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World File Search System继承性
国家财政部就新冠肺炎疫情的财务影响举行简报会
• 教育成果较差，导致继承性劣势长期存在 • 劳动密集型增长水平低 • 经济严重受技能制约 • 城市景观和交通成本的空间分散 • 产业结构高度集中，竞争有限，进入壁垒高
十字路口的密码学：道德责任，Cypherpunk运动和机构
密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是，其作用超出了技术实施，以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯（Eric Hughes）于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7]，强调了加密和拥护者的继承性政治本质，以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样，菲利普·罗加威（Phillip Rogaway）的[10]工作强调了密码学家的道德责任，尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲，密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点：不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆（David Chaum）的思想中得到了回应，他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年，但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告：
SGDCL：可解释自主驾驶的语义引导动态相关学习
通过学习表达表达，深度学习（DL）彻底改变了自主驾驶（AD）。尽管取得了重大进步，但DL模型的继承性不透明产生了公众的信任，阻碍了他们广泛采用的采用。为了表现出可行的自主驾驶，当前的研究主要专注于从现场提取特征，以预测驾驶动作及其响应解释。然而，这些方法不足以在动作和解释（这项工作中称为类别）中实现语义和相关性信息，从而导致了次优的性能。为了解决这个问题，我们提出了语义引导的动态相关性学习（SGDCL），这是一种新颖的方法，可以利用语义丰富性和动态相互作用与类别的内在性。sgdcl启用语义引导的学习模块，以获取特定于类别的表示和动态相关学习模块，以适应类别之间的复杂相关性。另外，我们引入了一个创新的损失术语，以利用类别的细粒度同时统计来进行精制正则化。我们可以在两个完善的基准上进行广泛评估SGDCL，这表明了它优于七个最先进的基线和一个大型视觉模型。SGDCL可显着促进可解释的自主驾驶，最多15个。3％的绩效提高和可解释的关注分数，增强了公众对AD的信任。
平衡的强度：具有和不运动过度的儿童的力量和动态平衡
广义关节过度运动（GJH）是韧带松弛的结果，通常以贝顿评分检查，其患病率通常取决于年龄，性别和种族[1，2]。gjh通常是遗传来源，但也可以通过锻炼，拉伸或创伤获得[3，4]。尽管GJH增强了需要灵活性的活动，但它也构成了并发症的风险，特别是肌肉骨骼症状[5-7]。先前作者的初始假设是，超动关节是不稳定的，它倾向于重复的微型创伤，会随着时间的推移破坏机械感受器[8，9]。这将导致关节损伤，关节痛和其他并发症，例如受损的本体感受，强度受损和平衡差[10，11]。当GJH与上述肌肉骨骼症状相关联时，它被称为过度运动频谱障碍（HSD）[12]。尽管GJH是出现肌肉骨骼症状的风险，但肌肉骨骼症状的生物标志物和临床预测因子也很大可变[13-15]。有趣的是，当肌肉骨骼系统的生长正在进行时，在生物学上不成熟的儿童中，过度运动的继承性更为普遍[13，16]。如果患有GJH的孩子更容易容易出现微型创伤，这仍然是一个问题，因为他们的协调较低或具有较小的肌肉力量以适应突然平衡障碍[17]。这提出了一个建议，即未成熟的肌肉力量在GJH中起作用。在病理的背景下，力量和平衡很重要[18]。它们对于许多日常活动和休闲活动至关重要，并且假定两者的赤字将对个人的参与水平产生负面影响[19]。肌肉适应性是肌肉活动不同组成部分（肌肉力量，力量和耐力）的协同作用，使多个肌肉群以各种关节角度的协调方式共同工作，并取决于活动的不同时期[20-22]。肌肉力量是一个人可以产生的最大力量或可以举起的重量[23]，而爆炸能力是在运动爆发中立即产生最大肌肉收缩的能力[24]。另一方面，在不疲劳的情况下重复运动的能力是肌肉耐力[25，26]。等距强度通过肌肉收缩对一个关节的最大电阻在一个方向上的最大电阻来测试，其余身体处于稳定位置[27]。最后，执行基本运动技能所需的力量称为功能强度[26]。然而，在等距条件下大部分评估了运动过度的个体的肌肉力量，而功能强度可能更相关