中央银行数字货币(CBDC)一直是许多货币政策研究议程的讨论中心。我们探讨了发展中经济体的商业周期行为如何受到这种货币作为第二种货币政策工具的影响。我们强调大多数发展中经济体中存在的双重正规和非正规劳动力市场特征,因为它与解释商业周期动态有关。我们的主要贡献是建立一个包含这些特征并突出货币余额与宏观经济波动相关性的模型。我们发现,CBDC 有能力提高货币政策的有效性,相关变量的响应可能会被放大或减弱,这取决于冲击的性质。此外,CBDC 引入的新动态的幅度也极大地取决于其结构参数。受 CBDC 影响的主要传导机制是交易成本产生的扭曲动态。
图 1:顺序(即一次一个变量)贝叶斯优化 (BO)/自适应设计 (AD) 结果。实验和预测的残余电阻率比 (RRR) 定义为 300 K 电阻率与 4 K 电阻率之比,针对 5 个随机 (a)、7 (b)、9 (c) 和 11 (d) 样本(#6-11 通过 AD)以及预期改进 (EI) 值,其中最大值表示在 BO/AD 算法中要执行的下一个实验。在新的 AD 数据点附近的区域,不确定性趋于降低。转载自 Wakabayashi, YK;Otsuka, T.;Krockenberger, Y.;Sawada, H.;Taniyasu, Y.;Yamamoto, H。APL Materials 2019, 7 (10)[ 28 ];根据知识共享署名(CC BY)许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)获得许可。
今年早些时候,Celent 在题为《银行业数字化成熟度:与一级银行对话》的报告中对一级银行进行了一系列探讨数字化成熟度的访谈。这些机构的资产规模(>2500 亿美元)属于一级银行,但却不是四大“巨型银行”。我们的研究清楚地表明,银行高管认为美国最大银行与地区性/超地区性银行之间的差距越来越大。这些机构最关心的是实现大规模的需要、变革速度以及转型所需的资源。有些机构甚至使用“有”(大型银行)和“无”(地区性/超地区性银行)一词来描述一种竞争态势,在这种竞争态势中,大型银行与大型银行处于同样的竞争视角,但在运营方面却处于明显劣势。这就引出了一个问题:小型银行呢?
开发分类器的机器学习方法是创建一个“模型”,该模型基于从已经分类的“训练数据”中学习,通常由专家手动完成。模型构建通过识别模式或特征的过程进行,这些模式或特征是训练数据中“选定”记录的特征,而不是“未选定”记录的特征。这不是一个精确的过程,通常会构建和测试几个不同的模型来确定哪个模型能提供最准确的结果。在评估模型时,必须根据业务需求定义准确性。例如,对于此任务,正确识别有价值记录同时包括一些短暂记录的分类器将被认为优于减少短暂记录选择但丢失有价值记录的分类器。对于其他应用程序,反之亦然。
黑鹰通用直升机是陆军航空舰队中一项宝贵的作战资产。直升机的维护和保养成本也相当高。直升机的一个特定子系统是主旋翼叶片,它是飞行的关键部件,采购和维护成本也相当高。为了进行这项研究,我们研究了当前的主旋翼叶片检查方法,研究了先进的检查技术,并提出了一个集成概念。还引入了数字成像来展示自动化检查方法如何产生值得探索的投资回报。对黑鹰主旋翼叶片使用新技术的建议不仅可以避免不必要的旋翼叶片大修和维修成本,还可以减少与维护和后勤足迹相关的时间表。总体而言,本研究显示的建议为陆军提供了一个现代化维护实践和减轻维护负担的机会。这些相同的改进建议不仅限于黑鹰舰队,还可以考虑应用于整个陆军维护企业,以提高物资可靠性和提高作战能力。
摘要。阿尔茨海默病是一种无法治愈的慢性神经系统疾病 (NLD),会影响人类记忆力,并随着大脑区域的萎缩而丧失认知思维能力。早期发现阿尔茨海默病 (AD) 是延缓其影响的唯一希望。本研究设计了一种计算机辅助自动检测方法,可以从磁共振图像扫描中检测出 AD 的轻度认知障碍。数据驱动的解决方案需要大量带注释的图像才能进行诊断。然而,获取大量带注释的数据用于医疗应用是一项艰巨的任务。我们利用深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 来合成高质量图像以增加数据集大小。微调的 CNN(VGG16 架构)模型对图像进行处理,以提取直观的特征以进行早期诊断。VGG16 提取的图像特征输入到支持向量机进行分类。本研究进行了大量实验来验证所提出的方法在公共数据集上的表现优于相对基线。
二十国集团已将加强跨境支付作为优先事项,并批准了一项应对关键挑战的综合计划。1 更快、更便宜、更透明、更具包容性的跨境支付服务将为全球公民和经济体带来广泛利益,支持经济增长、国际贸易、全球发展和金融包容性。为此,本报告评估了中央银行数字货币 (CBDC,见词汇表) 项目的国际层面以及它们可用于跨境支付的程度。该报告还调查了与跨境使用 CBDC 相关的可能宏观金融影响。分析并不意味着本报告中提到的中央银行已就发行 CBDC 做出决定。
摘要:在增材制造应用中,通常使用材料挤出 (ME) 工艺制造三维原型和最终产品。然而,由于技术挑战,这些原型和产品仅限于使用 ME 工艺的单一材料。由于不同塑料的熔化温度不同,在 ME 工艺期间,将塑料沉积在另一种不同的塑料基板上需要适当控制打印温度。本文使用有限元分析研究了在 ME 工艺期间 PLA 长丝在 ABS 基板上的沉积。提出了一种用于挤出工艺的传热有限元 (FE) 模型,以估计 ME 机器的参数,从而制定热通量模型。使用所提出的挤出工艺 FE 模型研究了打印温度和间隔距离对温度分布的影响。热通量模型在所提出的 PLA 单珠沉积在 ABS 板上的传热 FE 模型中实现。从该沉积 FE 模型中,可以估计 ME 沉积过程中的温度变化。将温度变化结果与实验结果进行了比较。利用校准后的 FE 模型,评估了适合 PLA 沉积的 ABS 加热温度。
看到对MSME的数字化及其对MSME的好处的需求,在供应方面,越来越多的服务提供商已经开始针对MSME客户领域。数字化服务广泛定义为支持MSMES数字化的任何类型的BD,因此还包括软件解决方案的供应。数字教育中的数字化服务范围从促进学校和大学的基本数字和金融素养以及政府数字扫盲计划。到目前为止,最大的数字化服务提供商是商业和社会企业,这些企业是由技术创新,社会任务或销售 /客户获取和扩展所驱动的。该组提供了四种类型的Digi Talisation服务:咨询和信息服务,市场联系,数字金融服务(DFS)和数字供应链管理解决方案。因此,数字化服务由许多不同类型的业务发展支持组成,旨在推进MSME的数字化。然后,数字化可以改变这些业务运营的各个方面。
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