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银行、信贷和经济波动
信贷市场压力会对宏观经济产生影响：• 对 20 世纪 30 年代的大萧条有重要影响 • 有助于解释为什么 2007-2009 年全球金融危机之后的经济衰退如此严重 • 有助于解释即使是“普通”经济衰退也会持续存在 • 有助于解释货币政策的效力 • 证明在系统性金融危机发生时采取强有力的应对措施以及实施有效的金融监管以确保危机不再频繁发生是合理的
文章 使用超级电容器和锂离子电池减少可再生能源波动的电力平滑方法的实验研究
介绍了一种将光伏、风能和水力发电能源与超级电容器和锂离子电池组成的混合储能系统相结合的功率平滑方法（斜坡率和移动平均值）。然后，通过研究混合可再生能源与电网之间的能量流，分析了工业负载的自耗。本文的主要新颖之处在于超级电容器的可操作性。实验结果表明，当应用功率平滑斜坡率方法时，超级电容器的运行周期数少于移动平均法。通过改变可再生能源的容量可以保持这一结果。此外，通过增加光伏和风能可再生能源的容量，混合储能系统只需要更大的超级电容器容量，而通过增加水力涡轮机的容量，电池需求量会大大增加。最后，通过增加水力涡轮机和电池的容量，能源成本和自耗达到最大值。
人们不愿意使用医疗人工智能的多样性：通过潜在概况分析识别亚群
医疗人工智能 (AI) 对未来的医疗保健系统至关重要。医疗 AI 研究使用以变量为中心的方法，从知识、态度和行为层面孤立地研究了人们对使用医疗 AI 的抵触情绪，同时忽略了存在一些亚群，他们的知识、态度和行为的综合水平可能存在差异。为了解决文献中的这一空白，我们采用以人为本的方法，采用潜在概况分析来考虑人们的医疗 AI 客观知识、主观知识、消极态度和行为意图。在两项研究中，我们确定了三种不同的医疗 AI 概况，它们根据人们对医疗 AI 的信任和感知风险而系统地变化。我们的研究结果揭示了人们不愿使用医疗 AI 的本质，以及不同特征的个体在医疗 AI 方面可能具有不同的知识、态度和行为。
在...
作为中央热力学特性，自由能可以计算物理系统的任何平衡性能，从而构建相图以及有关运输，化学反应和生物过程的预测。因此，通常是一个很难的问题，这是物理和自然科学领域的极大兴趣。大多数用于计算自由能的技术目标经典系统，从而使量子系统中的自由能的计算减少了。最近发出的波动关系可以从动态模拟集合中计算量子系统中的自由能差异。在经典计算机上执行此类模拟时，量子计算机很难成倍地模拟量子系统的动力学。在这里，我们提出了一种利用称为jarzynski平等的频率关系来近似量子计算机上量子系统的自由能差异的算法。我们讨论了我们的近似条件确切的条件，在哪些条件下作为严格的上限。此外，我们成功地使用了实际量子处理器上的横向场模型来证明我们的算法概念概念。随着量子硬件的不断改善，我们预计我们的算法将对整个自然科学有用的各种量子系统进行自由能差的计算。
从集体自旋涨落测量相关性 ...
简介。— 实验表征系统不同部分之间的量子关联对于量子技术的发展至关重要。量子关联不仅是量子力学预测的最奇特效应的核心，例如纠缠、EPR 控制 [1 – 3] 或贝尔非局域性 [4] ；它们还为不同的量子信息或计量任务提供了优势，甚至对于非纠缠态 [5 – 7] 也是如此。此外，量子关联应该出现在一般的量子系统中 [8] ，而量子多体系统通常是经典计算机无法处理的。因此，在控制良好的量子模拟器上进行测量对于提高我们对复杂量子系统的理解至关重要。证明关联的量子性质是一项实验挑战，这需要测量非交换算子。由于全状态层析成像会随着成分数量的增加而呈指数级增长 [9]，因此在大型集合中无法实现，因此开发新协议以从部分测量（例如二分或集体测量）推断相关性至关重要。后者已成功在处理有效两级系统的实验平台上展示了纠缠 [3]、转向 [10 – 12] 或非局域性 [13]。由固定在光学晶格中的 s > 1 = 2 粒子组成的系统对于量子技术也特别有趣，因为它们的希尔伯特空间相对于量子比特（s ¼ 1 = 2）系统扩大，为量子信息处理提供了新的可能性 [14]。然而，它们的
石墨烯中波动驱动的热传输double- ...
