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科学事实说明的状态
预测不确定性的来源所有预测本质上是对天气，气候和水的这种不确定性的有效沟通，使用户的决定受益。由于数值模型被广泛用于天气预报和水文预测，因此受到了两个主要不确定性来源的影响。由于观察不完善的观察结果以及在预测开始时准备网格输入数据时引入的错误，预测不确定性的第一个来源来自“初始条件”。第二个是由于“模型结构”造成的，是由于模型如何在模拟过程中近似大气，海洋和水文演化而引起的。尽管NOAA通过改进的观察结果（包括最新的NOAA卫星套件以及改进的数据同化和数值建模技术）来减少预测不确定性，但仍然存在一些预测的不确定性，因为即使是模型估算的小错误也会随着预测的增加而增加。此外，对未来国家的预测会受到现实世界建模的不确定性的影响。为了解决这个问题，NOAA考虑了许多模型模拟，称为合奏，并使用统计技术来表征不确定性并提高预测准确性和可靠性。NOAA如何通信预测不确定性确定性或单一值预测（例如温度将为75度），更易于传达，但不包括与预测不确定性有关的信息。
学习现实世界图像不完美的监督
现实世界的图像旨在消除各种不良天气相关的伪影。由于同时捕获图像对的不可能，现有的现有世界脱水数据集经常表现出不一致的不一致，位置和地面真实性之间的纹理和质地，并导致输入降解的图像，从而导致不完善的监督。这种非理想的监督对基于学习的脱水甲基动物的训练过程产生负面影响。在这项工作中，我们尝试通过统一的解决方案解决各种不一致的解决方案。具体而言，通过信息瓶颈理论所涉及的，我们首先开发一个一致的标签构造函数（CLC），以生成伪标签，同时与输入降级的图像尽可能一致，同时消除大多数与天气相关的降解。在特定的情况下，电流输入的多个相邻帧也被送入CLC，以增强伪标记。然后，我们将原始的不完美标签和伪标签汇总，以通过拟议的信息分配策略（IAS）共同监督降雨模型。在测试期间，仅使用脱气模型用于推断。在两个现实世界中的deweathering数据集上进行的实验表明，我们的方法有助于现有的脱水模型实现更好的表现。代码可在https://github.com/1180300419/ Interfect-deweathering获得。
量子机器学习：数据库研究的基础、新技术和机遇
在过去的几年中，量子计算领域取得了显著的进展。量子计算机的原型已经存在，并通过云服务（例如 IBM Q experience、Google quantum AI 或 Xanadu quantum cloud）提供给用户。虽然容错和大规模量子计算机尚未面世（而且可能在很长一段时间内都不会面世，甚至永远不会面世），但这项新技术的潜力是不可否认的。量子算法已被证明能够在多项任务上胜过传统方法，或者在合理的复杂性理论假设下无法通过传统方法进行有效模拟。据推测，即使是不完善的当今技术也比传统系统具有计算优势。最近的研究正在使用量子计算机来解决机器学习任务。同时，数据库社区已经成功地将各种机器学习算法应用于数据管理任务，因此结合这两个领域似乎是一项有前途的努力。然而，量子机器学习对于大多数数据库研究人员来说是一个新的研究领域。在本教程中，我们将对量子计算和量子机器学习进行基本介绍，并展示其对数据库研究的潜在优势和应用。此外，我们还将演示如何将量子机器学习应用于数据库中的连接顺序优化问题。
汞暴露对神经退行性疾病的影响：汞暴露对神经退行性疾病的传统汇编影响：Traditit
由于环境污染而摘要，人们暴露于各种重金属，包括日常生活中的汞。汞在自然界中广泛发现，用于温度计，气压计和牙齿填充物。是一种有毒的重餐，以三种不同的形式发现具有有毒作用的不同机制。Citaus会引起各种有毒作用，例如蛋白质结构恶化，活性氧和酶抑制作用增加。神经退行性疾病，不完善的蛋白质破坏和聚集，氧化应激以及线粒体功能障碍和金属毒性的自由基形成。有几个证据表明汞和化合物会引起神经退行性疾病。可以观察到毒性作用，例如由于汞暴露而导致的DNA崩解和神经元完整性的破坏。对神经元的严重损害会导致神经元损失，而神经元损失使神经退行性疾病中不可避免地发生。在这篇综述中总结了这篇评论中的阿尔茨海默氏症人，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和多发性硬化症疾病。研究表明，汞暴露可能与所有神经退行性疾病，尤其是阿尔茨海默氏病有关。总而言之，可以说汞可能与神经变性和依赖性病理状况有关。关键字：汞，阿尔茨海默氏病，神经退行性疾病，神经退行性疾病
由 Quantum Magic 提供支持的零度和有限温度量子模拟
我们引入了一种量子信息理论启发的方法来改进近期量子设备上多体汉密尔顿量的表征。我们设计了一类新的相似变换，当将其作为预处理步骤应用时，可以大大简化汉密尔顿量，以便在量子硬件上进行后续分析。根据设计，可以使用纯经典资源有效地识别和应用这些变换。在实践中，这些变换使我们能够缩短必要的物理电路深度，克服不完善的近期硬件所施加的限制。重要的是，我们的变换质量是可调的：我们定义了一个变换“阶梯”，以更经典的计算为代价产生越来越简单的汉密尔顿量。使用量子化学作为基准应用，我们证明我们的协议可以显著提高数字和模拟量子硬件上零温度和有限温度自由能计算的性能。具体来说，我们的能量估计不仅优于传统的 Hartree-Fock 解决方案，而且随着我们调整转换质量，这种性能差距也在不断扩大。简而言之，我们基于量子信息的方法为在近期硬件上实现有用且可行的量子化学算法开辟了有希望的新途径。量子化学的一个核心任务是确定电子汉密尔顿量的基态能量和有限温度自由能。虽然许多算法旨在利用量子硬件来解决问题 [ 21 , 31 , 47 , 48 ]，但近期硬件的限制，尤其是有限的电路深度，带来了挑战。解决这一难题的一种方法是
