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以下是一个或多个 DE WALT 电动工具和配件的商标：DE WALT®；DE WALT® 徽标；GUARANTEED TOUGH®；VERSA-CLUTCH®；XRP™；XR PACK®；XR2®；XR+™；黄/黑配色方案；紧凑型、XR PACK®、XR2® 和 XR+™ 电池组的接线板/塔式配置的形状；“D”形进气格栅；手柄上的金字塔阵列；工具盒配置；以及工具表面的菱形凸起阵列；MULTI-CUTTER™；TUNE-UP®；RAPID LOAD®；ROCK CARBIDE®；EXTREME DURABILITY™；PILOT POINT®；MAGNETIC DRILL and DRIVE SYSTEM®；SERIES 20®；SERIES 40®；SERIES 60®；圆锯片上的黑色边缘；圆锯片上的黄色边缘；圆锯片上的回旋镖形散热孔；圆锯片上的螺旋形散热孔；圆锯片上的星爆形散热孔；TOUGH CASE™；TOUGH PACK™；GRC™；GRC™ 徽标；GUARANTEED REPAIR COST™；DROP BOX EXPRESS™；DE WALT SERVICE NET™。可能适用其他商标。版权所有© 2004 DE WALT®
（离散）扩散的顺序蒙特卡洛指导...
扩散模型已成为机器学习中生成建模的重要方法。这些模型是通过模拟一些“破坏性”随机过程来训练的，这些随机过程在训练数据样本中初始化，并且具有易于采样的限制分布。通过学习如何逆转随机过程来获得生成模型。扩散模型的大多数应用都用于连续数据，并使用高斯扩散作为随机过程。但是，相同的想法也可以通过适当的破坏过程选择，例如基于离散的马尔可夫链和吸收状态的引入。通过指导进一步提高了扩散生成模型的性能和适用性，这是一种基于某些辅助信息或外部模型来指导生成过程的技术。指导既可以用于有条件生成（例如带有分类器指导）和改善样本质量（鉴别器指导）。在本演讲中，我将讨论如何将顺序的蒙特卡洛用于扩散模型的指导。我将重点放在不容易适用的基于常规得分的指导技术的离散设置上。基于与FilipEkströmKelvinius的联合工作（自回旋扩散模型的歧视指南，AISTATS 2024，https：//arxiv.org/abs/2310.15817）
石油价格冲击和尼日利亚经济增长的影响
摘要：这项研究探讨了1990年至2021年的石油价格冲击对尼日利亚经济的影响，重点是真正的国内生产总值（RGDP），汇率（EXR）和支付余额（BOP）。利用矢量自回旋（VAR）模型，该研究揭示了油价冲击对RGDP的积极影响，如2015年经济衰退中观察到的全球原油价格和下降期间全球原油价格的经济增长和下降期间的收缩。差异分解分析表明，石油价格，汇率和BOP对RGDP的可变性贡献，强调了石油部门在尼日利亚的经济动态中的重要作用，Granger因果关系/块外循环测试揭示了石油价格和关键变量之间的方向性因果关系，强调了他们在Shaps shap shap andy Antimics andy Antive andynics and andynics and andynics intynict andynict andynics andynics andynics andynics。加速了经济多元化，对石油以外的其他部门的投资，促进出口领导的增长，建立外汇储备，以减少全球石油价格波动的经济脆弱性。
统一经济学的诞生
算法框架理论的简介摘要：本文概述了原始思维理论及其对经济学的应用。作者将经济学的缺陷和分歧归因于一个人的想法缺乏适当的理论。人类的思想将是实体，思维将是以时空为特征的行为。模拟计算机，人类思维可以是智慧和双重解释为计算操作的，这意味着指令是天生和一般思维工具，过程信息或数据，有选择地，串行和“循环”和“回旋”。通过运营速度，时间，空间和计算经济进行调节，该体系结构合理地导致知识库存，组合爆炸，主观性，多元性，冲突，创新，创新，发展，“半内部化”，“汇聚，差异，差异，差异，高级一致性”等的依据，以及依靠机构的困惑，并将其结合起来，金钱，资本，无形的手，商业周期，危机，权力，政府等。这个爆炸性的框架可能是一种决定性的突破，也是主流均衡范式的解构，因此是宏伟的综合或统一，以及新的经济学综合研究计划。
腐败是否有助于影子经济的兴起？乌干达的经验证据
摘要：本文调查了腐败是否导致了乌干达影子经济的兴起。使用自回旋分布式滞后范围测试方法和Granger因果计量经济学方法，我们在长期和短期内都发现了腐败与影子经济规模之间的正相关关系。此外，因果关系结果揭示了影子经济与腐败之间的双向因果关系，反之亦然。这些发现表明，就乌干达而言，腐败的增加有助于影子经济的规模上升，反之亦然，而其他情况则相等。鉴于腐败与影子经济规模之间的互补关系，解决该国普遍的非正式性；首先，改革政治制度以应对政治腐败，并追捕利用其影响力和权力绕开机构的政客。第二，进行机构改革以应对政治光顾和影响力将在解决系统性腐败方面大有帮助，这反过来又有助于减轻非正式部门活动的传播。第三，加强对现有法律的执行，以确定和惩罚使用其办公室私人收益的可责任的公职人员也将解决该国的非正式水平。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。
