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有些人喜欢寒冷！：欧洲气温与经济关系的异质性
对温度波动对全球国内生产总值 (GDP) 影响的计量经济学分析表明，较高的温度对温暖国家有害，对较冷国家有益，并且存在全球“最佳”温度 1 – 3 。然而，总体温度-GDP 关系是跨空间和经济部门的平均值，掩盖了异质性，歪曲了温度变化的成本或收益，并为缓解和适应政策提供了误导性指导。我们以欧洲为重点，使用行政区级的增加值 (GVA) 和 GDP 增长率数据来估计温度对国家、地区和行业层面经济增长的影响。与之前的全球研究不同，在欧洲，我们发现，在相对寒冷地区（年平均气温 0 至 14°C），高于平均水平的年份对 GVA 和 GDP 产生负面影响，而在较温暖地区（高于平均水平 14°C）高于平均水平的年份产生正面影响，而在极端地区（< 0°C 和 > 20°C），情况则相反。在整个欧洲，这种 U 型温度-GDP 增长关系意味着经济增长将发生 -0.14（95% CI：± 0.16）个百分点的变化，而不是 1 中的 +0.16（± 0.14）的收益。使用 RCP4.5（中位数 CMIP6），到 2100 年，年平均增长率将变化 -0.07（± 0.18）至 -1.23（± 0.38）个百分点，具体取决于实证规范。按部门和地区分类，边际温度效应高度不均匀，即使在国家内部也是如此。结果颠覆了正温度冲击有利于较冷地区的说法，指出了由专业化引起的区域脆弱性，并表明局部温度最适值，而不是全球温度最适值。JEL 分类：D31、D61、H43。关键词：经济增长、温度冲击、气候变化、空间异质性、欧洲。
投射空间船尾解码和应用到SDITH
换句话说，它包括求解对解决方案重量的线性系统。通常认为这种非线性约束使得对于t的合适值而言，平均H。在过去60年中花费了许多努力[PRA62，Ste88，Dum91，MMT11，BJMM12，MO15，BM17，BM17，BM18，CDMT22]，即使在上述参数的范围仍然很困难，即使在Quantum com-com-com-com-com-com-com-peter [ber10 ber10 ber10，kt17]中也很困难。因此，解码问题引起了密码系统设计师的兴趣。今天，这是提交给NIST竞赛3的PKE和Signature方案的安全性的核心，例如Classic McEliece [AAB + 22]，自行车[ABC + 22]，Wave [BCC + 23]和Sdith [AMFG + 23]。研究解码问题的二进制版本很常见，但是非二进制案例也引起了签名方案波[DST19]或sdith [fjr22]的兴趣[BLP10，BLP11]或更常见的。波的安全性是
计算机模拟揭示了设计酶中化学步骤的完全熵活化屏障
摘要：尽管蛋白质结构的计算机设计取得了进展，但事实证明，通过此类方法设计有效的酶催化剂非常困难。该领域的挑战之一是通过计算机设计催化肯普消除反应的酶，这种反应在自然界中是观察不到的。在几种此类设计中，有一系列的催化速率常数可以通过实验室进化提高几千倍，尽管与催化类似化学反应的天然酶相比仍然很小。这些进化的设计酶还表现出与热展开无关的异常温度最适值。在这里，我们报告了这些酶的催化反应和构象热力学的广泛计算机模拟，以分析催化活性低和温度行为异常的根本原因。结果表明，酶-底物复合物存在较低的能量状态，这在具有过渡态类似物的晶体结构中是看不到的，这解释了低活性的原因。化学步骤和两种反应物状态之间的过渡的计算阿伦尼乌斯和范特霍夫图均为线性，并且发现所得的反应热力学使催化屏障完全熵化。基于我们计算出的热力学参数的动力学建模为最佳温度提供了两种可能的定量解释：308 K 时限速步骤的变化或底物结合后热容量变化为 − 0.3 kcal/mol/K，其中实验数据似乎与前者最为一致。关键词：酶动力学、Kemp 消除、酶设计、熵、热容量 ■ 简介
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。
固态氢存储系统和性别视角的相关性
摘要：本文旨在解决固态载体用于氢存储的剥削，并通过对可用的整合系统的广泛审查以及社会方面的广泛概述，通过从性别角度对连接的影响进行初步概述。至于技术角度，用于用于各种应用的固态氢存储的载体可以分为两类：金属和复杂的氢化物。的晶体结构和相应的氢吸附性能。氢吸附热力学的基本原理证据证明了反应焓的关键作用，这决定了工作条件（即温度和压力）。此外，它会在吸收氢气期间从水箱中去除的热量，并在氢解吸过程中输送到水箱。对于接近环境的工作条件（即室温和1-10氢）的氢吸附反应焓的合适值接近30 kj·mol H2 - 1。氢吸附反应的动力学与载体的微观结构和形态（即散粉或颗粒）密切相关。通常，氢吸附反应的动力学相当快，储罐的热管理是过程的速率确定步骤。在社会领域中，已经引起了人们的注意，以解决性别观点与增强与氢相关的储能系统之间的不充分的关系。就社会的观点而言，本文认为，由于它是通过对其他可再生创新技术的剥削而发生的，因此需要对与这些过程相关的社会因素进行广泛考虑以达到两个目标：以评估特定的创新可能在社会上对社会的社会经验产生积极或负面影响的程度，并从社会经验中，以及从社会经验中探索的社会，以及从社会经验中探索的社会，以及从促进创新本身扩散的组成部分和动态。这两者都考虑到妇女在触发基于氢的储存量作为实验者和启动子的剥削中的作用，以及这项创新在当前条件，工作和日常生活中的相互缠绕的影响。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。