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World File Search System深礁
思考经济，深或浅薄？*
* We thank Peter Andre, Adrien Bilal, John Campbell, Juanma Castro-Vincenzi, Gabriel Chodorow- Reich, Ben Enke, Xavier Gabaix, Thomas Graeber, Sam Hanson, Oleg Itskhoki, Baiyun Jing, Spencer Kwon, David Laibson, Chen Lian, Avi Lipton, Hugo Monnery, Matthew Rabin, Chris Roth, Karthik Sastry, Josh Schwartzstein, Dmitriy Sergeyev, Andrei Shleifer, Stefanie Stantcheva, Jeremy Stein, Ludwig Straub, Adi Sunderam, Alireza Tahbaz-Salehi, Chris Tonetti, Chris Wolf, and seminar participants at Harvard for their helpful comments.我们感谢Sam Cohen的研究援助和Roberto Colarieti在调查设计方面的帮助。该研究获得了哈佛大学（IRB22-1403，IRB24-0959）的IRB批准。我们感谢Michael S. Chae宏观经济政策基金和莫莉和多米尼克·费兰特基金会的财政支持，均通过哈佛授予。Wu感谢Alfred P. Sloan基金会通过NBER授予的行为宏观经济学博士学位前奖学金的支持。†哈佛大学，pierfrancescomei@g.harvard.edu，https：// www.pierfrancescomei.com。‡哈佛大学，lingxuanwu@g.harvard.edu，https：// www.lingxuanwu.me，通讯作者。
双通道图像注册和深
摘要我们已经开发了一种开源软件，称为Bi-enchanel图像登记和深度学习分割（鸟类），用于映射和分析3D显微镜数据，并将其应用于小鼠大脑。鸟类管道包括图像预处理，双通道注册，自动注释，创建3D数字框架，高分辨率可视化和可扩展的定量分析。这种新的双通道登记算法适应来自不同显微镜平台的各种全脑数据，并显示出显着提高的注册精度。此外，由于该平台将注册与神经网络相结合，因此其相对于其他平台的功能改进的功能在于，注册程序可以很容易地为网络构建提供培训数据，而训练有素的神经网络可以有效地进行分段 - 分段 - 分段/有缺陷的大脑数据，否则难以注册。因此，对我们的软件进行了优化，以启用基于跨模式，全脑数据集或基于实时推理的各种感兴趣的大脑区域的基于跨模式的分割分割。作业可以通过斐济插件轻松提交和实现，该插件可以适应大多数计算环境。
2021：深技术的一年。
仅举几个里程碑：在2019年Google（与NASA一起）获得了“量子至上”，仅在2020年被中国以100亿美元的价格超越中国。CRISPR-CAS9基因组编辑技术于2020年获得诺贝尔奖，而CRISPR Therapeutics的市值为110亿美元。DeepMind解决了一个主要的蛋白质折叠挑战（Alphafold），而Muzero程序标志着自我学习的AI中的另一个里程碑（Muzero可以教会自己参加比赛，国际象棋和Atari游戏）。OpenAI发布了GPT-3，该语言模型使用深度学习来产生类似人类的文本。，列表还在继续。
深技术群 - ZUG
计算机科学和信息技术（HSLU），瑞士创新公园中央或技术论坛ZUG寄养是创新和技术驱动公司的理想环境。与信息技术，高科技，金融科技和MedTech集群中的众多著名公司一起，并嵌入了以技术为导向的机构中，Zug提供了对庞大的人才库的访问权限。Zug是加密山谷的核心，是区块链技术公司和专家的热点。此外，诸如Zug市的Smart City战略或具有移动性中心的Tech Cluster Zug之类的本地举措有助于创建面向未来的技术生态系统。«dotphoton位于ZUG，是一家深入的技术初创企业，专门针对专业应用和AI的图像压缩。Zug的工业品种和靠近投资者和技术人才，有助于我们有效地塑造专业图像的未来。自然界中，Zug即使在动态的启动环境中，ZUG也有助于支持Dotphoton员工的健康生活与生活平衡。我们很高兴将祖格称为我们的新家。» Dotphoton首席执行官Eugenia Balysheva
使用深卷积神经网络
摘要 - 如今，深度学习方法在复杂的任务中起着关键作用，例如提取图像的有用特征，分割和语义分类。这些方法对近年来花类型分类具有重大影响。在本文中，我们正在尝试使用强大的深度学习方法对102种花种类进行分类。为此，我们使用了使用Densenet121体系结构的转移学习方法来对牛津102花数据集进行分类。在这方面，我们试图微调我们的模型，以实现对其他方法的更高准确性。，我们通过标准化图像和调整图像进行了预处理，然后将其喂入我们的微调预审计模型。我们将数据集划分为三组火车，验证和测试。我们可以达到50个时期的98.6％的准确性，这比研究中同一数据集的其他基于深度学习的方法更好。
deepr.pdf-深r编程
1简介3 1.1你好，世界！。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2设置开发环境。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.1安装r。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.2交互式模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2.3批处理模式：使用R脚本（**）。。。。。。。。。。。5 1.2.4编织：自动报告生成（**）。。。。。。。。。5 1.2.5半相互作用模式（jupyter笔记本，将代码发送到关联的R控制台等）。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3原子量瞥见。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.4获得帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.5练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。