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World File Search System稳定性
锂离子电池阴极浆的稳定性
锂离子电池在笔记本电脑，手机，汽车甚至飞机中都有应用，因为它们提供了高能量密度和低自我电荷。然而，水阴极的浆液受到强颗粒聚集的影响，导致电极的机械性能改变和较短的保质期。聚合物（例如聚（丙烯酸）（PAA））经常用于通过吸附来改善颗粒的稳定性。在本申请注释中，研究了阴极浆液的稳定性，以供pHA功能的LIFEPO 4（LFP）和碳黑色（CB）颗粒的分散体，以了解聚合物的吸附作用
DeepGoplus推断的数值稳定性
卷积神经网络（CNN）目前是可用的最广泛使用的深神经网络（DNN）架构之一，并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务，CNN可与具有空间关系的任何数据（图像之外）很好地运行，并且已应用于不同的领域。然而，最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战，这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能，并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外，我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会，以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的，该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC，该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段，因为它是DeepGoplus模型的主要交付，广泛适用于不同环境。总的来说，我们的结果表明，尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定，但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是，从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠，并且有足够的现有旋转点格式有效。
响应多样性提高了功能稳定性，但降低了草地社区的多样性和组成稳定性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月9日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607162 doi：biorxiv preprint
对于tade计划中抗菌剂的管理，了解其稳定性至关重要。这种稳定性从根本上取决于
离开：关闭测试窗口，如果您以前没有保存“保存”按钮，请丢失答案。 div>保存：保存测试的测试。 div>您可以再次访问以继续测试并更改答案。 div>发送：您将进行测试。 div>发送后，您将无法修改答案，并且可以看到对其进行更正。 div>
稳定性 AI – 提交给 USCO
我们认为，人工智能开发是对现有内容的一种可接受的、变革性的、对社会有益的使用，受到合理使用的保护，并有助于实现版权法的目标，包括“促进科学和实用艺术的进步”。4 人工智能模型具有创造性、分析性和科学性应用，远远超出了“按一下按钮，获取一张图片”或“按一下按钮，获取一首诗”的范围。这些模型将改变基本服务的提供方式，从医疗建议到个性化辅导；推动科学研究的突破；彻底改变我们在线搜索和获取信息的方式；并支持一些最重要的公共和私人机构的知识管理、分析或决策。此外，我们认为现行法律为防止侵权使用人工智能工具提供了足够的保障，尽管我们已敦促政策制定者在必要时加强对不当使用身体或声音肖像的规则。
法国新内阁面临稳定性考验
朝鲜中程导弹向东部海域发射 韩国联合参谋本部称，朝鲜周一向其东部海域发射了一枚中程弹道导弹。据联合参谋本部称，韩国军方在中午左右从平壤地区探测到一枚被认为是中程弹道导弹的射弹，该射弹向东部海域发射。联合参谋本部表示，军方保持全面备战状态，并与美国和日本密切分享相关情报。这是朝鲜大约两年来首次试射导弹
电力系统暂态稳定性评估的人工智能技术
摘要：可再生能源的高渗透率，加上传统发电厂的退役，导致电力系统惯性下降。这对电力系统的暂态稳定性产生了负面影响。本文旨在回顾人工智能在电力系统暂态稳定性评估中的应用现状，重点介绍不同的机器、深度学习和强化学习技术。回顾涵盖数据生成过程（来自测量和模拟）、数据处理流程（特征工程、拆分策略、降维）、模型构建和训练（包括集成和超参数优化技术）、部署和管理（包括用于检测偏差和漂移的监控）。回顾特别关注在标准基准测试用例上显示出良好结果的不同深度学习模型。回顾的最终目的是指出不同方法的优缺点，提出现有模型面临的当前挑战，并展望未来可能的研究机会。
金融（不）稳定性实际利率，r**
我们建立了一个宏观金融模型，该模型具有偶尔约束性的融资约束，其中实际利率对当前和未来的金融稳定产生相反的影响，同时期影响由估值效应（类似于引发 2023 年银行业动荡的效应）驱动，未来影响由中介机构的收益追求驱动。我们使用此模型来说明金融稳定利率 r** 的概念，我们建议将其作为金融脆弱性的定量汇总统计数据。我们为美国经济提供了 r** 的衡量标准，并讨论了其在过去五十年中的演变。关键词：r**、金融危机、金融稳定、偶尔约束性的信贷约束 _________________ Akinci，Del Negro：纽约联邦储备银行（电子邮件：ozge.akinci@ny.frb.org，marco.delnegro@ny.frb.org）。Benigno：洛桑大学（电子邮件：gianluca.benigno@gmail.com）。Queralto：美国联邦储备系统理事会（电子邮件：albert.queralto@frb.gov）。作者感谢 Ethan Nourbash 提供的出色研究协助。他们还感谢 Thomas Eisenbach、Kirstin Hubrich 和 Marek Jarociński 分享他们的数据以及关于其构建的有用见解，感谢各种研讨会、会议和讲习班的参与者，以及 Fiorella De Fiore、Mark Gertler 和 Fernanda Nechio 提供的深刻评论和问题。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行、联邦储备委员会或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。
地形稳定性测绘与评估指南
• 侦察地形稳定性图从广阔的角度识别不稳定或潜在不稳定的土地区域。它们有助于识别需要更集中分析的区域，例如详细的地形和地形稳定性测绘以及地形稳定性现场评估。• 详细地形图提供有关地表空间和物理属性、其地质材料和过程的信息。它们提供有关地形稳定性条件和土壤侵蚀潜力的详细解释数据。• 详细地形稳定性图提供更全面的地形稳定性危害评估。它们有助于更狭义地定义需要进行地形稳定性现场评估的区域。• 地形稳定性现场评估侧重于拟议的采伐区或道路位置的特定关注区域。
力学行为、耐久性及体积稳定性
Michael Aizenshtein，以色列 Jarir Aktaa，德国 Sandro C. Amico，巴西 K. G. Anthymidis，希腊 Santiago Aparicio，西班牙 Renal Backov，法国 Markus Bambach，德国 Amit Bandyopadhyay，美国 Massimiliano Barletta，意大利 Mikhael Bechelany，法国 Bernd-Arno Behrens，德国 Avi Bendavid、澳大利亚 Jamal Berakdar、德国 Jean-Michel Bergheau、法国 G. Bernard-Granger，法国 Giovanni Berselli，意大利 Patrice Berthod，法国 Susmita Bose，美国 H.-G. Brokmeier，德国 Steve Bull，英国 Gianlorenzo Bussetti，意大利 Marco Cannas，意大利 Peter Chang，加拿大 Daolun Chen，加拿大 Gianluca Cicala，意大利 Francesco Colangelo，意大利 Marco Consales，意大利 Gabriel Cuello，法国 Narendra B. Dahotre，美国 João P. Davim，葡萄牙 Angela De Bonis，意大利 Luca De Stefano，意大利 Francesco Delogu，意大利 Maria Laura Di Lorenzo，意大利 Marisa Di Sabatino，挪威 Ana María Díez-Pascual，西班牙 Guru P. Dinda，美国 Nadka Tzankova Dintcheva，意大利 Frederic Dumur，法国 Kaveh Edalati，日本 Philip Eisenlohr，美国 Claude Estournès，法国 Michele Fedel，意大利 Paolo Ferro，意大利 Massimo Fresta，意大利