当前吸烟严重程度对阿片类药物使用障碍中脑灰质体积的影响 - 体素-BAS
摘要背景：吸烟（CS）和阿片类药物使用障碍（OUD）显着改变了脑裁缝。尽管OUD和吸烟是高度合并的，但大多数先前在OUD的神经影像学研究都无法控制吸烟严重程度。具体来说，吸烟和OUD对脑灰质体积（GMV）的综合作用尚不清楚。目的：我们使用结构磁共振成像（SMRI）检查：（1）OUD和非淘汰的人之间的GMV差异具有可比的吸烟严重程度； （2）吸烟严重程度对具有和没有OUD的个体之间的大脑GMV的差异作用。方法：我们对每天抽烟的116个人的现有SMRI数据集进行了二次分析，其中60个患有Oud（CS-OUD； 37名男性，23名女性）和56个没有（CS； CS； 31名男性，25名女性）。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。 结果：与CS组相比，CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV，在前额叶和颞皮层，纹状体和胸膜前/后中心回旋（全脑校正）中的GMV较高（全脑校正 - P <.05）。 在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用（全脑校正-p <.05），因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关，但CS-OUD中的CS-OUD，但不是CS参与者（R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12）。 结论：我们的发现表明，吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。通过基于体素的形态计算分析估计脑GMV。结果：与CS组相比，CS-OUD组在枕皮层中具有较高的GMV，在前额叶和颞皮层，纹状体和胸膜前/后中心回旋（全脑校正）中的GMV较高（全脑校正 - P <.05）。在内侧轨道额皮层中GMV的组与吸烟严重程度之间存在显着相互作用（全脑校正-p <.05），因此吸烟较重与CS-OUD中较低的内侧眶额GMV相关，但CS-OUD中的CS-OUD，但不是CS参与者（R = –0.32 vs. 0.12 vs. 0.12）。结论：我们的发现表明，吸烟和Oud对脑灰质的独立和互动效果的结合。阐明经竞标阿片类药物和烟草使用的神经解剖学相关性可能会使受影响个体的新干预措施开发出来。
Lissencephaly的超声诊断：文献综述和案例报告
lissencephaly是欧文在1868年首次描述的[1]。这是一种皮质发育畸形，是由异常的神经元位移引起的，它导致皮质增厚和白质变薄，并减少回旋。神经元从发育中的中枢神经系统的祖细胞区域迁移，以形成皮质区域内的复杂层，这代表了一个重要但尚不完全理解的脑发育的特征[2]。胎儿中枢神经系统的发展包括神经外胚层发育（3 * 4周妊娠），前脑发育（8 * 12周的妊娠期），神经元增殖（12 * 16周妊娠），神经元迁移（12 * 20周妊娠），妊娠12周，妊娠期和组织（20周的遗传和组织）（20周的范围（20周盖斯特对生育），33-33-33-3-3-33。神经元迁移受严格的遗传程序，精确的时间和空间调节的控制，研究发现，在怀孕期间，许多有害因素，例如辐射，感染和代谢异常可能导致神经元迁移障碍[7，8]。遗传测试可能为阴性。除了外部因素外，特定的遗传突变也是神经元迁移障碍的重要原因，例如PAFAH1B1 [9]和DCX基因缺陷[7，8]，异常
40财政赤字会导致经济增长吗？证据...
在尼泊尔认可1990年代民主之后的经济自由化之后，财政赤字猛增。本文的目的是研究财政赤字对尼泊尔经济增长的影响。从1980年到2019年的数据被用来估计由总政府总支出代表的财政赤字的短期和长期因果关系减去政府总收入，占国内生产总值（GDP）的百分比，而实际GDP的增长率则是经济增长以及其他控制变量的代理。自回旋分布式滞后（ARDL）误差校正回归和矢量误差校正模型（VECM）Granger因果关系已采用来满足研究的目的。该研究表明，尼泊尔的经济增长与上一年的财政赤字之间存在短期统计学上显着的负相关关系。但是，国内外贷款以及经济增长都在短期内具有积极和重大的关系。相比之下，结果表明，财政赤字与尼泊尔的经济增长之间存在积极但没有显着的关系。Granger因果关系表明，财政赤字并没有引起尼泊尔的经济增长。但是，经济增长确实会导致尼泊尔的财政赤字。因此，以增长为导向的财政赤字在尼泊尔经济中会更有效。基于程式化的事实，有必要将赤字融资重定向到生产渠道，以增强可持续的经济增长。