XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增稳
微生物社区的合作增长是多稳定性的驱动力
微生物群落通常在相同的外部条件下表现出多个可能的稳定组成。在人类微生物组中，物种组成和丰度的持续变化与健康和疾病状态有关，但是这些替代稳定状态的驱动因素尚不清楚。在这里，我们在实验上证明了一个由六个与呼吸道相关的物种组成的跨王国群落显示出四个替代稳定状态，每个状态均由不同的物种主导。在成对的共培养中，我们观察到物种对之间的广泛双重性，为整个社区的多稳定性提供了自然的起源。与双重性与对抗之间的共同关联相反，实验揭示了社区成员之间和之间的许多积极相互作用。我们发现多个物种表现出合作的增长，并且建模预测，这可能会推动社区内观察到的多稳定性以及非典型的成对结果。生化筛查表明，glu污染物可以降低或消除几种物种的增长的合作性，并且我们确认这种补充可降低对整个成对的生态性的程度，并降低整个社区中的多匹配性。我们的发现提供了一种机械解释，说明合作增长而不是竞争相互作用如何在微生物群落中构成多种性能。
威斯康星公共媒体（WPM）
• 老旧粗野主义建筑 - 功能和状况问题 • 正在进行的资本设备更换和升级 • 劳动力增长在~2026 年达到稳定期 • 总未满足需求稳定在~16,000 ASF
机器学习培训的碳足迹将高稳，然后收缩
案例研究2：GPT-3与Glam Next是一个大型NLP模型，在ML社区和2020年的媒体上受到了很大的关注：GPT-3是一种自动回归语言模型，具有1750亿个参数，10×10倍的参数，比当时的任何非pare语模型多于任何非pare语言，并且比其他ML比其他ML多。11将GPT-3放入具有透明度的GPT-2，其前身GPT-2具有1.5个二元参数，并且使用≤02亿的变压器模型。由OpenAI开发的GPT-3在Microsoft Cloud Data Center中对10,000 V100 GPU进行了培训（2017年NVIDIA V100针对ML进行了优化）。在会议上获得最佳纸张奖和Neu-allal信息处理系统研讨会（NEURIPS）的获奖者，最近的GPT-3纸已经具有> 3,500次引用，并成为了主流媒体的头条新闻。
光电重复性和稳定性的飞行和地面验证
哪怕是 1 pC 的小电荷在高精度惯性参考仪器的测试质量 (TM) 上积累，也会降低其性能。这些仪器中最灵敏的部分需要采用非接触式电荷管理系统，TM 是自由浮动的，其电荷由带有 TM 电荷测量的反馈回路中的光电子补偿。三项太空任务已成功展示了这一技术：2004 年发射的相对论任务、重力探测器-B (GP_B)、2015 年发射的 LISA 探路者 (LPF) 和 2014 年在沙特卫星 4 号上发射的 UV-LED 任务；前两个任务使用 254 nm Hg 放电线，最后一个任务使用一组 255 nm UV-LED。UV-LED 在可靠性、寿命、开关速度、功耗、重量和体积方面都比放电源有了显著的改进。消除电荷测量和反馈系统（以下称为被动）的电荷管理技术可降低这些系统引入的复杂性和干扰影响，因此成为积极研究和开发工作的主题。被动电荷管理主要取决于给定系统的光发射特性的稳定性和可重复性。为了支持这项工作，我们提供了一组 16 个不同配置和 255 1 nm 中心波长的 UV-LED 的全面飞行特性数据。飞行数据是 2014 年 12 月至 2015 年 12 月期间使用沙特卫星 4 号上的 UV-LED 仪器获取的。我们通过与 2020 年 9 月 4 日至 2020 年 10 月 8 日期间的飞行配置相当的地面测量来支持我们的结果。所有结果都证实了 UV-LED 在太空环境中的出色可靠性，与地面研究的结果完全一致，并支持使用 LED 进行被动电荷管理的方法。我们发现，在 255 nm LED 的照射下，TM 的平衡电位与紫外线强度无关，可在长达六个月的时间内重现约 6 mV 或 6 fC/pF。平衡电位的值取决于 TM 与其外壳之间的电场几何形状，因此也取决于仪器的精确配置。
全球化条件下垄断对经济发展稳定性的影响
摘要。本文从全球经济再生产的角度讨论了市场垄断程度对经济发展可持续性的影响，尤其是对通货膨胀过程发展的影响。本文的目的是揭示垄断在通货膨胀的起源中的关键作用及其对经济发展可持续性的负面影响。本文采用再生产方法来分析经济现象和过程。运用辩证唯物主义和具体历史的方法，揭示了垄断在再生产过程的各个阶段如何促进通货膨胀的发展。因此，在俄罗斯，在整个改革时期，除个别年份外，工业品生产者价格指数的增长速度都快于消费者价格指数，垄断程度较高的行业的价格增长速度远远快于垄断程度较低的行业，这证实了垄断在缓解通货膨胀过程中的重要作用。
tbx1稳定心咽中胚层的分化和驱动器
Olga Lanzetta 1，Marchesa Bilio 1，Johannes Liebig 2，Katharina Jechow 2，Foo Wei Ten 2，Rosa Ferreino 1，Ilaria Aurigemma 3，Elizabeth Illingworth 3，Elizabeth Illingworth 3，Christian Conrad 2，Soeren Lukassen 2，Soeren Lukassen 2，Claudia angelini 4，Claudia Angelini 4，Antanio baldini 5 <
改变能量混合及其对网格稳定性的影响
鉴于能源组合中可再生能源的份额越来越大，我们希望管理网格稳定性成为未来的挑战。网格稳定性事件已经开始出现，例如，在澳大利亚[2]，2016年9月28日在南澳大利亚的停电被称为与可再生能源高渗透相关的首次已知的停电[3]。尽管重要的是要强调停电不是由可再生能源引起的（RES），而是由于一场五十年的暴风雨而导致的各种损坏（例如，高压塔），但事件为更弹性的电网带来了更高的可再生能力份额。在他们的最终报告中，澳大利亚能源市场运营商（AEMO）得出结论，为了避免将来的事件，运营商需要增加系统惯性，控制服务的频率并加强整体系统[4]。澳大利亚的例子突出了我们向脱碳电力供应过渡时要克服的挑战。
玻璃纤维增强复合材料
玻璃纤维增强复合材料 (GFRC) 在现代生活中无处不在。在任何时候，人们可能都站在 GFRC 组件 20 英尺范围内，无论是汽车、船、风力涡轮机还是住宅复合甲板。尽管它们无处不在，但目前处理使用寿命结束时的 GFRC 的方法并不理想。这些复合材料通常最终进入垃圾填埋场，占用大量空间并浪费了在新产品中重复使用这些材料的潜力。近年来，由于社交媒体平台的发展，人们对这一问题的关注度显著提高。风力涡轮机叶片在垃圾填埋场中广为流传的照片是可再生能源产生的罕见垃圾的缩影，也是试图为实际问题寻找真正解决方案的行业的挫折和创新的缩影。如果我们希望继续使用 GFRC，短期内需要采取权宜之计，例如将复合材料倾倒在垃圾填埋场或将废物用作水泥窑的替代燃料。但从长远来看，这些选择并不能为报废复合材料提供生态甚至人道主义负责的解决方案。2019 年，美国能源部向 Carbon Rivers（田纳西州诺克斯维尔）提供了一项小企业创新研究补助金 (SBIR)，以探索复合材料循环经济的解决方案，主要关注风力涡轮机叶片。该公司成立于 2017 年，旨在利用
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。