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World File Search System稳定条件
双区域经济中的集聚经济、拥挤不经济和生育动态
摘要 利用一个由两期重叠世代人口组成的小型开放两区域经济模型，分析了年轻工人集中对迁移和总生育率的长期集聚经济与拥挤不经济效应。在满足迁移稳定条件的情况下，对于预定的人口规模，可以获得每一期各区域间年轻工人的分布。结果表明，迁移稳定性并不能保证经济的动态稳定性。静态人口规模稳定性取决于模型参数和初始人口规模。在收敛到稳态均衡的稳定轨迹上，由于区域间迁移，总生育率可能随经济人口规模非单调变化。在每一时期，区域间迁移都会在稳定路径上缓解生育率差异引起的区域人口变化。结果表明，区域间迁移稳定条件并不能保证经济人口动态的稳定性。
利用量子计算对系统生物学中的逻辑网络进行动态分析
通过网络分析可以研究细胞机制的动态。最简单但最流行的建模策略之一涉及基于逻辑的模型。然而，与节点的线性增加相比，这些模型仍然面临模拟复杂性的指数增长。我们将这种建模方法转移到量子计算中，并使用该领域即将推出的技术来模拟生成的网络。在量子计算中利用逻辑建模有很多好处，包括复杂性降低和系统生物学任务的量子算法。为了展示我们的方法对系统生物学任务的适用性，我们实施了一个哺乳动物皮层发育模型。在这里，我们应用了一种量子算法来估计模型达到特定稳定条件并进一步恢复动态的趋势。本文介绍了两个实际量子处理单元和一个噪声模拟器的结果，并讨论了当前的技术挑战。
对含有复杂多糖化妆品对女性皮肤菌群组成的化妆品的影响的宏基因组学见解
结果和讨论：在80名志愿者的额头和脸颊皮肤样本中总共检测到24个门，其中前三个是蛋白质细菌，富公司和肌细菌。额头皮肤细菌菌群的主要属是Cutibacterium（11.1％），acinetobacter（10.4％），肠球菌（8.9％），ralstonia（8.8％）和葡萄球菌（8.7％） （8.7％），丙酸杆菌（7.9％），动杆菌（7.2％）和双杆菌（6.0％）。与基本奶油相比，含有复杂多糖的化妆品显着增加了额头和脸颊中葡萄球菌和芽孢杆菌的相对丰度，并降低了丙肽和双杆菌的相对丰度。因此，含有复杂多糖的化妆品可以改变皮肤细菌菌群的组成，这可能有助于维持皮肤的稳定条件。
环境化学工程杂志
地球上的生命（Eldridge 1998）。丧失了常见或丰富的基础物种（Sensu Dayton 1972;参见第1章），该物种的结构或功能属性会创造并定义了整个生态综合或生态系统，可能会对我们对相关的Biota，生态系统，生态系统，生态系统功能和稳定性的景观和广泛的后果和稳定性产生巨大影响。基础物种与Keystone捕食者不同（Paine 1966），因为前者通常占据低营养水平，而后者通常是顶级捕食者。它们也与核心物种不同（Hanski 1982），因为基础物种不仅在局部丰富和区域性，而且还创造了许多其他物种所需的局部稳定条件。他们还有助于稳定基本的生态系统过程，例如生产力和水平衡。树木最有可能是森林生态系统中的基础物种，因为它们的建筑以及功能和生理特征定义了森林结构并改变了微气候，而其生物量和化学
在可见的pho
使用第一个原理进行了大量二核元素NBX NBX 2（X = S，SE）的结构，电子机械和光学特性的深入研究。计算结构参数，例如平衡晶格参数，体积，散装模量和第一衍生物模量，以确定材料是否能稳定。弹性常数进一步获得了机械性能，即散装，Young的和剪切模量，因此获得了Poisson的比率。基于众所周知的出生稳定条件，大量NBS 2很可能是机械各向异性的延性材料。在所有三种方法中预测的b/g比的大量NBSE 2均小于1.75的临界值，因此这表明NBSE 2是一种脆性材料，探索其电子和光学特性，其动机是发现最稳定的相位，并且可以确定这些材料是否适合其机械性和光学性质。此外，从计算出的光谱中，分析了等离子体频率，这表明将材料应用于等离激子相关场中的可能性。