我们在石墨烯双层中发展了热传输中流动驱动现象的理论。我们在电子流体力学方面工作，并专注于双重电荷中性点。尽管在中立点，电荷转运与流体动力流相关，但电子密度的热闪光导致层之间的阻力和热传递。双层系统中的热传输受这两种现象的控制。我们以层间距离和电子液体的内在电导率来表达拖动摩擦系数和层间导电性。然后，我们获得热电导矩阵，并确定系统中流体动力速度和温度的空间依赖性。对于较短的系统，热阻力是由阻力确定的。在更长的系统中，实现了完美的热阻力的情况，其中两层的流体动力速度在系统的内部相等。给出了单层和双层石墨烯设备的估计值。我们的理论的预测可以通过高分辨率热成像和Johnson-Nyquist非局部噪声温度计来测试。
基于双流体储能的改进型液压动力输出装置，用于减少波浪能转换系统中的功率波动问题
摘要：动力输出装置 (PTO) 的稳定性是波浪能转换器 (WEC) 最重要的考虑因素之一。PTO 装置将波浪吸收器 (WA) 装置产生的机械能转换为有用的电能。由于实际波浪运动的输入能量变化剧烈，PTO 装置产生的电能波动很大，对电气和电子设备有潜在危害。本文提出了一种用于波浪能转换器的改进型液压 PTO (HPTO)。改进型 HPTO 装置包括双高压蓄能器 (HPA) 模块和流体能量控制 (FEC) 模块，可显著提高发电机在不规则波浪情况下产生的电能。使用 Simscape Fluids 工具箱在 MATLAB/Simulink 中构建了带有传统和改进型 HPTO 装置的波浪吸收器装置的完整模型。使用遗传算法优化了 FEC 控制策略的参数。使用五个不规则波输入对改进型 HPTO 装置模型进行了仿真，以评估其在不规则条件下的性能。还研究了 HPA 压力约束对改进的 HPTO 装置性能的影响。总体而言，模拟结果表明，改进的 HPTO 装置能够在不规则海况下产生高达 87.3% WEC 的稳定功率。
文章 深度学习算法预测加密货币价格波动：提高投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
实时预测认知工作量的短期波动
摘要 人类操作员在几秒钟内经常会经历认知工作量的大幅波动，这可能导致表现不佳，从超负荷到疏忽。自适应自动化可能会解决这个问题，但要做到这一点，它需要了解操作员备用认知能力的实时变化，以便在需求高峰时提供帮助，并利用低谷来引起操作员的参与。然而，目前还不清楚任务需求的快速变化是否反映在备用能力的同样快速波动中，如果是，那么对这些需求的响应的哪些方面可以预测当前的备用能力水平。我们使用 ISO 标准检测响应任务 (DRT) 大约每 4 秒测量一次认知工作量，这是一项要求监控和加油模拟无人机 (UAV) 机队的艰巨任务。我们表明，DRT 提供了一种有效的测量方法，可以检测到由于无人机数量变化而导致的工作量差异。我们使用交叉验证来评估 DRT 之前的任务绩效相关指标是否可以预测检测绩效作为认知工作量的代理。虽然简单的任务事件发生具有较弱的预测能力，但利用操作员对燃油水平的态势感知的综合措施更为有效。我们得出的结论是，认知工作量确实会随着最近的任务事件而迅速变化，并且
热且致密的相对论费米子气体子系统中的量子重子数涨落
多体系统（微观和宏观）中的统计涨落对物理学有着非常重要的作用，因为它们编码了关于可能的相变、耗散和聚集现象的关键信息[1-6]。涨落的一个尚未开发的新特征是，在量子效应变得重要的情况下，小系统的涨落会增加。我们在最近的两篇论文[7、8]中定量分析了这种影响，在这些论文中，我们讨论了玻色子和费米子热气体中能量密度的涨落。我们的结果表明，在描述重离子碰撞时，相对论流体动力学中使用的流体元素概念存在局限性。当子系统的尺寸降至约0.5 fm以下时，能量密度涨落（对于温度和粒子质量的典型值）变得如此之大，以至于它们与它们的平均值相当。在这种情况下，具有明确能量密度的流体单元的物理图像变得不合理。我们