可穿戴设备是一种快速增长的技术,对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响,功耗,处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始,并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里,我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图,可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念,我们提供了一个系统的概述,其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体(CMOS)和新兴记忆技术(例如MEMRISTIVE设备)的神经形态处理器的重要潜在景观。此外,我们根据足迹,功耗,延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件,算法和设备以外的挑战,这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法,最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作,现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术,以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型,特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法,考虑没有经济意识形态的具体问题,并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题,为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是,它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样,人们必须首先仔细识别病理,然后实施适当的治疗,没有一种万能药可以解决所有问题。同样,对于一个国家的经济发展,人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
例如,如果家庭安装了恒温器,当电价上涨或下跌(财政刺激)时,恒温器会自动改变供暖温度(智能自动化),这样家庭就可以省钱。或者,如果他们收到一条消息告知他们电价何时非常高,他们可以将此视为一种友好的提醒,以节省更多(基于信息的刺激)。关键是要找出这三种方法的有效性。为了理解这一点,我们的评论深入研究了能源经济学文献,并特别关注自 2007 年以来发表的论文,这些论文展示了旨在让家庭在特定时间段(通常是一天中的特定时段(高峰))减少电力消耗的实验结果,使用上述三种方法中的一种或多种。在此过程中,我们提取了 150 个平均处理效果,它们表示这些特定时间段内电力消耗的百分比下降。
本文研究了企业如何根据气候政策的变化调整清洁和肮脏投入的采购。我们使用来自欧盟排放交易体系 (EU ETS) 和碳边境调整机制 (CBAM) 的信息,根据产品是否受到国内或边境碳税的影响,对清洁和肮脏产品进行新的分类。然后,我们将该数据集与 2000 年至 2019 年法国企业的产品级进口数据相结合,并估计企业从非欧盟国家进口肮脏投入的倾向在 2010 年代有所增加,反映了碳泄漏。然后使用异质企业模型来量化在实施碳税和碳关税的情况下企业清洁和肮脏投入采购变化的影响。模拟的 ETS 碳税情景能够匹配数据中观察到的泄漏,并导致价格水平上升和排放量适度下降。进一步包括 CBAM 碳关税的情景以价格进一步上涨为代价逆转了碳泄漏。总体而言,家庭福利下降是因为碳政策带来的高成本超过了减少排放带来的好处。 JEL 分类:F14、F18、F64、H23、Q56 关键词:企业采购、供应链适应、碳税、碳关税、碳泄漏 ________________ Di Giovanni:纽约联邦储备银行,CEPR(电子邮件:juliandigiovanni@gmail.com)。 Coster:南加州大学(电子邮件:pcoster@usc.edu)。 Mejean:巴黎政治学院,CEPR(电子邮件:isabelle.mejean@sciencespo.fr)。 作者感谢巴黎政治学院、纽约联邦储备银行、杜克大学、慕尼黑大学、南加州大学、玛丽女王学院和欧洲工商管理学院的参与者提供的宝贵意见。 他们还感谢 Sotiros Georgousis 和 Neel Lahiri 提供的出色研究协助。 Mejean 非常感谢法国国家研究机构 (ANR) 监督的公共资助,该资助是“Investissements d'Avenir”计划的一部分(Idex 资助协议编号 ANR-11-IDEX-0003-02/Labex ECODEC 编号 ANR-11-LABEX-0047 和 Equipex 参考:ANR-10-EQPX-17 - Centre d'accès sécurisé aux données - CASD)。本文介绍了初步研究结果,并分发给经济学家和其他感兴趣的读者,仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。
幽门螺杆菌(H. Pylori)是全球引起慢性胃粘膜感染的主要病原体。在2011年至2022年期间,幽门螺杆菌感染的全球患病率估计为43.1%,而在中国,幽门螺杆菌感染的率略高,为44.2%。幽门螺杆菌持续定殖可导致胃炎,消化性溃疡和恶性肿瘤,例如粘膜相关的淋巴组织(MALT)淋巴瘤和胃腺癌。尽管引起了宿主的强大免疫反应,但幽门螺杆菌通过调节宿主免疫而在胃粘膜中繁荣发展,尤其是通过改变先天和适应性免疫细胞的功能,并抑制了对其存活不利的毒性反应,从而对临床管理提出了挑战。幽门螺杆菌与宿主免疫防御之间的相互作用是复杂的,涉及通过修饰表面分子,操纵巨噬细胞功能以及调节T细胞反应以逃避宿主识别的,以逃避免疫监测。这篇综述分析了幽门螺杆菌的免疫病和免疫逃避机制,强调了鉴定新的治疗靶标和制定有效的治疗策略的重要性,并讨论针对幽门螺杆菌的疫苗的发展如何为消除这种感染提供新的希望。
,但我们不能忽略另一个大趋势:气候变化。越南工人越来越意识到气候变化如何影响其工作,并期望雇主采取行动,这一问题从去年的55%上升到65%。这表明对有意义的变化的需求不断增长。
胎儿心脏视图的解剖结构检测对于诊断胎儿先天性心脏病至关重要。实际上,不同的Hos-Pitals数据之间存在较大的域间隙,例如由于采集设备的不同而引起的可变数据质量。此外,产科专家提供的准确的符号信息非常昂贵甚至无法使用。本研究探讨了无监督的域自适应胎儿心脏结构检测问题。现有的无监督域自适应观察检测(UDAOD)的方法主要集中在自然场景中的特定物体,例如雾gy的城市景观中,自然场景的结构关系是不确定的。Unlike all previous UDAOD scenarios, we first collected a F etal C ardiac S tructure dataset from two hos- pital centers, called FCS , and proposed a multi-matching UDA approach ( M 3 -UDA ), including H istogram M atching (HM), S ub-structure M atching (SM), and G lobal-structure M atching (GM), to better transfer the在医疗场景中进行UDA检测的解剖结构的拓扑知识。HM减轻由像素转换引起的源和目标之间的域间隙。sm融合了子结构的不同角度信息,以遵循局部拓扑知识,以弥合内部子结构的主要间隙。GM旨在使整个器官的全球拓扑知识与目标域相结合。对我们收集的FCS和Cardiacuda进行了广泛的实验,实验结果表明,M 3 -UDA的表现胜过现有的UDAOD研究。数据集和源代码可在https://github.com/xmed-lab/m3-uda
抑郁症是寻求帮助的主要情绪状况。沮丧的人经常报告持续的反省,这涉及分析和生活中复杂的社会问题。分析通常是解决复杂问题的有用方法,但是它需要缓慢,持续的处理,因此破坏会干扰解决问题。The analytical rumination hypothesis proposes that depression is an evolved response to complex problems, whose function is to minimize disruption and sustain analysis of those problems by (a) giving the triggering problem prioritized access to processing resources, (b) reducing the desire to engage in distracting activities (anhedonia), and (c) producing psychomotor changes that reduce exposure to distracting stimuli.由于处理资源是有限的,对触发问题的持续分析会降低专注于其他事物的能力。该假设得到了许多层次的证据,例如基因,神经递质及其受体,神经生理学,神经解剖学,神经术,药理学,药理学,认知,行为和治疗功效。此外,该假设为抑郁症文献中令人困惑的发现提供了解释,这挑战了抑郁症中5-羟色胺传播较低的信念,并且对治疗有影响。
铁是一种丰富的化学元素,自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨,是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹,使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件,但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长,人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的,是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低,这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测,[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系:P∼φm,其中 P 是关注的属性,m 是缩放指数。重要的是,高度多孔的大型结构(φ<0.20)通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上,实验和计算研究表明,当材料的相对密度接近其渗透阈值时,只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