（IRSME）机器学习技术在坡度稳定性分析中的应用：全面的概述
采矿业需要接受新时代的自治技术和智能系统，以熬夜技术的现代化，使投资者和利益相关者的震动受益，最重要的是，为国家而言，并保护健康和安全。地理技术工程的一个重要组成部分是进行坡度稳定性分析，以确定斜率故障的可能性以及如何预防。迫切需要一种可靠，具有成本效益且通常适用的用于评估坡度稳定性的技术。已经进行了许多研究，每项研究都采用独特的策略。使用机器学习（ML）技术的替代方法是通过分析从斜率监测和测试中收集的数据来研究稳定条件和斜率特征之间的关系。本文是作者尝试全面回顾有关在斜率稳定性分析中使用ML技术的文献的尝试。发现，大多数研究人员都依靠输入变量有限的数据驱动方法，并且还验证了可以有效利用ML技术来预测斜率故障分析。SVM和RF是使用的最流行的ML模型类型。RMSE和AUC广泛用于评估ML模型的性能。
考虑市场价格不确定性和高峰需求管理
为了稳定电力系统的运行，必须对不确定性建模威胁这些系统正常性能的不确定性。在这项研究中，根据上游净价的不确定性建模和需求响应计划（DRP）的不确定性建模（DRP），已安排了基于可再生的网格伏伏洛尔特（PV） - 燃烧器 - 燃烧器 - 燃料 - 燃料 - 燃料 - 燃料燃料燃料混合能源系统（RBHES）。实施DRP的主要原因是激励电力消费者以获得RBHES的经济目标的方式修改其能源使用模式。在本文中，间隔优化技术已用于对上游净价的不确定性进行建模，并准备稳定条件以安全地运行RBHES。将基于平均和偏差成本的基于单目标的模型转换为确定性的多目标模型，间隔优化技术模型不确定性，并确保在上游净价不确定性的最小影响下RBHES的最佳性能。为了求解上述多目标模型，使用了加权总和技术和模糊方法。已研究了RBHES作为案例研究，模拟结果表明，介绍了使用的技术的正效应以进行比较。在有或没有DRP的情况下，与确定性方法相比，间隔方法中RBHE的平均成本分别增加了1.61％和2.06％。这是RBHES的偏差成本分别降低了13.61％和15.28％。由于DRP成功实施，与缺少DRP的情况相比，RBHES的平均成本和RBHS的偏差分别降低了5.89％和11.08％。
fabio pasqualetti
荣誉和奖项·安东尼奥·鲁贝蒂（Antonio Ruberti）青年研究员奖：“他对网络物理安全，复杂网络和数据驱动控制的理论的基本贡献，” IEEE Control Systems Society。2023年12月·O。HugoSchuck最佳纸张奖：“准确性可防止基于感知的控制中的鲁棒性”，《美国控制大会》，1838- 1844年，丹佛，CO，2020年7月。2021年5月·控制系统信件杰出纸张奖：“线性系统的数据驱动最小能量控制”，IEEE LCSS 3（3），589-594，2019。2020年12月·Roberto Tempo最佳CDC论文奖：“控制人脑功能连接的框架”，IEEE决策与控制会议，4697-4704，尼斯，法国，2019年12月。2020年12月·ACC最佳学生纸奖决赛入围者（高级作者）：“准确性阻止基于感知的控制中的鲁棒性”，美国控制会议，丹佛市，2020年7月·AFOSR青年研究者研究奖：“数据驱动的动态网络控制”。2019年10月·ACC最佳学生纸奖（高级作者）：“库拉莫托振荡器集群同步的精确而近似的稳定条件”，宾夕法尼亚州费城美国控制会议。 2019年7月·ARO Young Deskuckator计划奖：“安全多代理网络的设计和操作”。2017年9月
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。