XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自回归
联邦基金利率的利率波动
摘要 ：本研究旨在分析印尼银行（BI利率）对印尼经济稳定性的反应。数据分析包括平稳性检验、模型稳定性检验、滞后判定、结构向量自回归（SVAR）、脉冲响应函数（IRF）和方差分解（VD）。研究数据来自美联储数据（FRED）、印尼银行和中央统计局提供的出版物。所用数据为2005年第三季度至2017年第一季度。研究结果表明，联邦基金利率（FFR）变量对汇率和消费者价格指数（CPI）有显著影响，但对BI利率、货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）影响不显著。IRF检验的结果表明，BI利率、货币供应量、汇率（IDR/USD）、GDP和CPI对FFR变化有正向和负向反应。 VD检验的结果表明，BI利率、货币汇率、CPI的变动主要是由FFR的变动引起的。
引用本文：Mosikari, TJ 和 Eita, JH (2020)。发展中经济体出口与增长之间的不对称关系建模：证据
本研究调查了纳米比亚主要出口部门与经济增长之间的不对称关系。非线性自回归分布滞后 (NARDL) 用于估计纳米比亚主要出口部门与经济增长之间的不对称关系。该研究使用了 2009 年至 2018 年期间的季度数据。数据来源于纳米比亚银行和纳米比亚统计局。结果表明，纳米比亚经济的主要出口部门与经济增长之间存在不对称关系。结果表明，三种主要出口产品的出口增加（正值）将导致经济增长改善。出口减少（负值）将导致经济增长恶化。结果表明，估计经济不同部门的非线性关系（而不是估计总出口的总体关系）将确保经济政策针对特定部门。结果进一步表明，当出口下降时，扩张性政策将是适当的应对措施。
从歌词和音乐伴奏中产生人声
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了自动框架，这是一项新颖的框架，旨在从提供的歌词和音乐伴奏中产生多样化和高质量的歌声。自动自动通过将音乐伴奏纳入额外的条件输入来扩展现有的基于语义令牌的文本到语音方法。这使其能够自动将其声音与伴奏的节奏和旋律细微差别同步，同时坚持提供的歌词。我们的贡献包括针对用于唱歌语音综合的自回旋音频模型的新型培训计划，以及消融研究，以确定在音乐伴奏上生成的最佳方法。我们通过主观听力测试来衡量自动的性能，展示了其产生连贯和创意的歌声的能力。此外，我们开源代码库，以在唱歌语音合成领域进行进一步的研究。索引术语 - 语音综合，音乐发电，自回归音频生成
1调查气候变化对农业的影响...
由于气候变化而导致的洪水，干旱，降雨模式的不稳定，温度上升和湿度低的发病率可能会对农业表现产生影响。该研究使用时间序列从1970年到2022年调查了加纳气候变化对加纳农业绩效和粮食通货膨胀的影响。使用来自加纳统计服务和世界银行指标的数据，并应用自回归分布式滞后模型（ARDL），该研究发现气候变化（由碳排放，降水量，温度变化和温度变化）对加纳的整体农业绩效和谷物产量产生重大负面影响。我们还发现，温度会增加食物通胀，但是随着降水量的降水量降低至一定最佳的降水水平并开始增加。该研究得出结论，气候变化会对加纳的农业绩效产生负面影响，因此政府，利益相关者和农民应采取务实的步骤来解决该国气候变化问题。
语音综合的轻巧语言模型
大规模自回归文本到语音（TTS）模型可以产生与人类言语几乎没有区别的语音。但是，由于记忆和计算限制，培训大语言模型（LLMS）具有挑战性。本文描述了我们2024对话语音克隆挑战（COVOC）的TTS方法。我们的方法通过扩展中文拼音词汇并减少仅解码器式变压器体系结构中的层数来修改劳拉格模型，以综合中文和英语文本。尽管使用了最少的训练数据，但在主观和某些客观评估中，我们的方法和其他受约束系统之间的性能差距相对较小。本文讨论了我们试图训练轻量级LLM的零拍摄TTS的尝试，并分析了导致低性能的因素。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语：文本到语音，语音识别，人类计算机互动，计算副语言学
研究总资本形成对索马里碳排放的影响
气候变化的出现已经发展成为人类的最高挑战，促使人们竭尽全力减轻其后果。这项研究深入研究了索马里的总资本形成（GCF）和二氧化碳排放之间的影响，跨越了1991 - 2019年。为了仔细检查所考虑的变量之间的长期关联，该研究采用了自回归分布式滞后（ARDL）模型。另外，为了确保研究的鲁棒性，还应用了动态的普通最小二乘和完全修改的普通最小二乘。与期望相反，发现表明GCF不会对二氧化碳排放产生重大影响。研究倡导实施一个全面的环境政策框架，该框架考虑了GCF以外的一系列贡献因素。为了解决环境挑战的多方面性质，该研究建议诸如能源多样化，技术转移，可持续实践的促进以及气候弹性整合等计划。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
旅游业对尼泊尔经济增长的影响
由于旅游业作为经济增长的潜在来源而受到广泛关注，因此有大量关于旅游业与增长关系的研究。本文利用 1976-2020 年的时间序列数据，应用自回归分布滞后 (ARDL) 方法，实证检验了旅游业对尼泊尔经济增长的影响。实际 GDP 被用作经济增长的代理指标，它是结果变量，而感兴趣的变量是旅游收入。外援、贸易总额和政府消费支出占 GDP 的比率被作为控制变量。ARDL 模型的结果表明，旅游业对尼泊尔的短期和长期经济增长没有显著影响。然而，贸易总额对短期经济增长有积极而显著的影响，而外援、贸易总额和政府消费支出占 GDP 的比率对长期经济增长有积极而显著的影响。在这种旅游业与增长关系的背景下，尼泊尔旅游业主导的增长假设被驳回。
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
dolfin：无自动编码器的扩散布局变压器
摘要。在本文中，我们引入了一个新的生成模型，即无自动编码器（DolfIN）的扩散布局变压器，该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向（非因果关节）序列表示外，我们还设计了一种自回归扩散模型（Dolfin-ar），该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性，例如对齐，大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时，Dolfin尤其优于各种指标的先前方法，例如FID，对齐，重叠，Maxiou和DocSim分数。此外，Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成，因此它适用于对其他类型的几何结构（例如线段）进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果，以证明Dolfin的优势。