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正面、埋入和背面的比较研究......
摘要 — 由于器件尺寸不断缩小，标准单元变得越来越小，而电源线占据了可用空间的很大一部分。埋入式电源线 (BPR) 和背面电源 (BSP) 越来越受到关注，因为它们能够将标准单元高度从传统正面电源线 (FS-PR) 中的 6 轨分别降低到 5 轨和 4 轨。在本文中，我们从功率、性能和面积 (PPA) 的角度对器件、标准单元和全芯片设计级别的电源线拓扑进行了全面的比较。我们的实验表明，BPR 和 BSP 的纳米片宽度缩放分别使器件栅极电容降低了 26% 和 40%，从而在标准单元级分别将内部功率提高了 33% 和 40% 以上，在全芯片级分别将总功率下降了 24% 和 30% 以上。此外，与 FSPR 相比，BPR 可将布局缩小 7%，而 BSP 甚至可以再缩小 17%。这项研究还证明了 BPR 和 BSP 拓扑中背面供电网络 (BS-PDN) 在 IR 压降方面的优势。
慢性疼痛和暴饮暴食对雄性小鼠背外侧纹状体投射到前外侧纹状体的前岛皮质神经元的融合作用
慢性疼痛和饮酒障碍（AUD）是高度合并的，慢性疼痛的患者更有可能符合AUD的标准。证据表明，这两种情况都会改变类似的大脑途径，但这种关系仍然很少理解。先前的工作表明，前岛皮层（AIC）参与慢性疼痛和AUD。但是，疼痛和饮酒的组合引起的电路变化仍在研究中。这项工作的目的是阐明对饮酒和慢性疼痛对AIC神经元的融合作用，这些神经元将投影发送到背外侧纹状体（DLS）。在这里，我们使用了黑暗中的饮酒（DID）范式来模拟经历了不幸的神经损伤（SNI）的小鼠中类似暴饮暴食的饮酒，然后在急性脑切片中进行全细胞贴剂电池电学记录，以测量AIC→DLS神经元的固有性和突触特性。在雄性但不是雌性小鼠中，我们发现与假小鼠相比，没有先前酒精暴露的SNI小鼠消耗的酒精含量较低。电生理分析表明，来自SNI的AIC→DLS神经元 - 酒精雄性小鼠的神经元兴奋性增加，微型兴奋性突触后电流的频率增加。但是，与SNI后，与SNI相比，SNI之前暴露于酒精的小鼠消耗了类似的酒精。一起，我们的数据表明，慢性疼痛和饮酒的相互作用对小鼠的固有激励能力和突触传播都有直接影响，这对于了解慢性疼痛如何改变与酒精相关的动机行为可能至关重要。
2023 - 亚投行年度报告
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ESG 在被动投资中的兴起
许多观察人士希望看到进入可持续投资领域的被动管理者能够更加致力于改善企业 ESG 实践。代理投票记录特别关注的是最大的指数基金管理公司——贝莱德、先锋集团和道富银行，它们也被称为“三巨头”。它们共控制着约 15 万亿美元的管理资产，持有约 80% 的指数资产。4 贝莱德和道富银行各自拥有多只 ESG 基金，先锋集团拥有一只。这三巨头因几乎总是投票支持管理层并反对 ESG 股东决议而受到批评。5 鉴于它们所持股份的规模，它们的支持往往是股东决议通过的关键。然而，形势正在开始改变。2020 年，贝莱德和道富银行
使用跳投的生成建模
基于得分的扩散模型使用时间转移的扩散过程从未知目标分布中生成样品。这种模型代表了工业应用中的最新方法，例如人造图像产生，但最近注意到，通过考虑具有重尾部特征的注入噪声，可以进一步提高其性能。在这里，我将生成扩散过程的概括性化为一类广泛的非高斯噪声过程。我考虑由标准高斯噪声驱动的前进过程，并以超级强制的泊松跳跃为代表有限的活动莱维过程。生成过程被证明由依赖跳跃幅度分布的广义分数函数控制。概率流ode和SDE配方都是使用基本技术努力得出的，并且用于从多元拉普拉斯分布中得出的跳跃振幅实现。非常重要的是，对于捕获重尾目标分布的问题，尽管没有任何重尾特性，但跳跃延伸拉普拉斯模型的表现就超过了由α-稳定噪声驱动的模型。该框架可以很容易地应用于其他跳跃统计数据，这些统计数据可以进一步改善标准扩散模型的性能。
亚投行能源部门
国家 目标状态 目标年份 中国 在政策文件中 2060 印度 在政策文件中 2070 印度尼西亚 提议/讨论中 2060 土耳其 在政策文件中 2053 越南 在政策文件中 2050 巴基斯坦 在政策文件中 2030 泰国 在政策文件中 2065 马来西亚 在政策文件中 2050 哈萨克斯坦 在政策文件中 2060 伊拉克 在政策文件中 2030 菲律宾 在政策文件中 2030 孟加拉国 提议/讨论中 2050 乌兹别克斯坦 在政策文件中 2030 缅甸 提议/讨论中 2050 阿塞拜疆 在政策文件中 2030 蒙古 在政策文件中 2030 尼泊尔 在政策文件中 2045 柬埔寨 在政策文件中 2050 斯里兰卡 宣言/承诺 2050 约旦 在政策文件中 2030 阿富汗 提议/讨论中 2050 老挝人民民主共和国 在政策文件中 2050 塔吉克斯坦 在政策文件中 2030格鲁吉亚 政策文件中 2050 吉尔吉斯斯坦 提议/讨论中 2050 东帝汶 提议/讨论中 2050 马尔代夫 法律中 2030 斐济 法律中 2050 瓦努阿图 政策文件中 2050 萨摩亚 提议/讨论中 2050 汤加 提议/讨论中 2050
人工智能在人力资本投资中的应用
摘要：选择特定工作的候选人或为特定职位提名一个人需要花费时间和精力，因为需要搜索个人的档案。最终，招聘决策可能不会成功。但是，人工智能可以帮助组织或公司为合适的工作选择合适的人。此外，人工智能有助于选择能够实现组织战略和目标的和谐工作团队。本研究旨在促进机器学习模型的开发，以分析和聚类人格特质并对申请人进行分类，以便针对特定工作做出正确的招聘决策并确定他们的弱点和优势。帮助申请人在管理工作的同时取得成功并培训有弱点的员工对于实现组织的目标是必不可少的。应用所提出的方法，我们使用公开的“大五人格特质”测试数据集进行分析。采用预处理技术清理数据集。此外，使用皮尔逊相关方法进行假设检验。根据测试结果，我们得出结论，四种人格特质（宜人性、尽责性、外向性和开放性）之间存在正相关关系，神经质特质与这四种特质之间存在负相关关系。此数据集未标记。但是，我们将 K 均值聚类算法应用于数据标记任务。此外，各种监督机器学习模型（如随机森林 (RF)、支持向量机 (SVM)、K 最近邻 (KNN) 和 AdaBoost）都用于分类目的。实验结果表明，SVM 取得了最高的结果，准确率为 98%，优于其他分类模型。本研究通过研究人工智能在人力资源管理的现状和未来应用的程度，丰富了当前的文献和知识体系。除了人力资源专业人士外，我们的研究结果可能对公司、组织及其领导者和人力资源主管也具有重要意义。
