enso是热带太平洋中SST持续变暖和冷却的不规则循环。温暖的极端被称为厄尔尼诺(ElNiño)和寒冷的极端,LaNiña。厄尔尼诺(ElNiño)一词被赋予了南美秘鲁海岸附近的海洋温暖,圣诞节前后出现。科学家现在将厄尔尼诺事件称为中部和东部地球大部分地区的大部分地区持续变暖。这种变暖通常伴随着南方振荡指数(SOI)的持续负值,贸易风的强度或逆转降低,赤道太平洋地区的Dateline附近的云量增加,以及大多数斐济的降雨量减少(不是直接的效果(因为在滞后时期),尤其是在中度到强大的事件中,尤其是在中度到中期的事件中,降低了降雨量。LaNiña是中部和东部赤道太平洋的持续冷却。冷却通常伴随着SOI的持续正值,赤道贸易风的强度增加,赤道太平洋数据线附近的云状态减少,而大多数斐济的降雨量都高于平均降雨量(不是直接的效果(由于滞后时期),有时是频繁的,有时是严重的洪水,尤其是在潮湿的季节中,尤其是在潮湿的季节中(11月至4月)。
由大卫·埃勒曼(David Ellerman)在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物,但Ellerman提供了对S L的声音概率解释,以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义,在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中,这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里,我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间(连续),我们表明,在唯一的假设中,逻辑熵和总概率是及时保留的,一个人获得了概率密度的进化方程,而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同,至少在一个人中仅在一个相结合时,只有一个稳定的动量变量。这个结果表明,逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
摘要:我们实施了主要基于玻姆力学的量子建模来研究包含事件间强耦合的时间序列。与具有正常密度的时间序列相比,此类时间序列与罕见事件相关。因此,采用高斯统计数据会严重低估其罕见事件的发生。本研究的主要目标是从量子测量的角度研究罕见事件对时间序列概率密度的影响。为此,我们首先使用多重分形随机游走 (MRW) 方法对时间序列的非高斯行为进行建模。然后,我们研究了 MRW 的关键参数 λ 在时间序列导出的量子势中的作用,该参数控制非高斯性程度。我们的玻姆量子分析表明,导出的势在高频下取一些负值(其平均值),然后大幅增加,对于罕见事件,该值再次下降。因此,罕见事件可以在量子势的高频区域产生势垒,当系统横穿该势垒时,这种势垒的影响会变得突出。最后,作为将量子势应用于微观世界之外的一个例子,我们计算了标准普尔金融市场时间序列的量子势,以验证非高斯密度中罕见事件的存在,并证明与高斯情况的偏差。
词汇表 NAV 共同基金或 ETF 的总资产减去负债后的市场价值,除以流通股数。 市场价值 由工作日纽约证券交易所收盘时(通常为美国东部时间下午 4:00)的买入/卖出价格的中点确定。 总费用率 基金的年度总运营费用率。它是扣除所有费用减免或费用报销后的总额。您可以在基金最新的招股说明书中找到它。 30 天 SEC 收益率(也称为标准化收益率) 一种年化收益率,计算方法是将基金在最近 30 天内获得的净投资收益除以当前最高发行价。 预计 3-5 年每股收益增长 基于基金的底层资产。标的资产的实际收益预测由 FactSet、First Call、I/B/E/S Consensus 和路透社提供,用于计算 3-5 年平均每股收益增长率预测。指数股息收益率标的资产指示的年度股息除以价格的加权平均值,以百分比表示。市盈率 FY1 基金中每只证券的当前股价除以预测的一年每股收益的加权调和平均值。计算中包括负值和正值异常值。市净率收盘价除以每股收益的加权调和平均值
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来,许多经济学家就已经认识到,人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可能会对各种领域产生变革性影响;事实上,它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中最明确和研究最深入的三类潜在变革:对产出增长、工资增长和劳动力份额的潜在影响,即作为工资支付的产出份额。在所有方面,我们将关注长期影响,而不是转型动态。我们不会试图预测未来,而是将重点放在调查经济学文献中确定的各种可能性上。标准增长模型表明,人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为: • 增长率下降,甚至可能为负值; • 增长率永久性增加,因为工业革命将全球增长率从接近零提高到每年超过 2%; • 增长持续加速,随着时间趋于无穷大,增长率无限增长(根据 Aghion 等人(2019) 的说法,我们称之为“I 型增长爆炸”);甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出(“II 型增长爆炸”)。1
