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政策制定者的宏观经济理论：插图指南
Introduction ..................................................................................................................................... 1 The Economy and Long-Term Growth ........................................................................................... 2 Short-Term Economic Growth ........................................................................................................ 4 Economy-Wide Supply and Demand .............................................................................................. 6 Fiscal Policy: Taxes ......................................................................................................................... 8 Monetary Policy: Federal Funds Rate ........................................................................................... 10 The Dollar and Exchange Rates ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215
从护理实践到投机性小插图 - 机器人良好的机器人的考虑
护理部门已成为开发机器人技术的测试床之一，这些测试床已承诺减轻人口老龄化和劳动力短缺的问题。尽管有这些承诺，但这种技术的实际应用已得到有限的成功。除了技术局限性外，其他挑战以我们处理这些技术的方式存在。对护理部门的发展至关重要的是了解环境的复杂性，各种参与者的需求和目标，以及它们如何在社会遗产上造成。本文介绍了一项在价值敏感设计和投机设计的交点上进行的研究，以了解这些敏感性。基于访谈（n = 6）和卡片讲习班（n = 6）的数据，从护理人员和奥地利的移动护理和护理家庭环境中的居民中，我们开发了五个主题，这些主题捕获了构建的现状实践，并理解了基于信任的日常工作，对不同的参与者的谈判，情感和互惠的培训，情感和互惠的护理，照料工作，以及护理人员的互动，和物质自我锻炼。随后，我们创建了六个投机性小插图，它们用作修辞手段，以强调任何进入并重塑现有护理实践和关系的技术干预措施所产生的紧张局势。我们认为，我们的方法可以支持机器人设计师从前设计和开发开始研究的特定环境中的价值和紧张局势。
探测冷 - 插图调节的互化和融合...
图4。对冷烧结过程中瞬时溶剂的原位研究。a，冷烧结过程的加热，居住和冷却周期中的阻抗图，标签H-T30-P500-T0表示在30℃的温度下加热过程，压力为500 MPa，时间为500 mpa，时间为0分钟。 b，c，分别有或没有短暂溶剂（DMF）的烧结过程的抗性曲线； d，在所研究状态的过程中，离子电导率的演变。
使用深度学习的图像插图
摘要：图像介入是计算机视觉中的一项关键任务，涉及补充图像中缺失或损坏区域的艺术。这是一个过程，它主要是通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗性网络（GAN）（GAN）的利用来依靠深度学习的能力。实现图像介绍的基本步骤包含数据收集和预处理，这需要组装一个图像数据集，这些图像与其完整的对应物一起组成了差距。神经网络体系结构起着关键作用，选择从gan到自动编码器，量身定制，该角色是针对手头的特定任务量身定制的。模型是通过最大程度地减少各种损失功能的训练，每个损失功能有助于特定的培训目标。介绍算法必须处理可变孔的大小并表现出上下文理解，以确保生成的内容与周围的上下文无缝融合。后处理技术可以使用定量指标和定性评估来完善生成的插图和评估。总体而言，基于深度学习的图像在图像恢复，对象删除及其他方面的实际应用继续前进。关键字：I图像介绍，计算机视觉，深度学习，卷积神经网络，生成对抗网络，数据集，自动编码器，图像恢复，对象删除。
