SCI Библиотека

Эта статья опубликована как часть выпуска журнала, спонсируемая Инициативой по улучшению глобальных исходов заболеваний почек (Kidney Disease: Improving Global Outcomes/(KDIGO). Мнения и взгляды, высказанные в этой статье – это мнения и взгляды ее авторов, и они не обязательно отражают мнения или рекомендации Международного общества нефрологов (International Society of Nephrology) или издательства Elsevier. Дозировки, показания и методы использования продуктов, на которые ссылаются авторы статьи, могут отражать их клинический опыт или быть получены из медицинской литературы и других клинических источников. Вследствие различий между результатами, полученными in vitro и in vivo, и между лабораторными моделями на животных и клиническими данными, полученными у человека, данные in vitro и у животных не обязательно коррелируют с клиническими результатами.

Приведен аналитический обзор результатов исследований разложения углекислого газа в барьерном разряде атмосферного давления. Разложение углекислого газа CO2 в барьерном разряде происходит неравновесных условиях в результате диссоциативного возбуждения молекулы электронным ударом. Установлено, что степень разложения углекислого газа  и энергетическая эффективность устройства  не превышают   70 % и   23 %, соответственно. Эти параметры зависят от геометрии разряда, от вложенной в разряд мощности, расхода газа, зазора между электродами. Одним из перспективных путей увеличения эффективности барьерного разряда является наполнение зазора между электродами гранулами из различных материалов, включая катализаторы.

В настоящей работе представлены и проанализированы три количественных показателя эффективности проветривания тупиковой горной выработки с использованием нагнетательного способа. Предложенные показатели позволяют комплексно оценить эффективность проветривания, как на качественном, так и количественном уровне. Для построения и валидации расчетной модели использованы исходные данные, полученные в результате замеров на руднике «Купол». В результате выполненной работы получены аппроксимирующие зависимости, позволяющие подобрать параметры величины отставания или скорость в вентиляционном трубопроводе для эффективного проветривания тупиковой выработки. Результаты исследования могут быть применены в качестве обоснования для увеличения отставания вентиляционного трубопровода от груди забоя на различных рудниках.

Представлены результаты исследования влияния организации инициирования разряда на долговечность импульсной газоразрядной трубчатой лампы в спектральном диапазоне 200–300 нм. При последовательной схеме инициирования энергия излучения лампы снижается на 50 % от начального значения за 600 тысяч импульсов, что объясняется развитием слаботочного разряда по образующей разрядной колбы лампы, обращенной к «земляной» поверхности установки, и воздействию на нее повышенных тепловых и радиационных потоков на стадии формирования сильно-точного разряда. За счет поддержания слаботочного плазменного канала, стабилизированного по оси лампы, получено снижение скорости оптической деградации оболочки лампы в 8–10 раз при наработке в 1 млн импульсов.

Разработан, научно обоснован и экспериментально подтверждён метод динамической интерферометрии контроля локальных отклонений нанометрового уровня поверхностей оптических деталей от заданного профиля на основе алгоритма расчёта целевой функции – спектральной плотности одномерной корреляционной функции (СПКФ1 от англ. PSD (Power Spectral Density One Dimension)). Представлены теоретические и экспериментальные исследования, посвящённые определению среднего квадратического отклонения (СКО) локальных отклонений поверхностей оптических деталей диаметром до 100 мм и до 1000 мм, с учётом неисключённой систематической и случайной составляющих погрешностей определения целевой функции.

