本研究调查了一种纤维缠绕管模型,该模型结合了纤维缠绕过程中的纤维波动。使用线性范围内的有限元法分析了该模型,然后与壳模型和径向挤压实验进行了比较。结果表明,由于加入了纤维波动特征,实体模型预测径向压缩刚度的准确度高于壳模型。该模型是开发复合材料压力容器模型的第一步,在这种模型中纤维波动更为频繁,也用于预测故障起始和损伤扩展。2025 作者。由 Elsevier Ltd 代表制造工程师协会 (SME) 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
在危机前后,经济体制的不确定性可能会发生巨大变化。诸如欧元区全球金融危机之类的输入性危机凸显了外部冲击的影响。通过估计欧元区和美国的开放经济非线性动态随机一般均衡模型(包括马尔可夫转换波动冲击),我们发现,与平静时期相比,这些冲击在全球金融危机期间更为显著。我们描述了美国实体经济和金融市场的冲击如何影响欧元区经济,以及全球金融危机期间短期和长期债券之间的重新分配是如何发生的。重要的是,当国内外金融市场影响经济时,估计的非线性不容忽视。市场相关变量的非线性行为凸显了高阶估计对于为政策制定者提供额外解释的重要性。
增强抵御经济冲击的韧性是最重要的优势之一。金融机构在动态环境中运营,其特点是周期性的经济变化、意外危机和系统性风险。先进的风险管理工具,如机器学习 (ML) 算法和预测分析,使机构能够有效地预测和减轻这些冲击。通过分析历史和实时数据,这些工具提供了预警系统并支持动态压力测试,使机构能够在漏洞升级为危机之前识别它们 [27]。例如,在 COVID-19 大流行期间,采用先进风险框架的机构能够主动调整投资组合和管理流动性,在前所未有的市场混乱中减少损失并保留资本 [28]。
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强(请参阅3)。图4,我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图,我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5,我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场,这就是φ=π/ 2的情况,在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
摘要 - 富含广泛和流动的培训数据,生成模型在多个领域表现出了非凡的创造力。尽管如此,如何避免滥用对隐私敏感和版权的数据仍然是一个开放的问题。会员推理攻击(MIAS)通过推断可疑数据记录是机器学习模型的培训数据的一部分,从而提供了潜在的补救措施。尽管针对常规分类模型的MIA已引起了很大的关注,但最近的研究已开始研究MIA在生成模型中的应用。我们的研究表明,针对生成模型量身定制的当前MIA严重依赖于目标模型中存在的过度拟合。但是,可以通过应用各种正则化技术来缓解过度拟合,从而导致现有MIA在实际情况下的表现不佳。与过度拟合相比,记忆在使深度学习模型实现最佳性能中起着至关重要的作用,从而使其变得更加普遍。在生成模型中,记忆表现为围绕成员记录的记录的概率分布的上升趋势。因此,我们提出了一种评估成员推理攻击(PFAMI)的概率波动,这是一种新型的MIA框架,旨在通过分析围绕特定记录的概率波动来识别记忆模式来推断成员资格。我们的代码和数据集可在以下链接1中找到。我们对各种生成模型和多个数据集进行了广泛的实验,这表明PFAMI与表现最好的基线相比,PFAMI将攻击成功率(ASR)提高了约27.9%。
并购:“资本和会计框架的变化,例如 RBC 制度,简化了并购流程。标准化会计和资产负债估值透明度的提高使收购方能够更好地评估收购目标。随着越来越多的亚洲国家采用 RBC,并购活动预计将增加,因为保险公司寻求优化资本和资产状况,”他说。3.技术驱动的并购和 InsurTech 合作伙伴关系:“数字化转型是保险行业并购的偶然驱动力。保险公司正在收购或与 InsurTech 公司合作,以利用人工智能、机器学习和大数据来增强承保、索赔处理和客户参与度,”他说。
1 该术语的字面意思是“黑暗平静”或“黑暗沉寂”,反映出太阳能发电缺乏阳光,风力发电缺乏风能。 2 这些事件的影响是至少在其他形式的灵活性大规模发展之前,天然气需求的波动性会上升。事实上,燃气电厂并不是间歇性可再生能源的唯一备用形式,但它是主要的形式,其他形式的灵活性提供了广泛的备用选项,例如电池(备用几个小时)、需求侧响应(目前相当有限)甚至水力发电(灵活性可能与天然气相似,前提是有足够的容量和水力发电水平)。正在部署额外的灵活性来支持不断增长的可再生能源容量,这有朝一日将限制燃气电厂的使用以备用间歇性,尽管这一时间框架和程度尚不确定,这是一个有争议的问题,并且仍然取决于未来支持部署的政策。 3 除非另有说明,我们将欧洲定义为欧盟 27 国加上英国。
大多数哺乳动物的生理学都受到生物节律的控制,包括内分泌系统和时变激素分泌。精确的神经影像学研究提供了独特的见解,即内分泌系统如何动态调节人脑的各个方面。最近,我们建立了雌激素推动连通性的广泛模式并增强大规模脑网络在连续30天进行一次采样的女性中的全球效率,从而捕获完整的月经周期。类固醇激素的产生也遵循明显的正弦模式,睾丸激素的峰值在上午6点至7点之间。下午7点至8点之间的Nadir为了捕捉大脑对激素产生的昼夜变化的反应,我们对一个健康的成年男子进行了一项伴侣精度成像研究,该研究连续30天完成一次MRI和静脉穿刺。结果在睾丸激素,17β-雌二醇(雌激素的主要形式)和皮质醇的主要形式中确定了稳健的昼夜弹性。标准化的回归分析揭示了睾丸激素,雌二醇和皮质醇浓度与一致性全脑模式之间的广泛关联。特别是,背注意网络中的功能连通性与昼夜闪烁的激素结合在一起。此外,将男人和自然骑自行车的女人之间的密集采样数据集进行比较,表明性激素的发光与性别中的全脑相干性模式相关联,并且与男性的身高相关。一起,这些发现增强了我们对类固醇激素作为快速神经调节剂的理解,并提供了证据表明,类固醇激素的昼夜变化与全脑功能连通性的模式有关。
∗ 我感谢 Enghin Atalay、Julieta Caunedo、Jeremy Greenwood、Veronica Guerrieri、Christopher Huckfeldt、Philipp Kircher、Ben Lester、Kristoffer Nimark、Ezra Oberfield、Nicolas Petrosky-Nadeau、Carlos Ram´ırez、Stephen Redding、Gill Segal、Ali Shourideh、Gianluca Violante、三位匿名审稿人以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论和建议。我非常感谢康奈尔社会科学中心的支持。† 电子邮件:mt763@cornell.edu;地址:480 Uris Hall, Cornell University, Ithaca NY 14853
投资者在证券交易所购买MVE班级单位的单位价格是在证券交易所出售的单位的价格。负责的实体已聘请独立代理来计算MVE类的指示性净资产值,该资产值称为“ INAV”。INAV通常每天计算MVE类单位在证券交易所进行交易,并将在整个交易日在Alliancebernstein.com.au上发布在MVE班的网站上。INAV将根据在交易日具有实时市场价格的投资组合证券进行更新。INAV仅作为指南出版,并且不能保证将连续发布INAV,否则它将是最新的或没有错误。在法律允许的范围内,我们和我们的任命代理人均不对依赖INAV的任何人负责。MVE类单位在证券交易所上交易的价格可能不会反映每单位净资产价值或INAV的净资产价值。有关更多详细信息,请参见第5节中的“证券交换流动性风险”。