XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不完善
Bin Liu, Xiujie Zhao, Yiqi Liu, Phuc Do Van. 多维退化和不完善检查系统的维护优化。Inter
在本文中，我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型，其中使用多元随机过程来建模退化过程，并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时，系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性，因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善，因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程，以系统可靠性评估为基础，然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界，然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后，以疲劳裂纹扩展过程为例，说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响，以获得更多管理见解。数值结果表明，检查不准确性对运营成本有重大影响，建议应付出更多努力来提高检查精度。
通过不完善的智能反射表面实现无需信道状态信息的大规模无线能量传输
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率，并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而，IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链，而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题，我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案，该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外，我们考虑了不完善的 IRS 的影响，并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构，允许在当前系统中轻松实现，并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效，并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外，在涉及大规模 ER 的场景中，我们的方案优于基于 CSI 的方案，使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
疫苗不完善、疫苗权衡和人口流动对传染病动态的影响
摘要：疫苗接种是管理传染病的重要工具。然而，许多疫苗并不完善，在减少疾病传播和/或有利于感染者康复方面仅具有部分保护作用，并且可能表现出这两种特性之间的权衡。此外，疫苗接种的成功还取决于人口流动率以及进入和退出人口的速度。我们在这里通过数学模型研究这些因素之间的相互作用，以预测最佳疫苗接种策略。我们首先计算基本再生数并研究平衡的全局稳定性。然后，我们使用敏感性分析评估决定总感染人数随时间变化的最有影响力的参数。我们推导出疫苗接种覆盖率和实现疾病根除的效率的条件，假设人口流动强度不同（弱和强）、疫苗特性（传播和/或康复）以及后者之间的权衡。我们发现，最低疫苗接种覆盖率会随着人口流动率的降低而增加，随着疫苗效率（传播或恢复）的提高而降低，并且根据疫苗权衡而增加/减少高达 15%。我们得出结论，应根据这些因素之间的相互作用来评估疫苗接种活动的覆盖率目标。
不完善疫苗接种对白喉传播动力学影响的数学评估
摘要：白喉是一种可通过疫苗预防的疾病，如果人群中免疫力足够高的人的比例足够高，就不会发生疫情。最近的报告显示，接种疫苗但免疫力覆盖率低的人可能面临亚临床白喉感染的风险。因此，开发一个流行病学模型来预测防止这些疾病传播所需的最佳疫苗覆盖率至关重要。本文建立了一个无症状感染、逻辑增长和疫苗接种的白喉传播数学模型，并对其进行了严格分析，以深入了解其全局动态特征。研究结果表明，只要疫苗接种覆盖率高于根除白喉所需的最佳疫苗接种覆盖率，该疾病就会被根除。利用泰国报告的白喉病例来估计模型的适当参数。敏感性分析表明，疫苗接种率和无症状感染是控制和预防白喉的影响因素。理论结果中说明了数值模拟，表明无症状个体的潜伏期对根除白喉所需的最佳疫苗接种覆盖率有影响。
市场不完善下的政府风险承担