Ликвидация замораживающих и контрольно-термических скважин производится на заключительном этапе работ по искусственному замораживанию породного массива при строительстве шахтного ствола. Работы должны производиться в размороженном массиве для чего вокруг скважин формируется зона талой породы заданного радиуса. В данной статье авторами показано, что для выполнения ликвидационных работ недостаточно лишь достижения заданных размеров зоны оттаивания породы. Установлено, что после отключения нагрева и циркуляции теплоносителя в замораживающих колонках может возникать обратная реакция, интенсивность которой определяется температурой той части ледопородного ограждения, которая осталась незамороженной и находится в непосредственной близости к замораживающим скважинам. Во избежание обратного промерзания породы необходимо выполнять математическое моделирование процесса с использованием детальной и актуализированной теплофизической модели, и разрабатывать мероприятия по поддержанию минимальных размеров зоны оттаивания с поочередным отключением колонок, либо формированию ее запаса, который позволит сохранить требуемые размеры до полного окончания работ по ликвидации всех скважин.

В начале июля 2024 г. состоялся XII международный семинар Банка России, Российской экономической школы и базовой кафедры Банка России в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» на тему «Конкуренция в финансовом секторе – барьеры, вызовы и пути дальнейшего развития». На семинаре были представлены доклады, посвященные оценке конкуренции в банковском секторе России, экономическим причинам доминирования крупных игроков в отдельных сегментах финансового рынка, влиянию цифровизации и развития экосистем на конкуренцию в финансовом секторе, выгодам и издержкам для общества.

В начале июля 2024 г. Европейский центральный банк провел форум по вопросам политики центральных банков «Денежно-кредитная политика в эпоху трансформации»2. В этом обзоре кратко описана академическая часть конференции с фокусом на темах инфляции, экономического роста, климатических и геополитических рисков, имеющих прикладное значение для политики центральных банков, а также на теме долгосрочных равновесных процентных ставок и их роли в принятии решений ёпо денежно-кредитной политике.

Весной 2020 г. пандемия COVID-19 вынудила регуляторов фондовых рынков ряда европейских стран ввести запрет на короткие продажи. Я анализирую, как этот запрет повлиял на волатильность рынков и риск экстремальных изменений цен на акции. Запрет коротких продаж считается средством предотвращения крупных обвалов фондового рынка, поскольку устранение продавцов, играющих на понижение, уменьшает вероятность падения цен на акции. Я прихожу к выводу, что введение такого запрета увеличивает показатели рыночного риска, такие как стоимость под риском и ожидаемые потери доходности акций. Установленные регуляторами требования к капиталу банков в части рыночного риска основаны на вышеупомянутых показателях. Резкое изменение любого из них усиливает уязвимость банков к колебаниям цен на акции и подталкивает их к продаже активов для устранения нарушения требований к достаточности капитала. Дополнительные продажи, вызванные последним фактором, ведут к дальнейшему снижению цен на акции. Продажа активов во время кризисов вряд ли может быть прибыльной, что, в свою очередь, также уменьшает капитал. Таким образом, запрет коротких продаж, призванный уменьшить панику на рынках, ведет к дальнейшему падению цен на акции в экономиках, где банки – ключевые игроки. Я показываю, используя данные европейских рынков за 2020 г., что запрет коротких продаж ведет к значительному повышению стоимости под риском (от 15 до 18% в зависимости от методологии расчета) и росту ожидаемых потерь на 30%.

Эта работа посвящена применению ансамблевых и нейросетевых методов машинного обучения, в частности методов CatBoost и LightGBM и сверточных нейронных сетей, для прогнозирования ВВП. В исследовании используется база винтажных данных, что позволяет выявить влияние пересмотров статистической информации на точность моделей. Полученные нами результаты показывают, что комбинации нейросетевых методов сохраняют прогнозное преимущество по сравнению с эталонными моделями – авторегрессией первого порядка, динамической факторной моделью и байесовской векторной авторегрессией – на панели стран, в том числе в периоды, включающие пандемический кризис, на предварительных и пересмотренных данных. Согласно эконометрическому тесту на доверительное множество моделей, к числу наиболее точных методов прогнозирования ВВП относятся сверточные и рекуррентные нейронные сети. Пересмотры статистических данных приводят к росту среднеквадратической ошибки эталонных моделей, ансамблевых и нейросетевых методов машинного обучения.