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IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
企业供应链对碳税的适应
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。
帮助工人适应转型时代的变化
，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。
人类尿液系统中的先天和适应性免疫系统
尿液，免疫和神经系统相互通信，在健康的人体中建立有效的网络。肾脏和膀胱被称为尿液系统的主要部分，并通过输尿管（1-3）连接在一起。尿液系统通过先天和适应性免疫细胞（例如巨噬细胞（M F S））维持稳态。这些免疫细胞表达了广泛的免疫生物分子，包括白介素（ILS）和模式识别受体（PRRS），例如Toll样受体（TLR）。由于这些知识，小胶质细胞作为中枢神经系统（CNS）的专门M f是有效的吞噬细胞，可产生不同类型的PRR，例如TLR。小胶质细胞的功能受到促炎和抗炎性细胞因子受体的调节（4-6）。因此，免疫系统和神经系统在人类泌尿系统中维持体内平衡方面都具有关键作用。由于该主题的重要性，编辑们决定在著名的《免疫学界杂志》中运行目前的有影响力的研究主题。我们的目的是收集强大而有用的研究的宝库。幸运的是，我们成功地试图从54位国际作家那里收集六个主题出版物。在一项横断面研究中，Qin等人。研究系统的免疫输液指数（SII）是一种新型的炎症标记及其与蛋白尿的关联。广泛的协变量，例如种族，性别，体重指数（BMI），年龄，糖尿病，包括吸烟等的行为状况。在这方面，在2005年至2018年期间，来自国家健康和营养检查调查（Nhanes），在2005年至2018年之间，他们获得了与36,463名成年人（女性= 49.04％）有关的36,463名成年人（女性= 49.04％）的相关数据。包括在本研究中。在本次调查中，他们的发现显示了美国成年人中SII与尿白蛋白排泄的增强之间的正相关关系。
具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。
经济适应度：概念、方法和应用
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。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
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]