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不确定性冲击、资本流动和国际风险...
研究表明，外国投资者不断变化的风险偏好是全球金融周期的一个关键决定因素。这种风险情绪的波动也与无抛补利率平价 (UIP) 溢价、资本流动和汇率的动态相关。为了了解这些风险情绪的变化如何跨境传递，我们提出了一个两国宏观经济框架。我们的模型以美国金融中介机构跨境持有风险资产为特征，这些中介机构在金融摩擦下运作，并充当全球中介机构，承担外国资产风险。在这种设置下，美国特定不确定性的外生增加（以美国资产波动性增加为模型）导致两国风险溢价上升。发生这种情况的原因是，更高的不确定性导致美国中介机构面临去杠杆压力，从而引发全球风险溢价上升和全球资产价值下降。而且，当美国的不确定性上升时，外国对美元的汇率就会贬值，资本就会流出外国，外国的UIP溢价就会上升，而美国的UIP溢价就会下降，就像数据中显示的那样。关键词：金融摩擦、风险溢价、时变不确定性、中介资产定价、金融溢出效应、全球金融周期
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
再现微生物和流体流
微生物种群的生长和进化通常会受到空间周期环境中流体流的对流，对海洋生态学，木板的多样性和固定时间的空间种群遗传学产生了直接的影响。我们回顾了在两种受液体流动的竞争遗传微生物菌株的简化环境中，在理解这个丰富问题的情况下取得的最新进展。我们首先回顾了对液体底物的微生物范围扩展实验，然后继续讨论拮抗作用，即两个杀手微生物菌株，每种毒素分泌的毒素会阻碍其竞争者的生长（竞争性排斥），无论是在有或没有平稳流体的情况下。揭示了遗传线张力的存在的最新实验。耦合反应扩散方程，包括由二维中由特征流动基序组成的简单稳定细胞流对流的对流，揭示了局部流动剪切和可压缩性效应如何与选择性优势相互作用，从而对空间分支群体中的遗传竞争产生巨大影响。我们分析了包括来源，水槽，涡流和鞍座在内的各种一维和2D流量的几何形状，并显示了遗传界面动力学的简单分析模型如何使用来阐明核滴的成核，共存和流动驱动的遗传下降不稳定性。
在聚会岛上建模纳巴氏和katabatic流
摘要这项研究研究了聚会岛上的热环流（21°07'S 55°32'E），重点是该地区的复杂地形。分析了来自Bio -Maïdo运动的观察结果，以及使用Mesonh模型进行了2天的高分辨率模拟，以了解热驱动机制。该模拟的水平分辨率为100 m，并采用垂直拉伸的网格，在最低水平下达到1 m的分辨率。确定了两个不同的风度，其特征是夜间30 m厚的层内盛行的katabatic流，而白天在150至200 m的层中表现出一个分离的流动。通过对表面测量结果进行验证确认了模拟，从而实现了热风循环的详细研究。结果表明，贸易风的强度显着影响热循环的发展。复杂的分层结构。在7 m s -1的强度下，贸易风阻止了坡度上的热环流的发展，并导致局部和区域循环之间的收敛区的出现。对微风建立期的分析表明，katabatic流量在35分钟内稳定，比整形流动更快，这需要110分钟。动量和热预算分析提供了对热循环的主要驱动因素的见解：浮力加速，受解剖流量开始期间局部表面加热的影响以及在katabatic流量开始期间局部表面冷却。
MEMS高温梯度传感器用于高度湍流中的皮肤摩擦测量
摘要 - 本文介绍并讨论了使用MEMS（微电机电系统）获得的高温梯度传感器获得的结果，以在高度湍流中进行时间平均和波动的皮肤摩擦测量。设计为强大的壁挂式悬挂热线结构，使用传统的微观加工技术制造微传感器，该技术与微电脑兼容用于设计集成的智能系统。成功实施了两条风风隧道，在大量湍流中测试了该传感器，主流速度高达270 m/s（马赫数为0.79），这对应于客机巡游的平均速度。实验证明了微传感器的广泛动态范围，而没有达到其极限。微传感器因此表明了其在空气动力应用中测量湍流的价值，特别适合航空药物。
外国直接投资在新加坡（Flow），2023
新加坡的外国直接投资（FOLW）记录了参考年度直接投资交易的价值，并为我们的经济增长做出了贡献。FDI通过创造就业机会并促进知识和技术转移来提高主机经济的整体生产力和竞争力。FDI通常通过建立新的子公司，合并和收购或在新加坡现有企业的扩展。
美国在国际资本流动中的作用
经常账户长期以来一直是经济分析的主题，部分原因是自 1980 年代初以来，美国几乎一直处于经常账户赤字状态。由于总统之前的《经济报告》已经广泛报道了经常账户赤字，本章简要介绍了该主题，然后深入分析了美国金融账户（CEA 2022；CEA 2023b；CEA 2024a）。图 6-1 显示了 2000 年至 2023 年的美国经常账户。在此期间，经常账户平均赤字为 5520 亿美元，占 GDP 的 3.3%。2023 年，经常账户赤字为 9050 亿美元，其中货物和服务贸易差额接近 7850 亿美元。2023 年，收入收入为 1.57 万亿美元，收入支出为 1.69 万亿美元（BEA 2024a）。 2023 年，加拿大、中国和墨西哥是美国最大的贸易伙伴，占该国出口和进口的 30% 以上。将贸易逆差细分为商品和服务可以提供有用的见解。美国商品逆差（2023 年为 1.1 万亿美元）掩盖了美国服务贸易顺差（2023 年为 2780 亿美元），但值得注意的是，美国在服务出口方面保持着全球比较优势。
在先进的人工智能系统中构建强大的信息流