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来,许多经济学家就已经意识到,人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可以对很多领域产生变革性影响;事实上,它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中三类最明确、研究最充分的潜在变革:对产出增长、工资增长和劳动力份额(即以工资支付的产出份额)的潜在影响。在所有方面,我们都将关注长期影响,而不是转型动态。我们不会试图预测未来,而是专注于调查经济学文献中确定的各种可能性。标准增长模型意味着人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为:• 增长率下降,甚至可能变为负值; • 增长率永久性提升,正如工业革命将全球增长率从接近零提升到每年 2% 以上一样; • 增长持续加速,随着时间趋于无穷大,增长率无限增长(根据 Aghion 等人 (2019) 的说法,我们称之为“I 型增长爆炸”);甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出(“II 型增长爆炸”)。1
预期后代差异 (EPD) 信息用于衡量将所需遗传特征从父母传递给后代的能力,预期后代差异 - EPD 是根据动物及其后代的谱系和性能信息计算得出的。它表明由特定饲养者(公牛或母牛)后代的遗传因素决定的差异的预期变化,并且可以与评估种群中任何动物后代的特征(表型)的平均表现进行比较,从而可以选择具有给定特征的最佳个体。为了说明,我们假设公牛 A 的大理石花纹 EPD 分数为正值 +1.5,而公牛 B 的大理石花纹 EPD 分数为负值 -1.5,两者的 EPD 差为 3 分。如果公牛 A 和 B 与具有相同 EPD 的母牛交配,并且它们的后代在相似的条件下饲养,则两组后代的平均得分预期差异将为 3,其中公牛 A 的后代比公牛 B 的后代具有更好的大理石花纹得分。始终应分析 EPD 以考虑其准确性。例如,一个非常阳性但准确度较低的 EPD 可能比一个不太阳性但准确度较高的 EPD 更不可靠,因为 EPD 是随着时间的推移使用累积信息重复计算的,这可以在每一轮基因评估中为这些计算带来更高的准确性。
地表重金属的存在和工业废水排放到环境中造成了严重的健康问题,需要加以处理。在批量系统中仔细研究了 Cr(VI) 在糠醛渣上的吸附。在微波辅助 HTC 中以水为有效介质处理糠醛渣,随后用低浓度氢氧化钾进一步处理固体物质。在最佳条件下(pH 2、25ºC 和 2.5 g/L 吸附剂剂量),在初始浓度为 100 mg/L 时去除 91.72% 的 Cr(VI) 以达到平衡状态。结果表明,在 200ºC 和 0.05 N KOH 浓度下结合微波辅助处理可达到更高的 Cr(VI) 吸附容量(36.91 mg/g)。优化了 pH 值、接触时间、温度和溶液浓度等重要参数以研究其有效性。实验吸附数据最符合 Freundlich 模型,该模型立即遵循伪二级动力学模型。热力学研究调查显示为负值。研究结果表明,糠醛渣产生的改性水炭可被视为高成本吸附剂的替代品。关键词:吸附、Cr(VI)、糠醛渣、动力学等温线、微波辅助 HTC
金属 - 绝缘子 - 金属(MIM)电容器对于集成电路(ICS)至关重要。它们可以通过多种方式使用,例如解耦和过滤。高电容密度,低泄漏电流和小二次电压系数(a)是MIM电容器良好电性能的信号。为了获得高电容密度,可以使用高介电常数(K)材料,例如TA 2 O 5,HFO 2,Al 2 O 3,TiO 2和ZRO 2 [1-4]。Zro 2薄膜被认为是这些高k材料中的强大候选者,可以替代传统的介电材料SIO 2和SI 3 N 4,因为它具有许多优势,例如,高击穿电场,高介电结构和较大的能隙宽度[4]。有人研究了单个ZRO 2电介质MIM电容器,并获得了高电容密度,但是泄漏电流和值很差[5]。在这里,我们介绍了Al 2 O 3和SiO 2层以改进上述两个参数,因为Al 2 O 3的较大带隙为8.8 eV,SIO 2的较大频带差距为负值,因此Al 2 O 3 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Al 2 O 3(Azsza)结构MIM Capicitors设计了。需要强调的是,AZSZA结构是在相同的原子层沉积(ALD)系统中制备的。这不仅降低了实验的复杂性和成本,还降低了污染和引入杂质的可能性。因此,这是一种在
人们对远离平衡的系统中的整体空间平均涨落有浓厚的兴趣 1-4 ,其中流体湍流提供了一个引人注目的例子 5,6 。三维 3D 湍流的一个基本方面是能量从大尺度到小尺度的级联,随后在最小尺度上耗散。表征能量通量对于湍流建模尤为重要。众所周知,局部能量耗散率波动很大 6 。这项工作研究了从大尺度到小尺度的能量通量,在有限范围的局部区域内取平均值。如果系统处于稳定状态,则流体 B 中典型大小为 R 的子体积上的能量通量的空间平均值可简单地由耗散动能的速率给出。在这种情况下,通量必然为正,并从大尺度流向小尺度。然而,这种通量随时间的变化可能非常显著。事实上,已经多次证明,能量可以从小尺度向大尺度散射,导致能量通量为负值 7,8 。很自然地,可以预见这种影响应该取决于所研究子系统的尺度。这项工作的目标之一是量化在流动子域上测量的能量通量的波动,特别是它对子域大小的依赖性。在局部各向同性条件下,整体平均能量耗散率 ¯ 与给定尺度下纵向速度差的三阶矩 r 有关,