摘要 在数天和数周的时间里,在反复尝试学习任务的过程中,感觉运动皮层中代表动物位置和运动的神经活动被发现不断重新配置或“漂移”,而行为没有明显变化。这挑战了经典理论,经典理论认为稳定的印迹是稳定行为的基础。然而,目前尚不清楚这种漂移是否系统地发生,从而允许下游电路提取一致的信息。通过分析小鼠(Mus musculus)后顶叶皮层的长期钙成像记录,我们发现漂移受到系统性限制,远高于偶然性,从而有助于对行为变量进行线性加权读出。然而,漂移的显著成分不断降低固定读数,这意味着漂移并不局限于零编码空间。我们计算了独立于任何学习规则补偿漂移所需的可塑性量,并发现这在生理上可实现的范围内。我们证明,一个简单的、生物学上合理的局部学习规则可以达到这些界限,准确解码多天的行为。
平台工作是欧盟公共和政策议程中的重中之重。2016 年,委员会关于欧洲协作平台议程的通报强调,平台工作模糊了消费者和提供商之间以及雇员和自雇人士之间的界限,对监管框架提出了挑战。2017 年,欧洲议会在关于欧洲社会权利支柱和在线平台及数字单一市场的决议中呼吁采取行动。欧盟最近的政策举措,如《透明和可预测的工作条件指令》(TPWC)和《促进在线中介服务(P2B)商业用户公平和透明度条例》适用于部分平台工作者并提高了透明度。欧盟委员会在其《2020 年工作计划》中重申需要改善平台工作者的劳动条件(未具体说明任何预期行动),同时宣布将在 2020 年通过一项数字服务法案。 2020年春季新冠疫情爆发后不久,欧洲议会就向欧盟委员会发出书面质询,表达对食品配送行业平台工人健康和劳动保护问题的担忧,并询问是否能很快提出政策建议。
∗ 本研究由法国国家研究机构拨款 ANR-08-BLAN- 0245-01 和 ANR-17-EURE-0020 资助。我们感谢 T. Lloyd-Braga、X. Raurich 和 G. Sorger 提供的有益评论和建议。我们还感谢 C. Lis Castiblanco 在数值模拟方面提供的帮助。本文还受益于 2019 年 6 月 30 日至 7 月 6 日在伊斯基亚举行的第 19 届 SAET 年度会议和 2019 年 11 月 8 日在 AMSE 举行的“向 Carine Nourry 致敬”研讨会上的演讲。† 电子邮件:lrm@ucp.pt。‡ 这项工作是在我们的亲爱的朋友和同事 Carine Nourry 与癌症作斗争时进行的。她于 2019 年 6 月 7 日去世。我们永远感激她。本论文是为了纪念她。Ÿ 电子邮件:thomas.seegmuller@univ-amu.fr。¶ 通讯作者:AMSE - 5 Boulevard Bourdet - CS 50498 - 13205 Marseille Cedex 01。电子邮件:alain.venditti@univ-amu.fr。
lu.se › 记录 › 文件 PDF 作者:M Calabresi · 1996 — 作者:M Calabresi · 1996 它基于战斗机俯仰运动的线性模型...通常,配备数字控制系统的现代飞机都配备了...
lu.se › 记录 › 文件 PDF 作者:M Calabresi · 1996 — 作者:M Calabresi · 1996 它基于战斗机俯仰运动的线性模型...通常,配备数字控制系统的现代飞机都配备了...
