自上一份报告发布以来,国际金融稳定风险呈现出好坏参半的发展态势。大多数经济体以及整个金融体系在整个通货紧缩过程中保持了韧性,投资者情绪积极,有助于缓解国际资本市场的金融状况。尽管如此,外部经济和地缘政治环境仍然充满多重不确定性。尽管全球经济增长预期略有改善,但全球经济增长预期各不相同,且仍低于历史水平。国际货币基金组织预测,2024 年和 2025 年全球经济活动增长率将与 2023 年持平,即 3.2%。与此同时,如果这些有利前景失效,金融资产价格可能会出现急剧回调,而宏观经济和地缘政治发展可能会对这一前景构成挑战,尤其是中东冲突升级和乌克兰持续战争。任何新的供给侧通胀冲击都可能引发国际金融市场的波动,并导致金融状况突然收紧。
在几项经验研究中,已经报道了随机梯度降低(SGD)中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明,尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲,为了解决这一经验现象,几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设,以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近,已经证明了新的概括范围,这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系,这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程(SDE)对SGD进行建模,但这些界限不需要有条件的拓扑假设,但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中,我们在这一研究方面构建,并为更通用的目标功能开发了一般的界限,其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围,然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设;然而,由于损失功能的一般性,他们对经验观察的启示更加明显。
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern(KCC)的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中,动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的,其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同,最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明,关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的,算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中,我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究,并使用符号计算提出了两种算法方案,以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法,能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法,并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件,以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例,以证明所提出的算法方案的有效性。
尽管有风险,但财务稳定也取决于吸收冲击的能力。到目前为止,在这个利率周期中,家庭和公司资产负债表已证明有弹性,而欧元区银行经受了震惊。这不应为自满提供理由,因为仍然存在脆弱性的口袋。债务服务能力在整个公司之间有所不同,大型房地产公司表现出更大的利率上涨。低收入家庭发现尽管劳动力市场蓬勃发展,但很难偿还债务。同时,财政基础仍然容易受到负面增长的惊喜和财政滑倒的影响,因为成熟的债务以较高的利率进行了再融资。非银行金融中间部门的一部分,特别是开放式投资基金的队列,表现出严重的流动性不匹配。同时,一些非银行实体可能面临与较高的杠杆和投资组合浓度有关的风险。
过量卤化铵作为成分添加剂被广泛用于钙钛矿发光二极管 (PeLED),旨在通过控制晶体度和钝化缺陷来实现高性能。然而,对于过量有机铵成分是否会影响薄膜的物理/电学性质以及由此导致的器件不稳定性,我们仍然缺乏深入了解。本文指出了在具有过量卤化铵的高效甲脒铅碘化物 (FAPbI 3 ) 基 PeLED 中性能和稳定性之间的权衡,并探索了其潜在机制。系统的实验和理论研究表明,过量卤化盐诱导的离子掺杂极大地改变了 PeLED 的性质(例如,载流子注入、场相关离子漂移、缺陷物理和相稳定性)。证明了表面清洁辅助交联策略可以消除成分调制的不利影响并在不牺牲效率的情况下提高操作稳定性,同时实现 23.6% 的高效率、964 W sr − 1 m − 2 的高辐射度(基于 FAPbI 3 的 PeLED 的最高值)和 106.1 小时的长寿命在大直流密度(100 mA cm − 2)下。研究结果揭示了过量卤化物盐与器件性能之间的重要联系,为合理设计稳定、明亮、高效的 PeLED 提供了指导。
