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World File Search System张洪波
19 张幻灯片概述 2024 年至 2034 年的经济展望
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望：2024 年至 2034 年》（2024 年 2 月）中提供的图表，www.cbo.gov/publication/59710。有关更多详细信息，请参阅该报告第 2 章中相应图表的注释。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些图表中提到的年份是日历年。
10 张幻灯片概述 2022 年至 2032 年的经济展望
CBO 预计美联储将在 2022 年和 2023 年迅速提高联邦基金利率的目标区间。在 CBO 的预测中，3 个月期国库券的利率将与该目标区间同步上升。10 年期国库券的利率预计将在 2028 年之前上升，部分原因是短期利率预计将上升。
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。
24 张幻灯片概述 2020 年至 2030 年的经济展望
据国会预算办公室估计，今年劳动力需求的强劲增长将使就业人数进一步超过其最大可持续水平，从而扩大就业缺口。尽管预计未来几年经济增长和就业增长将放缓，但就业（往往落后于产出变化）预计在未来五年内仍将保持在最大可持续水平之上，从而支持这段时间内相对强劲的工资增长。
小型行星探测器的概念研究：在金星上使用张拉整体结构
金星是太阳系中最神秘、最有趣的探索地点之一。然而，金星表面环境恶劣，岩石密布，温度、压力极高，化学腐蚀性极强。探测金星表面的行星探测车具有科学价值，但必须使用非常规方法代替传统的机器人控制和机动性。这项研究提出，张拉整体结构可以提供适应性和控制性，代替传统的机械装置和电子控制，用于金星表面和其他极端环境中的机动性。张拉整体结构重量轻且柔顺，由简单重复的刚性和柔性构件构成，仅通过张力稳定，灵感来自生物学和几何学，适合折叠、展开和适应地形。它们还可以利用智能材料和几何学的特性来实现规定的运动。根据科学探索的需要，简单的张拉整体探测车可以提供机动性和对地形和环境条件的稳健性，并可以由风等环境源提供动力。各种各样的张拉整体结构都是可能的，这里提出了一些适用于不稳定和复杂环境的初步概念。关键词：行星探测器，金星，张拉整体结构
20 张幻灯片中 2024 年至 2034 年经济展望的更新
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望更新：2024 年至 2034 年》（2024 年 6 月）中提供的信息，www.cbo.gov/publication/60039。有关更多详细信息，请参阅该报告的第 2 章。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些数字中提到的年份是日历年。
人群神经科学的纵向资源
Xue-Ru Fan ( 范 雪 如 ) 1,2,3,† , Yin-Shan Wang ( 王 银 山 ) 1,3,4,† , Da Chang ( 常 达 ) 1,3,† , Ning Yang ( 杨 3 宁 ) 1,2,3,4 , Meng-Jie Rong ( 荣 孟 杰 ) 1,2,3,4 , Zhe Zhang ( 张 吉吉 ) 5 , Ye He ( 何 叶 ) 6 , Xiaohui Hou ( 侯 4 晓晖 ) 7 , Quan Zhou ( 周 荃 ) 1,2,3 , Zhu-Qing Gong ( 宫 竹 青 ) 1,2,3 , Li-Zhi Cao ( 曹 立 智 ) 2,4 , Hao-Ming 5 Dong ( 董 昊 铭 ) 1,4,8,9 , Jing-Jing Nie ( 聂 晶晶 ) 1,3 , Li-Zhen Chen ( 陈 丽 珍 ) 1,3 , Qing Zhang ( 张 6 青 ) 2,4 , Jia-Xin Zhang ( 张 家 鑫 ) 2,4 , Hui-Jie Li ( 李 会 杰 ) 2,4 , Min Bao ( 鲍 敏 ) 2,4 , Antao Chen ( 陈 安 7 涛 ) 10,11 , Jing Chen ( 陈 静 ) 12,13 , Xu Chen ( 陈 旭 ) 11 , Jinfeng Ding ( 丁 金 丰 ) 2,4 , Xue Dong ( 董 雪 ) 2,4 , 8 Yi Du ( 杜 忆 ) 2,4 , Chen Feng ( 冯 臣 ) 2,4 , Tingyong Feng ( 冯 廷 勇 ) 11 , Xiaolan Fu ( 傅 小 兰 ) 2,14 , 9 Li-Kun Ge ( 盖 力 锟 ) 2,4 , Bao Hong ( 洪 宝 ) 12,15 , Xiaomeng Hu ( 胡 晓 檬 ) 16 , Wenjun Huang ( 黄 文 10 君 ) 12,15 , Chao Jiang ( 蒋 超 ) 17 , Li Li ( 李 黎 ) 12,13 , Qi Li ( 李 琦 ) 17 , Su Li ( 李 苏 ) 2,4 , Xun Liu ( 刘勋 ) 2,4 , 11 Fan Mo ( 莫 凡 ) 2,14 , Jiang Qiu ( 邱 江 ) 11 , Xue-Quan Su ( 苏 学 权 ) 7 , Gao-Xia Wei ( 魏 高 峡 ) 2,4 , 12 Yiyang Wu ( 吴 伊 扬 ) 2,4 , Haishuo Xia ( 夏 海 硕 ) 11 , Chao-Gan Yan ( 严 超赣 ) 2,4 , Zhi-Xiong Yan ( 颜 13 志 雄 ) 7 , Xiaohong Yang ( 杨 晓 虹 ) 16 , Wenfang Zhang ( 张 文 芳 ) 2,4 , Ke Zhao ( 赵 科 ) 2,14 , Liqi Zhu 14 ( 朱 莉 琪 ) 2,4 , Lifespan Brain Chart Consortium (LBCC) * , Chinese Color Nest Consortium 15 (CCNP) ** , and Xi-Nian Zuo ( 左 西 年 ) 1,2,3,4,7,18,*** 16