XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时变
经济政策不确定性对美国经济的时变影响
我们利用具有时变系数的 VAR 模型研究经济政策不确定性 (EPU) 对美国经济的影响。系数可以随着时间的推移逐渐变化，这使我们能够发现结构性变化而无需先验地强加它们。我们发现三种不同的机制，与美国经济的三个主要时期相匹配，即大通胀、大缓和和大衰退。对实际 GDP 的初始影响在大通胀和大衰退期间为 -0.2%，在大缓和期间为 -0.15%。此外，EPU 的不利影响在大衰退期间更为持久，这解释了复苏缓慢的原因。这种机制依赖性对于 EPU 来说是独一无二的，因为金融不确定性的宏观经济后果结果相当不随时间变化。
分布式NASH平衡寻求超过时变的定向通信网络
摘要 - 本文提出了一种分布式算法，以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡，并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法，而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下，我们建立了新的结果，该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数，而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合，并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
CP24/22：汽车金融投诉处理规则进一步临时变更
1.1 根据上诉法院最近对汽车金融佣金的判决，我们提议制定新的投诉处理规则。我们的拟议规则适用于任何有关汽车金融监管信贷协议的投诉，其中的佣金安排尚未受到我们今年早些时候针对自由裁量佣金安排 (DCA) 投诉制定的规则的约束。在本咨询文件 (CP) 和我们的规则草案中，我们将此类投诉称为“汽车金融非 DCA 佣金投诉”。我们针对汽车金融非 DCA 佣金投诉的拟议规则尽可能地反映了 DCA 投诉处理规则。这包括延长公司处理投诉的时间。但是，本次咨询还考虑了我们的拟议规则是否应该为延期设定不同的结束日期。
静止的神经干细胞暂时变成“神经元”......
静止神经干细胞 (qNSC) 的再激活是一个协调过程，可产生新的神经元和神经胶质细胞。本文，我们表明，在发育过程中，再激活遵循分层顺序，其中位于前部的 qNSC 控制中枢神经系统 (CNS) 中更多后部的 qNSC 的再激活。qNSC 和神经元之间的电通信使这种精确的空间和时间控制成为可能，可覆盖整个 CNS。使用单细胞 RNA 测序，我们发现，值得注意的是，qNSC 在保持干细胞身份的同时，开启了大量神经元基因。这种瞬时混合身份是 qNSC 所特有的，因为在干细胞恢复增殖后，神经元基因会被关闭。我们的研究结果揭示了 qNSC 之间的远程通信，以协调再激活，这是由瞬时“干细胞-神经元”命运实现的。
手动姿势和动作建模的生成层次临时变压器
摘要。我们提出了一个新颖的统一框架，该框架同时可以解决人体姿势和动作建模的未来预测。以前的作品通常为识别或预测提供了孤立的解决方案，这不仅增加了实际应用中整合的复杂性，而且更重要的是，无法证明双方的协同作用并在各自领域中遭受次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了一个具有代表性的变压器VAE架构来模拟手动姿势和动作，在该构图中，编码器和解码器捕获识别和预测会重新恢复，并且它们通过VAE瓶颈进行了联系，要求学习从过去到未来的一致手动运动的学习，并反复使用。此外，为了忠实地对手姿势和动作的语义依赖性和不同的时间粒度建模，我们将框架分解为两个级联的vae块：第一个和后者的区块分别模拟了短跨度的姿势和长跨度的动作，并通过代表一个子second seraps saps sand Hand Poses的中级特征连接起来。将这种分解为块级联反应有助于捕获姿势和动作模型的短期和长期时间规律性，并使训练可以分别训练两个块，以充分利用具有不同时间粒度注释的数据集。我们跨多个数据集训练和评估我们的框架；结果表明，我们对识别和预测的联合建模可以改善孤立的解决方案，并且我们的语义和时间层次结构有助于长期姿势和动作模型。
单位#15237 APO AP 96271-5237 回复：FKCP 2024 年 6 月 21 日 备忘录，请参阅分发主题：对美国的临时变更
(5) 消防员（班长），KWB-0W81-09，SJD-S406 3. 在参考 1b 中，消防员，KWB-0W81-3；消防员，KWB-0W81-5；消防员（司机-操作员），KWB-0W81-6；和消防员（班长），KWB-0W81-8 将分别读作消防员，KWB-0W81-4；消防员，KWB-0W81-6；消防员，KWB-0W81-7；和消防员（班长），KWB-0W81-9。4. 消防员可能需要接受特定的工作相关培训或认证才能执行某些消防职责，例如危险品操作、心肺复苏、自动体外除颤或紧急医疗响应。 5. 必须根据上述变化完成受影响职位的重新分类，所有受影响服务部门员工的重新分配/晋升行动将于 2024 年 8 月 1 日生效。当前履行职责的员工将被视为符合职位重新分类时的资格要求。 6. 联系人是 Hong, Chae Sik 先生，电话 755-0279，邮箱 chaesik.hong.ln@army.mil 或 Yi, Tok Hui 女士，电话 755-2426，邮箱 tokhui.yi.ln@army.mil。附件 SHERRY A. VILLANUEVA 驻韩美军外国劳工计划文职人员主任 分配：A
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
时变功能连接可预测连续敲击任务中持续注意力的波动
摘要 大规模大脑网络如何促进持续注意力的机制尚不清楚。注意力时时刻刻都在波动，这种持续的变化与参与注意力内外分配的大脑网络之间功能连接的动态变化相一致。在本研究中，我们调查了大脑网络活动在不同注意力集中水平（即“区域”）之间的变化情况。参与者执行了手指敲击任务，根据先前的研究，区域内的表现或状态由低反应时间变异性确定，而区域外则由低反应时间变异性确定。区域内会话往往比区域外会话更早发生。考虑到注意力随时间波动的方式，这并不奇怪。采用一种称为准周期模式分析（即可靠的网络级低频波动）的新型时变功能连接方法，我们发现默认模式网络 (DMN) 和任务正网络 (TPN) 之间的活动在区域内状态与区域外状态相比明显更负相关。此外，前顶叶控制网络 (FPCN) 开关区分了这两个区域状态。背侧注意网络 (DAN) 和 DMN 中的活动在两个区域状态下都不同步。在区域外期间，FPCN 与 DMN 同步，而在区域内期间，FPCN 切换到与 DAN 同步。相比之下，腹侧注意网络 (VAN) 在区域内期间与 DMN 的同步程度高于在区域外期间。这些发现表明，不同大脑网络中低频波动的时变功能连接会随着持续注意力或其他随时间变化的过程的波动而变化。
自适应缓解时变量子噪声
摘要 — 当前的量子计算机受到非平稳噪声信道的影响，错误率很高，这削弱了它们的可靠性和可重复性。我们提出了一种基于贝叶斯推理的自适应算法，该算法可以根据变化的信道条件学习和减轻量子噪声。我们的研究强调了对关键信道参数进行动态推理以提高程序准确性的必要性。我们使用狄利克雷分布来模拟泡利信道的随机性。这使我们能够进行贝叶斯推理，从而可以提高时变噪声下概率误差消除 (PEC) 的性能。我们的工作证明了表征和减轻量子噪声的时间变化的重要性，这对于开发更准确、更可靠的量子技术至关重要。我们的结果表明，当使用与理想分布的 Hellinger 距离来衡量时，贝叶斯 PEC 的性能可以比非自适应方法高出 4.5 倍。索引词 — 设备可靠性、计算精度、结果可重复性、概率错误消除、自适应缓解、时空非平稳性、时变量子噪声、NISQ 硬件-软件协同设计
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。