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World File Search System共同成分
货币增长有助于解释近期通胀飙升吗？
在考虑货币增长与通货膨胀之间的联系时，将通货膨胀视为一个双机制过程是有用的，从低通胀机制到高通胀机制的转变具有潜在的自我强化作用（BIS（2022），Borio 等人（即将出版））。最近的分析表明，通货膨胀在两种机制下的表现截然不同。在低通胀机制下，即当通胀稳定在较低且稳定的水平时，测量的通胀主要反映基本不相关的行业特定价格变化的短期影响——即价格变化的“共同成分”的重要性较低——而工资和价格仅松散地联系在一起（Borio 等人（2021））。因此，通货膨胀过程具有某些自我稳定的特性。相比之下，在高通胀机制下，部门价格变化的相关性更高，通货膨胀对食品和能源等显著价格或汇率的变化更为敏感，工资和价格的联系也更为紧密。随着通货膨胀的上升和
普通趋势和国家特异性的异质性 -
我们采用半参数功能系数面板方法，允许具有经济利益的利益关系，以具有国家特定的异质性和一个共同的组成部分，并且在协变量中可能是非线性的，并且可能会随着时间而变化。估算了系数和部分导数（弹性）的共同成分的表面，然后通过功能主组件分解，并引入了基于自举的程序，以推断功能性主组件的负载。将这种方法应用于国家能量GDP弹性，我们发现弹性是由两组国家 /地区不同的共同组成部分驱动的，但具有共同的功能性主要组成部分。这些群体大致对应于经合组织和非OECD国家，但是我们利用一种新的方法来基于共同的能耗模式来重新组合国家，以降低组内的均方根误差。包含更多发达国家的群体的共同组成部分具有额外的功能性主要成分，可降低近几十年来最富有国家的弹性。
中医药治疗新冠肺炎及其他病毒感染的疗效及机制
COVID-19 仍是一种尚未得到控制的全球性流行病。在中国与疾病作斗争的过程中，六种传统中医 (TCM) 方剂已被证明对治疗 COVID-19 患者非常有效。本综述讨论了中医治疗传染病的原理，以及在中国 92% 的确诊病例中用于治疗 COVID-19 的六种最有效中医方剂的临床证据和机制。本文还讨论了中医和特定方剂在治疗其他病毒感染中的应用，例如由 SARS-CoV、MERS-CoV、乙型肝炎病毒、丙型肝炎病毒、甲型流感病毒（包括 H1N1 和 H7N9）、乙型流感、登革热病毒以及埃博拉病毒引起的感染。在这6个中药方剂中，金花清感颗粒和连花清瘟胶囊是医学观察期间推荐使用的药物；清肺解毒汤是重症和非重症患者的治疗推荐使用的药物；宣肺败毒颗粒是中度病例的治疗推荐使用的药物；化湿败毒和血必净是重症病例的有效治疗药物。本文总结了这6个中药方剂的共同成分和有效成分，以揭示出最有希望的候选药物。本文通过分子生物学研究和/或网络药理学预测/分子对接分析/可视化分析，充分讨论了这6个中药方剂中针对ACE2、3CL pro和IL-6的有效成分的潜在分子机制。因此，进一步研究这些中药方剂可能具有很高的转化价值，有助于开发针对 COVID-19 的新型靶向疗法，具体方法可能是通过纯化和表征有效的中药方剂中的活性成分来实现。© 2021 Elsevier Inc. 保留所有权利。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。