考虑效率下降和定期重新接种疫苗的 SIRS 模型
在本文中，我们扩展了数学流行病学中的经典 SIRS（易感-感染-恢复-易感）模型，加入了一个接种疫苗的区间 V，以解释不完善的疫苗，其效力会随着时间的推移而减弱。SIRSV 模型将人群分为四个区间，并引入了定期重新接种疫苗以减弱免疫力。假设疫苗的效力会随着接种疫苗后的时间推移而衰减。对人群进行定期重新接种疫苗。我们为连续接种疫苗时间开发了一个偏微分方程 (PDE) 模型，并在离散化接种期时开发了一个耦合的常微分方程 (ODE) 系统。我们分析了 ODE 模型的均衡，并研究了无病平衡 (DFE) 的线性稳定性。此外，我们探索了一个优化框架，其中疫苗接种率、重新接种疫苗时间和非药物干预 (NPI) 是控制变量，以尽量减少感染水平。优化目标是使用不同的基于规范的感染个体测量来定义的。使用路径跟踪方法对模型在不同控制参数下的动态行为进行数值分析。分析重点关注疫苗接种策略和接触限制措施的影响。分岔分析揭示了复杂的行为，包括双稳态、折叠分岔、前向和后向分岔，强调需要结合疫苗接种和接触控制策略来有效管理疾病传播。
解决现代量子的车辆路由问题
领先的国际公司在竞争中已经使用了用于解决优化问题的摘要混合量子经典服务，而实现“量子优势”是绝对的全球趋势。量子计算的使用允许加速解决几种经济问题，物流，病毒学和许多高科技的解决方案，这些技术决定了该领域在世界范围内的基础研究的融资。本文的目的是研究用于解决量子计算机上的路由问题的算法。应注意的是，现代量子计算机对Qubits的数量和量子位之间的连接数量或电路深度有限的连接数量都有重大限制。此外，现代量子计算机只能提供结合优化问题的近似溶液，这是由于技术创造和维持量子状态稳定性和许多其他物理局限性的技术不完善的结果。这意味着许多路由算法将无法很快能够在量子计算机上运行。因此，作者将量子算法的审查限制为解决车辆路由问题的综述到已在实际量子计算机上测试的算法列表，并为其开发人员提供了程序的源代码。算法和计算方案，用于解决IBM和D-WAVE的现代混合量子量子云服务以及量子计算机模拟器上的车辆路由问题。关键字1量子计算机，量子计算机数学，值，车辆路线问题，旅行推销员问题
2021年3月，摘要澳大利亚的国家电力市场在世界上最长，最弦的传输网络之一中运营。 2016-
2021年3月，摘要澳大利亚的国家电力市场在世界上最长，最弦的传输网络之一中运营。2016 - 2020年的投资超级循环（其中有13,000兆瓦的可再生能源）逐渐揭示了可再生工厂网络托管能力的限制。在本文中，分析了由超级循环引起的副作用。可再生投资失败的大多数来源与系统强度恶化有关，即。相关的连接滞后，补救和削减成本。尽管一个多区域市场，但NEMS的位置投资信号仍然明显强大。更改节点安排可能会提高调度效率，但更大的政策问题正在迅速降低网络托管能力的新可再生能源，不完善的调节和与增强相关的监管滞后。市场参与者寻求比监管框架允许的更快。可再生能源区（REZ）通过i）进行了检查。由消费者资助的监管模型和II）。可再生发电机资助的市场模型。“超大规定的夹层”设施被视为REZ资本资金的关键要素。它构成了优化基于市场的REZ传输增强和中等赞助商瞬态不足的风险的手段。关键词：电力，可再生能源区，传输投资，位置投资信号。JEL分类：D25，D80，G32，L51，Q41。该工作文件的同行评审版本随后发表为：Simshauser，P。（2021），“澳大利亚国家电力市场的可再生能源区”，《能源经济学》，第101卷，第105446页。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
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尽管心血管医学方面取得了重大进步，但心脏猝死（SCD）仍然是一项巨大的医疗和社会挑战，每年都有数百万的生命。防止SCD的努力受到了不完善的风险预测和不充分解决心律失常发生的解决方案的阻碍。尽管复苏策略目睹了实质性的演变，但有必要加强各种位置和医疗保健结构之间的社区干预和紧急医疗系统的组织。随着21世纪的所有技术和医学进步，心脏骤停（SCA）的生存在世界大多数地区仍然低于10％的事实是不可接受的。认识到这一迫切需求，构成了SCD的柳叶刀委员会，将30个国际专家召集在一起。在解决SCD方面的一致进步将需要进行全面改进的SCD预防方法，并进行了广泛的政策变化，这将增强政府和基于社区的计划的发展，以最大程度地利用SCA的生存，并在活动结束后全面参加幸存者和死者的家庭。国际合作努力，最大程度地利用并连接各种研究组织的专业知识，需要优先考虑正确解决已确定的差距。委员会非常重视制定涵盖SCD预防和治疗方面的多学科战略的需求。委员会对该领域的当前科学努力进行了批判性评估，并提出了重要的建议，以挑战，激活和加强科学和全球社区的努力，并通过新的方向，研究和创新来减轻全球SCD负担。