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Covid-19和英国脱欧对英国经济的影响
较低的工资通常会减少对商品和服务的需求，并向价格下降压力。尽管大流行以来的收入增长较低，但价格上涨了更多。至少在制造业中，这部分通过平均成本上升来部分解释。在2021年1月，企业多年来报告说，过去三个月中，投入的平均成本比报道减少的平均成本增加了（表1）。到2021年4月，这已经进一步增加到25％。这比大流行之前高得多，当时只有6％的公司面临成本的增加，而面临下降的成本的增加。对于制造商品，ONS报告的投入价格上涨高于产出价格（ONS，2021E）。许多生产投入是进口的，由于大流行，货运成本增加了。英国脱欧可能通过增加英国与其最大贸易和投资伙伴欧盟贸易的障碍来进一步增加投入成本。我们在简报的后面进行了更多讨论。
企业家应对英国脱欧的分步计划
每天，开往英国的渡轮都会从鹿特丹、荷兰角港和艾默伊登港出发。每艘渡轮平均载有 5.5 公里的货物，此外还有 300 辆汽车和 1,200 名乘客。为了尽可能减少海关延误，无论您是每天进出口货物还是每年仅进出口两次货物，在 2020 年 12 月 31 日之后办理海关手续都很重要。您将始终需要一个 EORI 编号，并且必须在海关系统和 Portbase 中表明自己的身份。还有一些其他事情您确实需要检查。
拓扑数据分析的欧拉特征工具
在本文中，我们研究了拓扑数据分析中的欧拉特征技术。逐点计算由数据构建的单纯复形族的欧拉特征会产生所谓的欧拉特征轮廓。我们表明，这个简单的描述符以极低的计算成本在监督任务中实现了最先进的性能。受信号分析的启发，我们计算了欧拉特征轮廓的混合变换。这些积分变换将欧拉特征技术与勒贝格积分相结合，以提供高效的拓扑信号压缩器。因此，它们在无监督环境中表现出色。在定性方面，我们对欧拉轮廓及其混合变换捕获的拓扑和几何信息提供了大量启发式方法。最后，我们证明了这些描述符的稳定性结果以及随机设置中的渐近保证。关键词：拓扑数据分析、机器学习、多参数持久性、欧拉特征轮廓、混合变换
英国脱欧后伦敦的经济：影响与启示
本研究是剑桥计量经济学 (CE) 于 2018 年为大伦敦政府 (GLA) 完成的分析的后续研究，该分析侧重于制定英国和欧盟脱欧后的安排情景并预测其潜在影响。2018 年的研究展示了五种情景的结果，这些情景模拟了不同形式的脱欧协议下的潜在经济结果，当时尚未达成一致。当前的研究模拟了两种情景：一种是主要基于预算责任办公室 (OBR) 2023 年 3 月预算时的经济和财政展望 (EFO) 提供的信息以及有关现行脱欧协议和其他全球发展的信息的中央预测；另一种是模拟英国不脱欧时会发生什么情况的反事实情景。通过比较这两种情景，我们估计了英国脱欧对英国和伦敦经济的影响以及将产生的影响。
帝亚吉欧 2022 年年度报告
我们的宣传活动在 50 多个国家的大屏幕、场馆、社交媒体和广告空间中迅速传播。通过与当地变革者合作，包括韩国说唱歌手 CL、尼日利亚歌手、词曲作者和表演艺术家 Burna Boy 以及巴西 DJ 和唱片制作人 DJ Alok，我们让人们重新与他们长期错过的社交空间建立了联系。我们打破了更为传统的沟通方式，在获奖纪录片《坚持行走的人》中讲述了非洲创造力的故事，这部纪录片由《福布斯》30 位 30 岁以下精英导演 Amarachi Nwosu 制作。我们在城市天际线和文化热点地区分享了格蕾丝·琼斯、马克·吐温和梅·韦斯特等名人关于进步的励志名言。我们的电视和电影广告《Anthem》以活力和乐观的态度将尊尼获加的魅力精神和“坚持行走”的力量带入生活。
sp2hybridtm石墨烯级欧特拉
外观黑色粉末气味无味的粉末熔点（倍增）3652-3697°C散装密度0.14 g /cm 3在水不溶稳定性中的溶解度> 3000°C中的3000°C热还原方法热化学粒子尺寸≤35微米≤35微米BET表面表面积1816.8±54 m 2 /g <54 m 2 /g <0.10 cm <10.10 CM
使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化