图1.1。冲击更为普遍,生活标准的提高速度比过去11张图1.2非月收入不稳定造成了总体不稳定性的很大一部分16图1.3。在GFC 17之后,许多欧洲经合组织国家的向上流动性增加了图1.4。向上的流动性对大多数欧洲经合组织国家的总收入不稳定做出了很小的贡献。18图1.5。收入不稳定与欧洲经合组织国家的较高流动性和不平等水平有关19图1.6。当越来越多的家庭成员拥有工作安全时,家庭市场收入不稳定较低。20图1.7。家庭组成和就业水平解释了国家差异的重要一部分21图1.8。在贫困22中,工作年龄家庭中的三分之一的人至少花费几个月的时间。几乎居住在工作年龄家庭中的几乎一两个人在财务上脆弱39图2.2。中产阶级家庭中有40%以上的个人在经济上脆弱41图2.3。低教育,低收入,租金和生育多个孩子是财务脆弱性的强烈预测指标42图2.4。在经济上,几乎六分之一的人是不安全的45图2.5。经济不安全感在有孩子的家庭中最大,并且对劳动力的间歇性依恋46图2.6。与就业相关的经济不安全罚款在各个国家中有所不同。47图2.7。经济不安全性与未来12个月内失业的风险密切相关48图2.8。接触经济不安全的职业工人不太可能获得AI的好处,并且比更安全的职业中的工人更有自动化风险49图3.1解决经济不安全感的不同方面的政策选择63图3.2。社会利益在欧洲经合组织国家平均将不稳定降低了40%65图3.3。均值测试福利的份额在欧洲经合组织国家之间有很大差异68
电感器是一种具有频率相关阻抗特性的电气元件;电感器在低频时表现出低阻抗,在高频时表现出高阻抗。虽然“理想”运算放大器输出阻抗特性为零,但“实际”放大器的输出阻抗是电感性的,并且像电感器一样随着频率的增加而增加。EL5157 的输出阻抗如图 2 所示。使用运算放大器的应用中的一个常见挑战是驱动电容负载。之所以有挑战性,是因为运算放大器的电感输出与电容负载一起形成 LC 谐振槽拓扑,其中电容负载电抗与电感驱动阻抗一起导致当反馈围绕环路闭合时产生额外的相位滞后。降低相位裕度会导致放大器振荡的可能性。振荡时,放大器会变得非常热,并且可能会自毁。针对这一挑战,有几个非常著名的解决方案。1) 最简单的解决方案是在输出端串联一个电阻,以强制反馈来自放大器的直接输出,同时隔离无功负载。这种方法的代价是牺牲负载上少量的输出电压摆幅。2) 另一个直接的解决方案是应用“缓冲网络”。缓冲网络是一个与电容负载并联的电阻和电容,在负载上提供电阻阻抗以减少输出相移;提供额外的稳定性。
货币服务需求。3 通货膨胀目标制已在发达经济体实行,例如澳大利亚自 1993 年以来、加拿大自 1990-91 年以来、日本自 2013 年以来、新西兰自 1989-90 年以来、挪威自 2001 年以来。一些新兴市场经济体国家正在转向通货膨胀目标制,例如智利自 1999 年以来、巴西自 1999 年以来、匈牙利自 2001 年以来、印度尼西亚自 2005 年以来、南非自 2000 年以来。参见印度储备银行 (2014)。
摘要 — 可再生能源供应是解决数据中心不断增加的电力成本、能源消耗和有害气体排放问题的有前途的解决方案。然而,由于可再生能源的不稳定性,可再生能源供应不足可能导致使用储存能源或棕色能源。为了解决这个问题,本文提出了一种不稳定性弹性可再生能源分配系统。我们将作业的服务水平目标 (SLO) 定义为仅使用提供的可再生能源成功运行的概率。系统将具有相同 SLO 级别的作业分配给相同的物理机器 (PM) 组,并使用可再生能源发电机为每个 PM 组供电,这些发电机有不低于其 SLO 的概率生产不低于其能源需求的数量。我们使用深度学习技术来预测生产不低于每种可再生能源的每个值的概率,并预测每个 PM 区域的能源需求。我们制定了一个优化问题,将具有不同不稳定性的可再生能源资源匹配到不同的 PM 组进行供应,并使用强化学习方法和线性规划方法对其进行求解。我们进一步提出了一种能源驱动的计算资源分配方法,该方法根据每个 PM 组中的作业截止时间和故障概率调整每个作业的计算资源量,以及一种基于故障预测的节能方法。实际跟踪驱动的实验表明,与其他方法相比,我们的方法实现了更低的 SLO 违规、总能源货币成本和总碳排放量,并且与单个方法的有效性相比。