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在今年第二季度的许多经济体中GDP的深度下降之后，过去三个月中经济活动指标的总体趋势更为积极，但仍然存在相当大的不确定性。整体经济活动的反弹反映了逐渐删除旨在减少大流行对个人健康威胁的措施。这些措施通过社会疏远和对旅行和社会互动的限制产生了减少经济活动的影响，尤其是在航空旅行，住宿，餐馆和文化追求等服务行业中。发达经济体和国际贸易中工业生产的指标在最近几个月中显示出了增加，尽管这种活动的水平仍低于大流行袭击之前的水平。然而，最近的病毒病例，尤其是在欧洲，施加当地锁定的病例清楚地表明，健康和经济前景是高度不确定的。
世界视图
胸腺实验和临床研究。由G. E. W. Wolstenholme和Ruth Porter编辑。（CIBA基金会符号。）pp。XIII+538。（伦敦：J。和A. Churchill Ltd.，1966年。）80年代。，百里香功能的真实本质一直是生物学中最有趣的奥秘之一。建议的角色范围从肺部收缩期间的胸部填充到释放液体以减轻血液的作用，除了在本世纪的前50年中对我们的知识的一两个值得注意的贡献，几乎没有证据表明哪些证据很少能以更好的理论为基础。缺乏症现在变得良好，并且已经收集了大量信息，尤其是在过去五年中。在本卷中是二十个贡献，涵盖了相当广泛的过程，其中胸腺似乎发挥了领先作用。在1965年8月在墨尔本安排的会议上阅读了这些论文，以纪念Macfarlane Burnet爵士在退休后担任Walter和Eliza Hall医学研究所的主任。适当地，所有贡献都是高水平的，从它们以及遵循非常全面的调查的讨论中，就出现了对腺体的了解和当前思想趋势，这些思想的趋势使人们积极从事研究。在过去的几年中，在J. F. A. P. Miller的工作之后，人们的注意力主要集中在胸腺在免疫中的作用以及淋巴细胞起源，功能和命运的相关 - 不可分割的问题。Miller对研讨会的贡献强调了胸腺在免疫能力发展中发挥作用的核心部分，并表明主要功能可能是提供淋巴细胞或前体细胞的提供，以及诱发能力的因子的阐述。由S. L. clark的电子显微镜研究提供了胸腺激素产生的证据，但是D. Metcalf提供了令人信服的证据，以防止胸腺淋巴细胞向颈周围淋巴样组织进行任何大规模迁移，就像先前认为发生的那样。J. L. Gowans及其同事的优雅实验表明，淋巴细胞的抗体产生与抗原的表现方式之间的密切关联。巨噬细胞在归纳过程中可能是必不可少的中介。从此和其他工作中出现的一个重要主题，包括在胸腺和淋巴细胞的Cmbryogencs上的作品，是存在两个功能和发育单独的细胞系统的可能性，一种负责抗体形成，另一种用于移植反应的介导。到目前为止，他只直接直接实验证据证明了两个这样的系统的存在来自于鸡的织物的作品。有报道，但是，在墨尔本会议之后，新生胸腺切除动物产生抗体的能力
多视图3D对象检测的多视图actentive上下文化
我们介绍多视图的细心上下文化（MVACON），这是一种简单而有效的方法，用于改善基于查询的多视图3D（MV3D）对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展，但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征，或者由于高计算成本，或者由于3D Queries的高度密集地接地不足，无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟，该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中，使用BEVFormer及其最近的3D变形注意（DFA3D）变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试，并显示出一致的检测性能提高，尤其是在位置，方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试，并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明，基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “（contectu-alsized）特征事项”。
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
单视图和多视图机载 SAR 定位误差的比较分析和多视图机载 SAR 最佳定位的航线规划
摘要：机载合成孔径雷达（Airborne Synthetic Aperture Radar，Airborne SAR）利用机载定位定向系统（POS）获取的飞行器飞行参数以及飞行器与目标的相对位置信息，对重点目标及区域进行精确定位。飞行过程中，飞行器会因为大气湍流等原因偏离理想飞行路径，导致计算结果与实际目标位置出现偏差。为了提高目标定位精度，需要研究飞行器运动误差对目标定位误差的影响。本文从线性距离-多普勒算法（RDA）的角度探讨了单视机载SAR的定位精度，并在多视机载SAR定位模型的基础上，推导了多视机载SAR定位误差传递模型。在此基础上，详细分析了影响两种定位方法定位精度的主要因素，定量揭示了多视角机载SAR定位方法较单视角机载SAR定位方法提高目标定位精度的机理，解决了多视角机载SAR优化定位的航向规划问题。研究成果可为定位误差影响因素分析及机载SAR定位误差校正提供理论支撑。
全球投资策略视图
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