碳插图和林地：Impact
在森林生态系统中积累碳：通过适当的森林管理和收获活动的变化，可以增强森林的整体隔离能力。这将在树木中积聚更多的碳，并可能在林木植被和土壤中存储更多的碳。所有存储在某个已建立的基线上方的碳都可以称为插图或偏移。创建基于森林的碳信用量的最确定和验证的方法是收获的延期。缺点是，减少木材销售的机会降低了收入的机会成本。对于生产性的商业级森林，这种机会成本可能很大。Forisk Consulting计算得出的是，在美国南部皮埃蒙特地区成熟的浪漫松树林中扣留收获，以增加树木中的碳库存，每年有40英亩的木材收入。8，对于比较，森林物业通常可以在头二十年每年每年每英亩1到2个碳信用额（如今，在自愿市场中以每MTCO 2 E的价格为6至15美元）。
绿色插图全球经济财务展示
5。生物多样性保护：关于海洋保护和保护区重要性的有效沟通可以帮助提高人们对保护生物多样性和维护海洋提供的生态系统服务价值的认识。6。可持续发展：通过传达可持续发展的原则以及将海洋保护和管理整合到发展计划中的重要性，沟通努力可以支持实现2063年议程的努力；非洲的可持续发展目标（SDG）。
比较生成AI，心理健康专家和精神分裂症恢复公众的观点：病例小插图研究
背景：精神卫生保健中当前的范式侧重于临床康复和症状缓解。该模型的功效受到治疗师对患者康复潜力和治疗关系深度的信任的影响。精神分裂是一种慢性疾病，患有严重的症状，康复的可能性是争论的问题。随着人工智能（AI）融入了医疗保健领域，重要的是要检查其评估精神分裂症等主要精神疾病中恢复潜力的能力。目的：本研究旨在评估与精神卫生专业人员相比评估精神卫生专业人员在有无专业治疗以及长期正面和负面结果的情况下评估精神分裂症预后的能力。方法：将小插图输入到LLMS界面中，并通过4个AI平台评估10次：Chatgpt-3.5，Chatgpt-4，Google Bard和Claude。总共收集了80次评估，并针对现有规范进行了基准测试，以分析精神卫生专业人员（全科医生，精神科医生，临床心理学家和心理健康护士）以及普通公众对精神分裂症预后以及具有专业治疗以及精神分裂症的积极和负面长期介绍的精神分裂症预后的思考。结果：对于精神分裂症和专业治疗的预后，Chatgpt-3.5非常悲观，而Chatgpt-4，Claude和Bard与专业观点保持一致，但与公众有所不同。所有LLM都认为未经治疗的未经治疗的精神分裂症将保持静态或不受专业治疗而恶化。对于长期成果，Chatgpt-4和Claude预测了比Bard和Chatgpt-3.5的负面结果。为了积极成果，Chatgpt-3.5和Claude比Bard和Chatgpt-4更悲观。结论：在考虑“患有治疗”状态的4个LLM中，有4个LLM与精神卫生专业人员的预测紧密一致的发现证明了这项技术在提供专业临床预后的潜力。对ChatGpt-3.5的悲观评估是一个令人不安的发现，因为它可能会减少患者开始或继续接受精神分裂症治疗的动机。总体而言，尽管LLMS有望扩大医疗保健，但其应用需要严格的验证并与人类专业知识融合。
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
文本图像通过全局结构引导的扩散模型插图
现实世界文本可能会因环境或人为因素引起的腐蚀问题而损害，这阻碍了文本的完整样式（例如纹理和结构）的保存。这些腐蚀问题，例如涂鸦迹象和不完整的签名，在理解文本方面带来了困难，从而对下游应用构成了重大挑战，例如场景文本识别和签名识别。值得注意的是，当前的介绍技术通常无法充分解决此问题，并且难以恢复准确的文本图像以及合理且一致的样式。将其作为文本图像中绘画的一个开放问题，旨在建立一个基准来促进其研究。在这样做时，我们建立了两个特定的文本插图数据集，分别包含场景文本图像和手写文本图像。它们中的每个图像都由现实生活和合成数据集重新消除，其中包含成对的原始图像，损坏的图像和其他助手信息。在数据集的顶部，我们进一步开发了一种新型的神经框架，全局结构引导的扩散模型（GSDM），作为潜在的解决方案。利用文本的全局结构为先验，提出的GSDM开发了一个有效的扩散模型，以恢复干净的文本。通过彻底的经验研究证明了我们方法的效率，包括识别精度和图像质量的实质性提高。这些发现不仅高出了我们方法的有效性，而且强调了它增强文本图像所构图和处理的更广泛领域的潜力。代码和数据集可在以下网址提供：https：//github.com/blackprotoss/gsdm。