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World File Search System以稳
微生物社区的合作增长是多稳定性的驱动力
微生物群落通常在相同的外部条件下表现出多个可能的稳定组成。在人类微生物组中，物种组成和丰度的持续变化与健康和疾病状态有关，但是这些替代稳定状态的驱动因素尚不清楚。在这里，我们在实验上证明了一个由六个与呼吸道相关的物种组成的跨王国群落显示出四个替代稳定状态，每个状态均由不同的物种主导。在成对的共培养中，我们观察到物种对之间的广泛双重性，为整个社区的多稳定性提供了自然的起源。与双重性与对抗之间的共同关联相反，实验揭示了社区成员之间和之间的许多积极相互作用。我们发现多个物种表现出合作的增长，并且建模预测，这可能会推动社区内观察到的多稳定性以及非典型的成对结果。生化筛查表明，glu污染物可以降低或消除几种物种的增长的合作性，并且我们确认这种补充可降低对整个成对的生态性的程度，并降低整个社区中的多匹配性。我们的发现提供了一种机械解释，说明合作增长而不是竞争相互作用如何在微生物群落中构成多种性能。
机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。
光电重复性和稳定性的飞行和地面验证
哪怕是 1 pC 的小电荷在高精度惯性参考仪器的测试质量 (TM) 上积累，也会降低其性能。这些仪器中最灵敏的部分需要采用非接触式电荷管理系统，TM 是自由浮动的，其电荷由带有 TM 电荷测量的反馈回路中的光电子补偿。三项太空任务已成功展示了这一技术：2004 年发射的相对论任务、重力探测器-B (GP_B)、2015 年发射的 LISA 探路者 (LPF) 和 2014 年在沙特卫星 4 号上发射的 UV-LED 任务；前两个任务使用 254 nm Hg 放电线，最后一个任务使用一组 255 nm UV-LED。UV-LED 在可靠性、寿命、开关速度、功耗、重量和体积方面都比放电源有了显著的改进。消除电荷测量和反馈系统（以下称为被动）的电荷管理技术可降低这些系统引入的复杂性和干扰影响，因此成为积极研究和开发工作的主题。被动电荷管理主要取决于给定系统的光发射特性的稳定性和可重复性。为了支持这项工作，我们提供了一组 16 个不同配置和 255 1 nm 中心波长的 UV-LED 的全面飞行特性数据。飞行数据是 2014 年 12 月至 2015 年 12 月期间使用沙特卫星 4 号上的 UV-LED 仪器获取的。我们通过与 2020 年 9 月 4 日至 2020 年 10 月 8 日期间的飞行配置相当的地面测量来支持我们的结果。所有结果都证实了 UV-LED 在太空环境中的出色可靠性，与地面研究的结果完全一致，并支持使用 LED 进行被动电荷管理的方法。我们发现，在 255 nm LED 的照射下，TM 的平衡电位与紫外线强度无关，可在长达六个月的时间内重现约 6 mV 或 6 fC/pF。平衡电位的值取决于 TM 与其外壳之间的电场几何形状，因此也取决于仪器的精确配置。
全球化条件下垄断对经济发展稳定性的影响
摘要。本文从全球经济再生产的角度讨论了市场垄断程度对经济发展可持续性的影响，尤其是对通货膨胀过程发展的影响。本文的目的是揭示垄断在通货膨胀的起源中的关键作用及其对经济发展可持续性的负面影响。本文采用再生产方法来分析经济现象和过程。运用辩证唯物主义和具体历史的方法，揭示了垄断在再生产过程的各个阶段如何促进通货膨胀的发展。因此，在俄罗斯，在整个改革时期，除个别年份外，工业品生产者价格指数的增长速度都快于消费者价格指数，垄断程度较高的行业的价格增长速度远远快于垄断程度较低的行业，这证实了垄断在缓解通货膨胀过程中的重要作用。
tbx1稳定心咽中胚层的分化和驱动器
Olga Lanzetta 1，Marchesa Bilio 1，Johannes Liebig 2，Katharina Jechow 2，Foo Wei Ten 2，Rosa Ferreino 1，Ilaria Aurigemma 3，Elizabeth Illingworth 3，Elizabeth Illingworth 3，Christian Conrad 2，Soeren Lukassen 2，Soeren Lukassen 2，Claudia angelini 4，Claudia Angelini 4，Antanio baldini 5 <