大量文献讨论了是否应使用市场价格来衡量政府活动中风险的收益和成本，还是应将政府视为风险中性。本文探讨了在市场不完善的正式模型中政府承担风险的收益和成本，在这些模型中，政府充当其财政中不同利益相关者之间的中介。一些利益相关者无法参与市场，要么是因为他们属于后代，要么是因为他们没有资金投资并面临借贷限制。在自由放任政策下，这些政府利益相关者的风险成本可能不等于市场价格，但在帕累托有效政策下，风险成本将与市场价格相同，从而产生超边际效益。在世代重叠模型中，风险的市场价格可能会低估或高估政府转嫁给后代的风险成本，这取决于不确定性是由技术的永久性冲击还是暂时性冲击引起的。技术的永久性冲击导致风险的市场价格低估了后代的风险成本，而暂时性冲击则导致其高估此类风险的成本。
经济代理人是不完善的问题解决者
我们开发了一种对最佳政策功能有限认知感知的有限认知的模型，代理人使用昂贵的推理工作来更新有关经济状态最佳映射到行动中的信念。一个关键结果是，当观察常规（不寻常的）状态，产生与状态和历史有关的行为时，代理人的原因较少（更多）。我们的应用程序是一个标准的不完整市场模型，其前式代理没有任何apriori行为偏见。由此产生的行动和信念分布的特征是“学习陷阱”，在该地区，财富的本地稳定动态产生了状态空间的“熟悉”区域，在该区域中，行为似乎遵循了过去经验的启发式方法。我们在定性和定量上表现出这些陷阱在经验上是理想的特性：消费的边际倾向更高，手到口状态更频繁，更持久，并且比标准模型中的财富不平等更多。
警察支出在新凯恩斯主义经济和信贷市场不完善中的稳定作用
1 在一个犯罪活动是个人收入机会重要组成部分的经济体中，这直接导致了从事正规市场工作和犯罪之间的时间权衡。这进而影响了个人追求正规人力资本积累/教育的选择。鉴于公共秩序和安全支出直接影响犯罪，这意味着正规教育与这一政策变量之间存在明显的联系，该政策变量在实践中涵盖了政府机构的刑事司法和司法/法律职能。 2 例如，据估计，犯罪的物质成本占拉丁美洲 GDP 的 3.6% 左右（Londoño 和 Guerrero，2000 年；Jaitman 和 Torre，2017 年）。据称，犯罪会持续破坏商业活动，因此会抑制人力资本积累（Ayres，1998 年）。对于后者，Londoño 和 Guerrero（2000）估计，由于犯罪猖獗，拉丁美洲的人力资本净积累只有应有的一半。有关拉丁美洲有组织犯罪的更多例子，另见 Aravena 和 Solís（2009）、UNODC（2012）以及 Oguzoglu 和 Ranasinghe（2017）。3 尽管 1990 年代拉丁美洲经历了多起金融危机，但就该地区整体高犯罪率引发的商业不确定性导致信用风险溢价上升的特点而言，可以通过检查不良贷款（NPL）净额（贷款损失）准备金与银行资本之比的数据作出推测。尽管该地区的整体不良贷款率总体稳定，但该地区平均不良贷款净额（贷款损失）准备金为负数。具体而言，2006 年至 2018 年间，13 个非英属加勒比地区拉丁美洲经济体的该指标值为负值（相比之下，世界平均水平为 16.71）。这意味着该地区的银行为潜在贷款损失拨备过多。
不完善的疫苗能够遏制美国的新冠疫情吗？
2019 年 12 月底在中国武汉爆发的新型冠状病毒 (COVID-19) 继续对全世界的公共卫生和经济造成毁灭性挑战。尽管全社区实施基本的非药物干预措施，如保持社交距离、隔离疑似 COVID-19 病例、隔离确诊病例、在公共场所佩戴口罩和追踪接触者，在遏制和减轻疫情负担方面非常有效，但人们普遍认为，使用抗 COVID-19 疫苗对于建立有效控制和消除疫情所需的社区群体免疫是必要的。本研究基于设计和使用数学模型来评估假设的不完善的抗 COVID-19 疫苗对 COVID-19 控制的人口水平影响。推导出了实现疫苗诱导的社区群体免疫所需的最少未接种疫苗的易感个体数量的解析表达式。群体免疫阈值的流行病学结果是，如果社区达到最低群体免疫阈值，疾病就可以得到有效控制或消除。使用通过拟合模型获得的基线参数值对模型进行模拟，该模型与美国纽约州和佛罗里达州以及整个美国的 COVID-19 动态相关死亡率数据一致，结果表明，对于假定保护效果为 80% 的抗 COVID-19 疫苗，整个美国、纽约州和佛罗里达州的最低群体免疫阈值分别为 90%、84% 和 85%。此外，结果表明，虽然要从整个美国消灭 COVID-19 必须大幅提高疫苗接种率（从基线开始），但只要疫苗接种率从基线值略有增加（低至 10%），就可以从纽约州和佛罗里达州消灭疫情。如果疫苗接种计划与公共口罩使用计划或有效的社交疏离措施相结合，美国或纽约州和佛罗里达州消除 COVID-19 的前景将大大增强。这种策略组合显著降低了疫苗诱导的群体免疫阈值。最后，结果表明，疫苗接种计划更有可能导致佛罗里达州消除 COVID-19，其次是纽约州，然后是整个美国。
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
