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Bin Liu, Xiujie Zhao, Yiqi Liu, Phuc Do Van. 多维退化和不完善检查系统的维护优化。Inter
在本文中，我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型，其中使用多元随机过程来建模退化过程，并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时，系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性，因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善，因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程，以系统可靠性评估为基础，然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界，然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后，以疲劳裂纹扩展过程为例，说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响，以获得更多管理见解。数值结果表明，检查不准确性对运营成本有重大影响，建议应付出更多努力来提高检查精度。
驯服因子动物园：新因子的测试 - 修大成
∗ 冯关豪来自香港城市大学商学院。Stefano Giglio 来自耶鲁大学管理学院、美国国家经济研究局和经济政策研究中心。修大成来自芝加哥大学布斯商学院。我们感谢 Alex Belloni、John Campbell、John Cochrane、Chris Hansen、Lars Hansen、Bryan Kelly、Stefan Nagel 和薛晨的精彩评论。我们还非常感谢香港城市大学、北京大学、中国人民大学、不列颠哥伦比亚大学、卢森堡金融学院、AQR、摩根士丹利、Two Sigma、美国金融协会 2018 年年会、2016 年广州金融工程与风险管理研讨会、2017 年香港科技大学 EcoStat 会议和俄勒冈大学夏季金融会议的研讨会和会议参与者提供的有益评论。我们感谢芝加哥布斯商学院法玛米勒金融研究中心对本文的研究支持。作者已阅读《金融杂志》披露政策，并且没有利益冲突需要披露。
埃洛石模板化管状 MoS 2 作为可充电水系锌离子电池正极材料的合成及性能 杨阳 1,a , 秀云
1 北京大学地球与空间科学学院造山带与地壳演化教育部重点实验室，北京 100871，中国 2 北京金羽能源科技有限公司，北京 100095，中国 * 电子邮件：xychuan@pku.edu.cn a 作者对这项工作的贡献相同 收到日期：2020 年 3 月 3 日/接受日期：2020 年 4 月 26 日/发布日期：2020 年 6 月 10 日 水系锌离子电池（ZIB）因其优异的安全性、成本效益和环境友好性而被公认为大规模储能最有希望的候选材料之一。然而，由于合适正极材料的可用性有限，ZIB 的应用受到阻碍。在本工作中，通过模板辅助热分解制备了多孔管状 MoS 2，其中以(NH 4 ) 2 MoS 4 为前驱体，以天然埃洛石为模板。作为一种有前途的锌离子电池正极材料，所制备的 MoS 2 在 0.2 A g -1 时表现出良好的比容量 146.2 mAh g -1 ，并且具有优异的循环性能，800 次循环后容量保持率为 74.0%。此外，所提出的 MoS 2 即使在 1 A g -1 时也表现出良好的倍率性能。这项工作为锌离子电池提供了一种有前途的正极材料，并为其未来在可再生能源存储中的应用开辟了新的可能性。关键词：MoS 2；热分解；埃洛石模板；正极；水系锌离子电池。1. 引言