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货币 - 政策报告 - august-2023。 ...
在过去两年中，能源，食品和其他进口价格的急剧提高对国内价格和工资产生了第二轮影响。这些第二轮效应可能需要比出现的时间更长的时间来放松，并且MPC在最近的预测中对它们可能会持续更长的风险提出了重量。委员会现在法官认为，某些风险可能已经开始结晶。结果，MPC决定将一些上升风险从持久性带入其最有可能或模态的投影。在这一预测中，假设银行利率遵循金融市场所隐含的路径，经济的疏远程度越来越大，外部成本压力的下降导致CPI通货膨胀率在2025 Q2到2025 Q2恢复到2％的目标，并且在中期期间降至中期，但比5月份报告的预期较小。委员会继续判断模式预测的风险偏向上行，但到五月的时间少。考虑到这一偏斜，平均CPI通胀为
研究文章
摘要：硅烷是工业和合成化学中的重要化合物。在这里，我们开发了一种通用方法，用于通过易于使用的氯烷烷的还原激活来合成disilanes，以及线性和环状寡素。水莲阴离子中间体的有效和选择性产生，这些中间体很难通过其他方式实现，可以通过异耦合综合各种新型的寡硅烷。特别是，这项工作为多种功能化的旋风硅烷提供了模块化的合成，这可能会引起具有线性硅烷具有不同特性的材料，但仍然具有挑战性的合成靶标。与传统的wurtz耦合相比，我们的方法具有较温和的条件和改善的化学选择性，扩大了在寡硅烷制备中兼容的官能团。计算研究支持了一种机制，从而在电化学驱动的自由基偏斜机制中实现了在空间和电子上不同的氯烷差异激活的机制。
设计并研究用于 5G 移动通信的基于 CMOS 的环形振荡器架构的性能
振荡器电路用于为简单如手表的系统和复杂如卫星的系统提供准确可靠的时钟信号，这对于长距离通信非常重要。构建振荡器电路的方法有很多种，可以使用无源或有源部件。每种方法都有利弊，但在当前的移动通信发展水平上，最重要的是互操作性和低功耗。这种需求推动了紧凑型、电池供电电子产品的发展，而基于超大规模集成 (VLSI) 的环形振荡器提供了理想的解决方案。这些振荡器应该消耗更少的功率、具有较大的调谐范围并且体积小巧。本文介绍了一种用作压控振荡器的新型互补金属氧化物硅 (CMOS) 环形振荡器。建议的架构通过结合它们的组成部分，充分利用了电流不足型环形振荡器和负偏斜延迟的优点。所提出的架构的控制电压为 1.15 V，电源电压为 2 V，可产生 9.35 GHz 主频，输入和输出之间的谐波失真为 13.82%。通过在设计中仔细选择无源元件，所提出的架构可以实现需要高频和低功耗的基于 5G 的应用。
军事人工智能的偏见
基于种族，性别或阶级等特征，因此与公平问题有关。例如，许多状态（例如阿根廷，法国，巴勒斯坦和塞拉利昂）强调了需要解决AWS对数据集的依赖的风险，“可以永久或扩大了无意的社会偏见，包括性别和种族偏见”。14同样，其他状态（例如奥地利，比利时，加拿大，哥斯达黎加，德国，爱尔兰，墨西哥，巴拿马和乌拉圭）强调了越来越多的文献，即“人工智能中性别和种族偏见的例子”，“基于数据的系统重现存在不平等现象”。15在国家政策声明中也表达了对偏见的类似问题。例如，美国国防部强调对AI的“公平”使用，并承诺“采取故意措施最大程度地减少AI能力的意外偏见”。16同样，英国国防部强调，“算法偏见或偏斜的数据集产生的犯罪结果的风险”特别关注AI支持的军事系统。17这些偏见的说法在很大程度上反映了专家文献的一部分，这些文献将偏见视为不平等的治疗问题。
具有交易缓存的多组分分支预测指标中的共享模式记录表
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11]，偏斜分支预测因子，例如2BC-GSKEW分支预测器，该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10]，即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同，因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究，并具有多种设计策略，试图提高预测准确性和功率[2]，[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成，并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息，而全球人除了目前外，还考虑了前面分支的结果历史，同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
