摘要 目的——自 1990 年初在新西兰首次推出以来,通胀目标制已日益成为一种流行的货币框架。然而,该政策对经济表现的因果关系,特别是在经济动荡时期,仍然存在争议。因此,本文重新审视了通胀目标制对两个重要宏观指标(通胀率和产出增长)的治疗效果,重点关注新兴市场经济体。全球金融危机,即过去十年以来的大衰退,被作为外生冲击进行研究,以检验这一流行制度的有效性。设计/方法/方法——本研究采用固定模型中的差异-差异法,使用 2002 年至 2010 年期间 54 个国家(其中 15 个通胀目标制国家)的平衡面板数据。结果——研究发现,在整个研究期间,治疗组和对照组的通胀率和国内生产总值增长没有显著差异。然而,结果表明,当经济必须应对外部不确定性时,新兴经济体可以控制通胀率的上升。研究的局限性/含义——这一发现对许多国家的中央银行具有重要的政策意义。原创性/价值——通胀目标制可以帮助新兴国家在危机时期降低通胀率的上升,而无需在产出增长方面做出太多权衡。关键词通胀目标制、全球金融危机、新兴市场国家、差异法、固定模型论文类型研究论文
先前的工作已建立了测试时间培训(TTT)作为一般框架,以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前,模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务(例如重建)进行训练。我们将TTT扩展到流设置,其中多个测试实例(我们的情况下的视频帧)以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt:当前模型是从上一个模型初始化的,然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍,例如全盘分段。令人惊讶的是,在线TTT还胜过其offline变体,该变体严格访问更多信息,对整个测试视频中的所有帧进行培训,而不管时间顺序如何。此发现,使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势,并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 2。简短的历史概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.1。物理起源。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.2。 div>进入数学。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5 2.3。 div>综合优势的兴起。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。6 2.4。概率罢工。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5。纸的轮廓。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3。弱和强烈的混乱。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.1。 div>一般框架和一些基本结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.2。 div>β2和βCE的随机步行固定模型和非固定模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 3.3。 div>弱小混乱制度的转弯表征。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 3.4。 div>非常强大的下降和女性的分数力矩方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。23 4。维度2中的中间疾病和相变。。。。。。。。。。。。。28 4.1。一般框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2。字段相关。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 4.3。方法的某些点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 5。重型尾部疾病。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 5.1。沉重的尾巴和中间障碍相图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 5.2。沉重的尾巴和弱对疾病。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 6。在更多一般图上的聚合物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
1*Pragati 工程学院,机械工程系副教授,安得拉邦 2* Aditya 工程学院,机械工程系副教授,安得拉邦 3*JNTU KAKINADA,机械工程系教授,安得拉邦 摘要 本研究旨在通过实验和计算研究风洞中速度分布的均匀性。风洞是一种用来检查流体流过完全浸没的物体时产生的流线和力的仪器。uni-insta 的风洞(300 mm*300 mm)设计为具有较大的工作段,以便能够布置大量场地模型。隧道内置边界层模拟系统,可以很好地模拟大气速度梯度。隧道围绕分段式木质框架建造,在沉降长度和工作段采用外部级胶合板,侧面采用层压板覆盖,便于维护。钟形安装入口后面是平滑的沉降长度室,由分级良好的蜂窝状细网组成。工作部分的侧板是透明的丙烯酸盖,可提供较大的可视区域。额外的哑光后侧板为烟雾轨迹提供了摄影构造。工作部分的顶板是可拆卸的,以便固定模型。关键词:- uni-insta 的风洞、丙烯酸盖、流线。
1*Pragati 工程学院,机械工程系副教授,安得拉邦 2* Aditya 工程学院,机械工程系副教授,安得拉邦 3*JNTU KAKINADA,机械工程系教授,安得拉邦 摘要 本研究旨在通过实验和计算研究风洞中速度分布的均匀性。风洞是一种仪器,用于检查流体流过完全浸没的物体时产生的流线和力。uni-insta 的风洞(300 毫米*300 毫米)设计为具有较大的工作段,以便能够布置大量场地模型。该风洞内置边界层模拟系统,可以很好地模拟大气速度梯度。风洞围绕分段式木质框架建造,在沉降长度和工作段采用外部级胶合板,侧面采用层压板覆盖,便于维护。内置钟形安装入口,后面是平滑的沉降长度室,由分级良好的蜂窝状细网组成。工作部分的侧面板是透明的丙烯酸盖,可提供较大的可视区域。额外的哑光后侧面板为烟雾轨迹提供摄影构造。工作部分的顶板是可拆卸的,以便固定模型。关键词:- uni-insta
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG,这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法,而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类,并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图,并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系,并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法,不仅可以预测显式开放式唱机对象类,而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明,Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系,描述了空间,支持性,语义和比较关系。
抽象的机上计算机学习(ML)推理可以在无需向远程服务器揭示的用户设备上使用私人用户数据。但是,对于依靠嵌入太大而无法存储在设备上的许多应用程序的应用程序,纯粹的私人ML推理解决方案是不切实际的。特别是,建议模型通常在1-10 GB的数据下使用多个嵌入式表,这使得它们不切实际地存储在设备上。为了超越这个障碍,我们建议使用私人信息检索(PIR)有效,私人地从服务器中嵌入嵌入,而无需共享任何私人信息。由于现成的PIR算法通常过于计算,因此很密集,无法直接用于潜伏敏感的推理任务,我们1)提出了基于GPU的新型PIR加速度,以及2)与下游ML的pir共同设计PIR,以获得进一步的加速。我们的GPU加速策略将系统吞吐量提高了20倍以上,超过了CPU PIR实现,而我们的PIR-ML共同设计在固定模型质量下提供了超过5倍的额外吞吐量改进。,对于各种设备上的ML插图,例如建议和语言建模,我们的单个V100 GPU上的系统每秒可提供高达100,000的查询 - 基于CPU的基线,A> 100×吞吐量改进 - 在基于CPU的基线上 - 维护模型准确性。