改变能量混合及其对网格稳定性的影响
鉴于能源组合中可再生能源的份额越来越大，我们希望管理网格稳定性成为未来的挑战。网格稳定性事件已经开始出现，例如，在澳大利亚[2]，2016年9月28日在南澳大利亚的停电被称为与可再生能源高渗透相关的首次已知的停电[3]。尽管重要的是要强调停电不是由可再生能源引起的（RES），而是由于一场五十年的暴风雨而导致的各种损坏（例如，高压塔），但事件为更弹性的电网带来了更高的可再生能力份额。在他们的最终报告中，澳大利亚能源市场运营商（AEMO）得出结论，为了避免将来的事件，运营商需要增加系统惯性，控制服务的频率并加强整体系统[4]。澳大利亚的例子突出了我们向脱碳电力供应过渡时要克服的挑战。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
人工智能在风险管理和金融稳定中的应用：概述和经验教训
尼日利亚存款保险公司 (NDIC) 6.0 简介 斯坦福大学顶尖人工智能 (AI) 专家 Andrew Ng 将 AI 描述为“新电力”，它将彻底改变全球经济的每个领域 (Ng, 2017)。这种说法与事实相差无几，至少在银行和金融服务领域是如此。目前关于金融科技如何改变银行服务的预测可分为数据访问和开放银行、数字化、机器学习/AI 和个性化 (McWilliams, 2019)。AI 一词于 1955 年首次提出 1 ，仅指计算机无需程序员干预即可获取和应用知识的能力。AI 使银行和金融业能够以更智能、更方便、更安全的方式满足客户的需求，同时获取、消费、储蓄或投资资金 (Schroer, 2019)。AI 及其相关技术正用于多种金融服务应用 (FSB, 2017)。它正用于解决多种传统银行问题，解决方案因金融机构的规模、位置和类型而异。Maskey (2018) 提出的一个中肯观点是，发展中国家的多家金融机构虽然目前正在尝试改善其数据基础设施，但可以利用 AI。神经网络是一种 AI 类型，它通过自动化复杂的流程和决策来协助银行和其他金融服务，从而降低成本、提高准确性、改善客户服务并带来竞争优势 (Accenture, 2019)。一项针对大型银行的调查显示，银行的 13 个不同部门部署了 93 种不同的 AI 解决方案 (Sloane, 2018)。AI 是一种颠覆性技术，到 2030 年，银行业将受益，潜在成本节省高达 1 万亿美元 (Maskey, 2018)。中国计划在 2030 年成为 AI 领域的领导者 (Fischer, 2018)，其金融行业处于 AI 创新的前沿。不仅中国，加拿大、俄罗斯和阿拉伯联合酋长国 (UAE) 等其他国家也已将 AI 确定为未来的关键技术 (Fischer, 2018)。例如，Mark Carney 2 表示，人工智能和大数据的使用不断增加，可能会导致从这些进步中受益的高技能工人与被边缘化的工人之间出现显著的不平衡 3 。英格兰银行有一个专门的网页，上面有几篇关于使用金融科技和人工智能塑造金融服务的文章 4 。美国银行系统监管机构也在密切关注零售金融市场的发展，包括人工智能和大数据 (McWilliams, 2018)。
一种提高风电稳定性的新控制算法...
摘要：本文提出了一种控制佩尔顿轮式涡轮机速度调节器的新算法，该涡轮机用于许多抽水蓄能系统，这些系统在可再生能源参与度较高的孤立电力系统中运行。该算法与使用 PID 或 PI 调节器的标准开发有很大不同，因为除了作用于喷嘴针和导流板外，它还采用了一种新的内环压力稳定电路，以改善频率调节并抑制调节针位置时产生的压力波的影响。所提出的算法已在 Gorona del Viento 风力水力发电厂实施，该发电厂为 El Hierro 岛（西班牙加那利群岛）提供主要能源需求。尽管该工厂除了风力和水力发电系统外，还拥有基于柴油发动机的发电系统，但本文介绍的研究结果的验证重点是频率控制仅由水力发电厂提供的情况。结果表明，采用所提出的算法取代了之前基于经典 PI 调节器的控制系统，能够在不可调度的可再生能源发电发生变化时抑制源自电厂长压力管道的压力波，而案例研究中这种情况发生的频率较高。阻尼器大大减少了累积时间和频率超过不同安全裕度的次数。阻尼器的加入还将低频泵组减载事件的数量减少了 93%。