大数据和功利主义的完整性：伯纳德的反应
摘要本文研究了大数据驱动算法的决策中完整性的问题。大数据是指对于传统处理方法而无法有效处理的数据集。数据驱动的算法通常依靠历史数据来做出预测，但是当这些数据偏见时，结果会同样偏斜。在大数据实践中对功利主义方法的依赖；优先考虑大多数人的效率和统计结果，风险通过忽视个人自主权，尊严和人类经验的复杂性来损害个人完整性。是在此基础上，本文使用伯纳德·威廉姆斯（Bernard Williams）的诚信概念作为理论框架，研究了功利主义在大数据和算法决策中的道德意义。本文认为，通过大数据最大化效用的功利主义理由通常会导致个人正直的侵蚀，尤其是当个人被视为终结手段时。通过评估和概念分析方法，本文提倡对大数据实践进行道德重新评估，并提出威廉姆斯对诚信的见解应指导发展更具道德责任的技术，以保留个人和道德真实性。
AI软件/硬件作为思维/身体问题
人工智能（AI）和其他基于算法的技术已在过去十年中成为日常生活的一部分。虽然AI具有惊人的潜力，并且已经对人类状况产生了积极的贡献，但它也受到激烈的批评，例如，它可能会繁殖偏见和社会不公正现象或增加抗抑郁形式的监测。虽然大多数学术，监管和道德辩论都集中在与AI软件相关的问题上，但AI硬件受到了较少的关注。将AI理解为一种软件，作为一种艺术性的思想，仅突出了该技术的新方面，而忽略了其制造的人类和物质成本。这与传统的思维二元论是一致的，这将思想优先于身体，从而使我们对问题的看法偏斜。为了应对主导的叙述，本文提出了AI作为硬件/软件的概念，以扩大应通过AI法规解决的道德和法律问题的范围。对AI现象的整体和系统治疗将其抢夺了其独特性。一旦认真考虑了建立AI机械所需的材料，劳动力和数据的全球提取，AI就脱颖而出，成为殖民资本主义的另一个实例。
评估喷气噪声噼啪声的感知度
噼啪声是噪声的一种感知方面，由脉冲声冲击引起，可在超音速喷气式飞机（包括军用飞机和火箭）的噪声中观察到。整体和长期频谱噪声指标不能解释对噼啪声的独特感知。听力测试旨在更好地了解对噼啪声的感知，并检查其与物理噪声指标的关系，例如压力波形的一阶导数的偏度，以下称为导数偏度。据推测，随着导数偏度的增加，对噼啪声的感知趋于增加。对 31 名受试者进行了两次听力测试，以检查他们对噼啪声的感知。在第一次测试中，受试者比较并排序了包含噼啪声的声音。在第二次测试中，采用类别量表，受试者使用类别标签对噼啪声内容进行评分：1) 无噼啪声的平滑噪声，2) 无噼啪声的粗糙噪声，3) 零星或间歇性噼啪声，4) 连续噼啪声，5) 强烈噼啪声。顺序和评级测试都证实了对裂纹的感知和导数偏斜之间存在高度相关性。这些见解将有助于为社区噪音模型提供信息，使它们能够将喷气裂纹引起的烦恼纳入其中。
具有单侧耗散矢量场
，而不仅仅是目前。这是指它们无法生成半组（当G仅取决于X，即自主情况时）或在r d上的两参数半集团（非自主情况）。此问题具有某种兴趣，因为通常根据某种形式的动力学系统来定义数学上的定义[10,11]。有趣的是，Cong＆Tuan [1]确实表明，自动caputo fde的解决方案在标量和多维三角形矢量场的R D上生成了“非局部”动力系统。这是从[2，定理3.5]的事实表明，此类FDE的解决方案在有限的时间内不相交，而溶液映射x 0 7→s t（x 0）在每个t≥0的r d上形成了双重试验。后来的Doan＆Kloeden [5]使用了卖出[13]的Volterra积分方程式的销售思想[13]，以表明自动caputo fde在连续函数F：r +→r d的空间c上产生半组，因此自主半动态系统，赋予了与Compact compact Subscts of Compact Subsists的拓扑。这将其扩展到Cui＆Kloeden [3]在空间C×P上的偏斜流量，并带有驱动系统（1）的非自治Caputo FDE。
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。