 BTI 和 RTN 的缺陷进行了特性研究，该研究是在由数千个纳米级器件组成的定制阵列上进行的。在这种纳米级器件中，差异性和可靠性问题通常针对单个缺陷进行分析。然而，提取具有统计意义的结果需要大量的测量，这使得这种方法不可行。为了分析大量的测量数据，我们采用了由捕获和发射电荷的缺陷引起的阈值电压偏移的统计分布。这使我们能够使用以缺陷为中心的方法提取缺陷统计数据。针对各种栅极、漏极和体偏置以及两种几何形状对缺陷分布进行了表征，以验证方法并获得适合 TCAD 建模和寿命估计的统计数据。使用 TCAD 模型，我们可以推断出观察到的器件退化。最后，我们研究了体和漏极应力偏差对缺陷的影响，并观察到体偏压对器件性能下降的影响与栅极偏压相似。相比之下，对于所研究的技术，漏极偏压高达 − 0.45 V 时漏极应力似乎可以忽略不计。我们的测量结果还清楚地表明，整体 BTI 性能下降严重依赖于栅极体应力偏差，而提取的 RTN 缺陷数量似乎与应力无关。
解读人工智能——人工智能 (AI) 的构建模块如何帮助从大数据中创造市场知识 1 摘要 目的：本研究阐述人工智能 (AI) 及其对从大数据中创造市场知识的贡献。具体来说，本研究描述了任何人工智能技术的基本构建模块、它们的相互关系以及不同构建模块对创造市场知识的影响，并提供了说明性示例。
设计/方法/方法：该研究是概念性的，并提出了一个框架来阐明人工智能现象及其构成要素。它进一步提供了一个模型，说明人工智能如何有助于从大数据中创造市场知识。结果：该研究从输入-过程-输出的角度解释人工智能，并阐明人工智能的六个基本构成要素。它讨论了如何使用不同的构成要素将数据转化为信息和知识。它提出了一个概念模型来阐明人工智能在创造市场知识中的作用，并提出了未来研究的途径。实际意义本研究解释了人工智能现象、它的工作原理及其与 B2B 公司创造市场知识的相关性。原创性/价值：该研究为市场知识文献做出了贡献，并呼吁进行更多的学术研究以了解人工智能及其对创造市场知识的影响。
数据策略：如何从大数据，分析和物联网的世界中获利-pdfdrive.com
‘一个复杂的话题，有许多简单的链，并包含来自全球家庭品牌的可访问示例，直至较小的连锁店。伯纳德·马尔（Bernard Marr）的最新数据策略涵盖了许多关键要素，对于任何试图以易于访问的，对话风格掌握数据驱动的经济的人，这意味着对于那些希望更多地了解人类在数据和设备中如何发展的人来说，这本书将是一本有趣的阅读，以及他们在自己的组织中可能需要的是什么，以使自己的组织在此方面与此'Angign Agnegnignignignignignign。Gareth Mitchell-Jones，认知系统，IBM
从大规模雷达数据中高效提取排水网络...
摘要。现代遥感技术获取的全球和区域高程数据集的可用性为显著提高河流测绘的准确性提供了机会，尤其是在偏远、难以到达的地区。从数字高程模型 (DEM) 中提取河流基于流量累积计算，这是一个汇总参数，当应用于遥感技术生成的大型、嘈杂的 DEM 时，会带来性能和准确性挑战。对 DEM 洼地的稳健处理对于从此类数据中可靠地提取连接的排水网络至关重要。在 GRASS GIS 中作为模块 r.watershed 实现的最低成本流量路由方法经过重新设计，以显著提高其速度、功能和内存要求，并使其成为从大型 DEM 进行河流测绘和流域分析的有效工具。为了评估其对大型洼地（典型的遥感 DEM）的处理能力，我们比较了三种不同的方法：传统洼地填充法、影响减少法和最小成本路径搜索法。比较使用航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 和干涉合成孔径雷达高程 (IFSARE) 数据集进行，这些数据集分别覆盖巴拿马中部，分辨率为 90 米和 10 米。精度评估基于 GPS 获取的地面控制点和从选定巴拿马河流沿岸的 Landsat 影像数字化的参考点。结果表明，最小成本路径方法的新实现比原始版本快得多，可以处理大量数据集，并根据参考点验证的河流位置提供最准确的结果。
心理过程——心智如何从大脑产生
通过使用视觉作为输入，最容易理解识别普遍性的过程。这些程序和结论同样适用于其他感官或任何连贯或系统的输入系统。出于此处的目的，样本被投射到屏幕（或眼睛的视网膜）上。但是，屏幕不是连续的。相反，它被分成一个或多或少均匀分布的基本上相同的传感器阵列（视网膜的“视杆细胞和视锥细胞”）。每个单独的传感器只能以开关方式记录（目前）；也就是说，如果投射到屏幕上并落在特定传感器上的图像部分是亮的，则传感器处于开启状态，如果是暗的，则传感器处于关闭状态。