摘要:增材制造工艺容易出现生产错误。具体来说,激光定向能量沉积 (DED-L) 的独特物理条件会导致意外的工艺异常,从而导致零件质量不佳。由此产生的成本和缺乏可重复性是阻碍这项创新技术更广泛采用的两大障碍。将传感器数据与生产过程前后相关步骤的数据相结合,可以更好地了解这些过程异常发生的时间和原因。在本研究中,提出了一种基于物联网的数据挖掘框架,以评估在工业级 DED-L 机器上加工 Ti6Al4V 的稳定性。该框架采用边缘云计算方法,从零件生命周期的各个步骤中高效、安全地收集数据。在制造过程中,使用多个传感器来现场监测基本工艺特性。使用适当的破坏性测试获得了 160 个打印样本的机械性能。所有数据都存储在中央数据库中,可以通过网络访问以进行数据分析。结果证明了所提出的物联网框架的成功实施,但也表明制造过程中缺乏过程稳定性。发生的部件错误只能部分与现场传感器数据的异常相关。
1 参见政府问责局的《确认积压增加了交易商的运营风险,但在联合监管行动后成功解决》(2007 年 6 月)。2002 年至 2005 年间,场外衍生品交易量的增长大大超过了大型银行和证券交易商的处理能力。这些公司依赖手动确认流程,以及允许单边分配的合同条款,导致未与交易对手正式确认的交易迅速积压,增加了错误未被发现的可能性。业内人士表示,部分原因是担心失去业务,因此他们不敢实施可能减慢交易速度的修复措施。2 2022 年加密货币寒冬中一些最引人注目的破产案,包括 FTX 的破产案,都涉及风险管理和控制方面的令人震惊的失误。参见《华尔街日报》“Sam Bankman-Fried 表示,他‘甚至没有尝试’管理 FTX 的风险”(“Bankman-Fried 先生表示,风险问题并不被视为 FTX 的‘核心业务驱动力’。”);《纽约杂志》“蒸发一万亿美元的加密货币天才”(指出“悠闲”
在唾液证据中,DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据,并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据在唾液证据中,DNA在唾液证据中收集了两种不同稳定性的唾液证据,并用两种不同的擦拭溶液收集的唾液证据
摘要:提供给消费者的家禽肉的质量主要取决于其生产,存储时间和温度的所有阶段的卫生水平。这项研究研究了冷藏储存对六天内1℃的火鸡大腿肌肉的微生物污染,颜色和pH值的影响。微生物的生长,包括总中嗜性雄性,推定的乳酸菌和肠杆菌科,显着增加,从而影响肉的感觉属性和安全性。在肉类储存的第六天,总中嗜雄性的含量,前乳酸菌细菌和肠杆菌科的含量分别为1.82×10 7 cfu/g,1.00×10 4 cfu/g和1.87×10 5 cfu/g。通过量化总血红素色素来评估颜色的稳定性,比较肌红蛋白,羟蛋白蛋白和Metmyoglobin浓度,分析颜色参数l*,a*,a*,b*以及表面颜色的感觉评估,显示总血红素pig-egents,三种myoglobin形式,表面下降,表面下降(a*)。相反,大喊(B*)增加。这些变化与影响肉类色素沉着和pH的变质微生物的生长相关,pH值与微生物代谢相关。基于进行的研究,发现在1℃的温度下,火鸡大腿肌肉的最大储存时间为4天。在存储的第4天,总中含量的可吸烟含量为3.5×10 5 cfu/g。这项研究强调了维持受控制冷条件的关键需求,以减轻变质,确保食品安全并保留土耳其肉类的感觉和营养品质。有必要通过研究使用不同包装材料(具有不同屏障特性)或使用天然防腐剂的影响来改善土耳其肉类储存技术。此外,未来的研究可以专注于评估冷链管理实践的有效性,以确保在存储期间土耳其产品的质量和安全性。通过解决这些研究差距,从业人员和研究人员可以为开发更高效,更可持续的火鸡肉类供应链做出贡献,这可能通过维护肉类的质量和安全性来帮助减轻食物浪费。
致: 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送: 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用,经济合作与发展组织(“OECD”)、金融稳定理事会(“FSB”)、国际证监会组织(“IOSCO”)、巴塞尔银行监管委员会(“BCBS”)和支付与市场基础设施委员会(“CPMI”)在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划,增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力,并重视金融稳定参与小组(“FSEG”)在支持监管发展(包括监督)一致性方面可能发挥的作用,因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年,但由于生成人工智能(“GenAI”)和预测人工智能(“PredAI”)的进步,最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作,包括审查潜在的金融稳定风险影响,GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一;它“已有数十年的历史,在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来,公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习,因此根据其现有的监管规则,制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。