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局，推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1]，2019 年至 2023 年间，各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%，尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点，目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路，可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现，87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升，包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略，可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2]，强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时，必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明，先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%，并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法，该算法将计算开销减少了 34.7%，并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1]，集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%，同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显，因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中，自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%，数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示，实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%，预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成，它使数据传输延迟降低了 76.2%，并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称，
Clifford Flow
几何机器学习在建模物理系统（作为粒子或分子系统）时结合了几何先验。Clifford代数通过引入代数结构来扩展欧几里得矢量空间，从而代表了对几何特征建模的吸引力的工具。该模型的一个示例是基于克利福德代数的等激神经网络的Clifford神经网络。使用Clifford代数对几何对象进行建模分布时，我们需要定义这些分布如何变换。因此，我们基于Clifford代数定义的函数梯度引入了Clifford代数的概率密度函数及其转换。在这里我们表明，欧几里得空间上克利福德代数之间功能的梯度诱导了限制在基本矢量空间的函数的规范梯度。这确保Clifford神经网络的梯度与广泛采用的自动分化模块（如自动射击）获得的梯度相吻合。我们从经验上评估了克利福德神经网络梯度的好处，以及克利福德代数的分布转换，以解决科学发现中分布的采样问题。
生理流的建模和模拟-ERP系统
Suman Chakraborty教授（https://en.wikipedia.org/wiki/wiki/suman_chakraborty）是印度科技学院机械工程系Kharagpur，印度印度，印度，印度J. C. C. Bose National Sir ass Industry of Science and India Conviralmy和India offirment of India。他一直是医学与技术学院的负责人，也是该研究所的研发院长。他当前的研究领域包括微流体，纳米流体，微纳米量表运输，特别关注生物医学应用，包括用于负担得起的医疗保健的新型诊断技术。Chakraborty教授是印度荣誉荣誉主席，美国机械工程师学会（ASME）的Freeman Scholar奖和工程与计算机科学类别的Infosys奖的最新奖项。根据他的杰出研究贡献，他还在2023年由《亚洲科学家》杂志和印度印度的机械和航空航天工程领域排名最高的研究人员在2023年在亚洲所有学科的前100名研究人员列出。他曾获得2013年令人垂涎的Santi Swaroop Bhatnagar奖，这是印度政府的最高科学奖。他被当选为美国物理学会的会员，皇家化学学会会员，ASME院士 - 领先的国际学术机构的3名。他还是所有印度国家科学与工程学院的研究员。他曾获得印度国家科学学院G. D Birla科学研究奖 - Reliance Industries Platinum Platinum jubilee面向应用的研究奖，Rajib Goyal年轻科学家奖，Indo-US研究研究所，Scopus Young Scientist授予的Indo-US研究奖学金（德国人）的Scopus Young Scientist奖（德国人）的科学/年轻人奖学金（德国人）的研究员奖（德国）的研究员奖（德国人）高等教育，科学与工程学院，并获得了印度国家工程学院杰出教师奖。他还是亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）的研究员，也是国外各种各样的主要大学的客座教授。他在国际顶级期刊（550+）中拥有大量有影响力的出版物，具有高引用（17000多个）以及专利/许可技术，并且在服务不足的人口和社区保健方面具有独特的技术开发专业知识。