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市场波动和人工智能推动保险业并购
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。
精神压力下心脑沟通的动态波动
中枢神经系统和自主神经系统之间的动态信息交换，即功能性脑-心脏相互作用，发生在情绪和身体唤醒期间。据充分证明，身体和精神压力会导致交感神经激活。然而，自主神经输入在精神压力下神经系统间交流中的作用尚不清楚。在本研究中，我们使用最近提出的功能性脑-心脏相互作用评估计算框架，即交感迷走神经合成数据生成模型，估计了脑电图 (EEG) 振荡与外周交感神经和副交感神经活动之间的因果和双向神经调节。通过在与压力水平增加相关的三个任务中增加 37 名健康志愿者的认知需求来引发精神压力。压力引发会导致交感迷走神经标志物变化增加，以及脑-心脏方向相互作用变化增加。观察到的心脑相互作用主要来自针对广泛脑电图振荡的交感神经活动，而传出方向的变化似乎主要与 c 波段的脑电图振荡有关。这些发现扩展了当前对压力生理学的认识，该知识主要涉及自上而下的神经动力学。我们的结果表明，精神压力可能不会导致交感神经活动完全增加，因为它会引发脑体网络内的动态波动，包括脑心水平的双向相互作用。我们得出结论，定向脑心相互作用测量可以为定量压力评估提供合适的生物标记，身体反馈可能会调节因认知需求增加而引起的感知压力。
非线性开放经济中的转换波动
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。
Dunkelflaute：推动欧洲天然气需求波动
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。
非线性开放经济中的转换波动
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。
内生生产网络经济中的级联和波动
∗ 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
定量评估自旋波动在2D超导体NBSE2
准确确定全部动量依赖性自旋敏感性χ（Q）对于描述磁性和超导性非常重要。原则上，在线性响应密度函数理论（DFT）中计算χ（Q）的形式主义是良好的，几乎所有公开可用的代码都不包含此功能。在这里，我们描述了一种计算静态χ（Q）的替代方法，该方法可以应用于最常见的DFT代码而无需其他编程。该方法结合了χ（0）的标准固定旋转计数，并直接计算通过人工Hubbard Inter Action稳定自旋螺旋的能量。从这些计算中，可以通过反转RPA公式来提取χDFT（Q）。我们将此配方应用于NBSE 2单层中最近发现的ISING超导性，这是近年来SU过导性最令人兴奋的发现之一。有人提出，自旋波动可能会强烈影响顺序参数的奇偶校验。先前的估计表明靠近铁磁剂，i。e。，χ（q）在q =0。我们发现自旋波动的结构更为复杂，波动频谱在q≈（0。2，0）。这样的频谱将改变带间的相互作用，并极大地影响超导状态。
评估业务潜力，价格波动并评估硅金属的业务潜力，价格波动和供应链挑战
摘要欧盟（EU）在很大程度上依赖原材料，其中一些构成了批判供应挑战。欧盟的关键原材料（CRM）政策于2011年启动，最近由《 2023年关键原材料法》加强，旨在确保由于稀缺或经济重要性而导致的至关重要的原材料的可持续供应。这样一个部门显着影响的是光伏（PV）能源的产生，由于硅金属等材料的稀缺，这对于PV细胞制造至关重要，因此面临挑战。尽管努力减轻供应风险，但挑战仍然存在，包括有限的回收和对进口的依赖。这项研究评估了年度硅价格和波动性，以评估欧盟当前进口依赖和2030年目标的硅金属生产的业务潜力。分析生产趋势和应用揭示了硅金属的集中供应链和多种工业用途。价格分析强调了影响硅金属价格的特定事件，强调了其对各个经济领域的关键。
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