XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System幅度
供应链、收购和市场力量
全球市场力量不断增强的最新证据引起了众多学者和政策制定者的关注。主要担忧是少数占据主导地位的公司的垄断力量增强会危及消费者福利。然而，尽管争论激烈，我们认为需要进一步研究来了解全球市场力量的来龙去脉。目前，最受认可的论点认为，加价幅度较高的公司收取更高的价格，从而导致市场竞争和福利水平不理想。然而，加价幅度上升也可能与固定成本的内生增加有关，这取决于不断变化的市场结构 1 。从后一种角度来看，不能排除更高的加价幅度最终可能与成本降低有关，这代表着对现有公司投资和新公司进入市场的激励。在这种情况下，更高的加价幅度可能带来与更高竞争水平和创新投资浪潮相反的关联，而这实际上可以带来更高的福利。
利用声发射测试方法测定多层堆栈压头裂纹概率
曲线）。相关的声感应电压信号显示为绿点，即所谓的 AE 命中。每个命中的峰值幅度以 dB AE 为单位绘制（参考值 1 μV）。在给定的示例中，时间相关的力曲线在接触力高达约 230 mN 时是非线性的，同时在阈值电压 U th 23 dB AE 以上测量到大量 AE 命中。这种影响是由于压头随着接触载荷的增加而穿透 Al-Cu 顶层，该顶层发生塑性变形并且压痕深度不断增加（见图 7a）。AE 命中的数量及其峰值幅度随着穿透深度的增加而减少。在接触力超过 230 mN 时，只会发生孤立的低幅度命中。在 Al-Cu 顶层上压痕时 SiO x 层开始开裂，接触力 F c 为 367 mN，峰值幅度 A peak 为 55.9 dB AE 。图 6b 绘制了裂纹诱发的 AE 冲击的示例性波信号及其整个信号持续时间。[1]
为政府支出大幅和持续增加提供资金的经济影响
在实践中，国会预算办公室使用一套模型来评估财政政策的经济影响。本文的第二部分使用 CBO 的建模框架之一——生命周期增长模型——来说明通过三种不同的税收政策增加收入以资助目标政府支出（占 GDP 的 5% 或 10%）的经济和分配影响：统一劳动力税、统一所得税和累进所得税。为了保持赤字中性，所有三种税收政策的税率都必须随着时间的推移而上升，以抵消导致税基缩小的行为反应。10 年后，到 2030 年，GDP 水平将比没有支出和收入增加时低 3% 到 10%。在这些情况下，年轻家庭的终生消费和工作时间损失比年长家庭更大。此外，当使用累进所得税时，高收入家庭的终生消费和工作时间下降幅度最大，低收入家庭的下降幅度最小。累进所得税导致总产出下降幅度最大。它还使收入分配底层三分之二人群的消费下降幅度最小。
从 LCF 到 VHCF 的连续 Wöhler 曲线 - De Gruyter
与高周疲劳 (HCF) 相关的载荷幅度，特别是与超高周疲劳 (VHCF) 相关的载荷幅度，以及特殊载荷和误用，对于属于低周疲劳 (LCF) 的载荷幅度，Wöhler 曲线必须从 LCF 连续到 HCF 再到 VHCF。根据组件及其服务载荷条件，Wöhler 曲线的各个部分成为关注的焦点。对于曲轴等组件，VHCF 状态的损坏机制很重要。另一方面，为了考虑底盘及其组件（例如转向节）的服务载荷，必须了解所有三个状态下的损坏机制。除了技术方面，还必须考虑经济问题，例如确定 Wöhler 曲线所需的努力。此外，参考数字化的发展，方法
反向功率流、其对变压器的影响以及潜在解决方案
最大功率传输的幅度由端电压 V1 和 V2 定义。此外，端电压 V1 和 V2 在幅度和相位角 ρ 方面的差异表示变压器中的电压降，该电压降是通过短路阻抗 %Z 和负载电流得出的。考虑该图的负载端，以单位功率因数 (upf) 向电网抽取电流或注入电流。
2020 年新冠疫情导致的经济衰退
1 请注意，在该图中，AD 曲线的偏移和 LRAS 曲线的偏移幅度相等。如果疫情期间企业关闭导致客户支出减少，同时又降低了满足客户需求的能力，那么这种假设是合理的。但也有可能偏移幅度不同，在这种情况下，经济将处于 AD 曲线和 SRAS 曲线的交汇处。
对同相听觉的实时算法进行基准测试...
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激，当其在 SW 的上行阶段进行时，已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者，如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者，SW 增强尤其可取。然而，现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试，这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外，这些算法在可穿戴设备上实现，并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明，PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小，而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明，在低幅度 SW 人群中，也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
黑洞到白洞量子隧道 - UWSpace
在本文中，我们探讨了以下建议：施瓦茨柴尔德黑洞将在其寿命结束时，将经历量子过渡到“白洞”：一个恰恰是黑洞时间反转的对象。这种过渡采用量子隧道的形式。为了评估隧道幅度，我们表征了量子重力影响占主导地位的区域，因为与外部曲率相交的高度相交的高度曲面所包围，外部曲率等于零。这使我们能够恢复隧道幅度，如正常之间的增强角度指定的隧道幅度。这项工作的长期目的是找到量子重力区域真空爱因斯坦方程的复杂解，从而为黑洞蒸发后对黑洞发生的情况提供了完整的解释。
无偏量子相位估计
早期的量子算法主要基于两种算法，Grover 搜索算法 [1] 和量子傅里叶变换 (QFT) [2, 3]。量子相位估计算法 (PEA) [2] 是 QFT 最重要的应用之一，也是许多其他量子算法的关键，例如量子计数算法 [4] 和 Shor 整数分解算法 [3]。基于 PEA 的寻序子过程被认为是 Shor 算法指数级加速的源泉。虽然 PEA 是在 20 多年前提出的，但它仍然是近年来的研究热点 [5, 6, 7]。相位估计还引发了一个更广泛的主题，即幅度估计 [8, 9, 10, 11, 12, 13]，包括最大似然幅度估计 [10]、迭代幅度估计 [12] 和变分幅度估计 [13]。此外，迭代相位估计算法 (IPEA) [14, 15, 16] 是 PEA 的一种更适合 NISQ (噪声-中间尺度量子) 的变体。在一定的 ϕ 选择策略下，IPEA 与 PEA [14] 完全相同，因此本文不再赘述。相位估计和振幅估计在量子化学 [17, 18, 19] 和机器学习 [20, 21] 等众多领域都有广泛的应用。给定一个执行幺正变换 U 的量子电路，以及一个本征态 | ψ ⟩
