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小卫星可靠性：评论十年
小型卫星的进步以及低成本发射的可用性导致了越来越多的太空任务。由于空间比以往任何时候都更容易获得，因此出现了新的和创新的任务。对卫星的可靠性趋势的广泛理解可以指导这些未来的任务取得成功。因此，越来越多的太空行业专注于设计的早期阶段。本文的目的是调查过去三十年来推出的小型卫星的可靠性。在1990年1月至2019年12月之间发射的卫星，本研究的重量在40kg -500kg之间。数据集由866个地球式卫星组成。这项研究利用Kaplan-Meier估计量来计算非参数可靠性函数。然后，可靠性结果用于拟合参数模型，例如Weibull分布，以识别可靠性趋势。数据集是根据卫星任务，发布年度，开发人员，设计生活和轨道倾向来进一步分类的，以分析其特定的可靠性趋势。最后，对该数据集进行了量化卫星子系统对卫星故障的贡献，并且确定了高（ER）倾向的子系统。本研究中获得的结果应有助于对小卫星及其子系统的可靠性/冗余分配。它还支持小型卫星设计决策，测试策略并为未来任务制定可靠性增长计划。此外，了解过去几十年的可靠性趋势可能会提高本十年来小卫星的可靠性。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。
具有量子传感器网络的解析函数的海森堡缩放测量协议
纠缠是量子技术的宝贵资源。在计量学中，纠缠探针比非纠缠探针能进行更精确的测量 [ 1 – 6 ]。除了使用纠缠探针来增强对单个参数的测量之外，利用纠缠来同时估计多个参数或这些参数的函数最近也引起了人们的兴趣，因为它在纳米级核磁共振成像等任务中具有潜在的应用价值 [ 7 – 15 ]。在本文中，我们致力于推广参考文献 [ 15 ] 的工作，该工作证明了与 d 个量子比特耦合的 d 个参数的线性组合的估计量的方差下限。我们将这种方法推广到测量 d 个参数的任意实值解析函数，并且我们表明纠缠可以将这种估计的方差降低 O(d) 倍。最后，我们提出了一种在长测量时间极限内渐近地实现最优方差的协议。此外，当参数耦合到 d 干涉仪或干涉仪和量子比特的组合时，我们提出了一种类似的海森堡缩放协议来改善测量噪声。然而，在这种情况下，我们缺乏最优性的证明。我们还可以使用参考文献 [ 16 ] 中提出的协议将参数耦合到通过同差测量检测到的连续变量。我们还将研究这种协议在场插值中的应用。假设 se
通过ARG衍生的IBD估算进化和人口参数
从基因组序列样本中的进化和人口统计学参数推断通常是通过首先推断出相同的逐种（IBD）基因组段进行的。通过基于祖先重组图（ARG）利用有效的数据编码，我们获得了与当前方法相比的三个主要优势：（i）无需在IBD段上施加长度的阈值，（ii）IBD可以定义IBD，而无需进行无需重新组合的损失，并且（III II II II III）可以定义IBD，并且（III II II II II III），并且（III II II III）可以进行统计学上的损失。一组序列对，与样本量线性缩放。我们首先在模拟数据中获得真实的IBD信息时首先演示有力的推论。对于从真实数据推断出的IBD，我们提出了近似贝叶斯计算推理算法，并使用它表明即使是较差的短IBD段也可以改善估计。我们的突变估计量估计器与以前发布的方法相似，尽管用于推断的数据降低了4000倍，我们发现了人类种群之间的显着差异。计算成本限制在我们的方法中模型的复杂性，但是我们能够结合未知的不明智参数和模型错误指定，仍然可以找到改进的参数推断。
系统的系统效率和功率评估... -CDN
热再生氨基电池（TRABS）使用低温（t <100°C）热量提供相对于其他废热装置的固定能量和功率，具有较高的功率密度和效率。Trabs是废热设备中研究的活跃领域，但是目前，该系统的哪个方面几乎没有达成共识，即限制Trab性能以及最大程度的效率。在此使用实验和数值模型来检查Trab系统中电池和蒸馏柱对关键操作变量的敏感性，从而确立了实际限制并确定改善性能的焦点领域。电池电量对欧姆损失的敏感性比动力学和传质损失高八倍，而不论工作温度如何，并且在75°C下模拟的峰值功率密度为18.8 mW cm -2。理论能源效率限制的定义为一系列氨含量和操作压力，比以前的估计量高于以前的2-3次 - 3次 - 3次 - 3次 - 3次 - 3次。大气压柱的操作与亚气流压力相比使用了更多的废热。估计，对于天然燃气轮机的功率输出的每1％，电池的体积将占9.2 m 3，但是随着细胞电导率的实际改善，尺寸将降低到2.5 m 3。这项工作中介绍的结果将通过关注最小化欧姆损失并提供特定数据以使未来的TRABS的完整系统评估来帮助简化未来的发展。
金融包容性对经济增长影响的新见解：全球视角
金融包容性对包容性增长至关重要，它提供的政策解决方案可消除将个人排除在金融市场之外的障碍。本研究使用 2002 年至 2020 年按收入和地区分类的大量面板数据，从全球视角探讨金融包容性对经济增长的影响。分析首先开发一个全面的综合金融包容性指数，该指数由金融服务的渗透率、可用性和使用情况组成，并估计使用已知变量增强的异构面板数据模型。面板协整检验的结果支持了全面板、收入水平和区域水平经济体的经济增长、金融包容性和控制变量之间的长期关系。此外，该研究采用 GMM（广义矩方法）方法，使用系统 GMM 估计量来检验金融包容性和控制预测变量对经济增长的影响。 GMM模型结果清晰地表明，金融包容性在所有面板数据上都对经济增长具有显著的正向影响，这意味着金融包容性是促进世界经济快速增长的有效工具。最后，研究深入探讨了各预测因子之间的因果关系，提供了经济增长与金融包容性之间双向因果关系的统计证据，而仅支持从信贷到私营部门、外国直接投资、通货膨胀率、法治、入学率和贸易开放度的单向因果关系，没有反馈因果关系。此外，研究未能提供从年龄抚养比和人口到经济增长的因果关系证据。
影子经济与外国直接投资：腐败和土地资源的作用
摘要 目的——本研究考察影子经济如何影响外国直接投资 (FDI)。 设计/方法/方法——本研究利用 1997 年至 2015 年期间包括 124 个国家的面板数据集。有关影子经济、FDI 和宏观经济特征的信息来自联合国贸易和发展会议 (UNCTAD) 和世界银行数据库。采用了各种计量经济学方法，例如具有固定效应估计量的面板普通最小二乘法 (OLS) 和两步系统广义矩估计法。 发现——研究结果表明，影子经济对总 FDI 流入产生负面影响，这种不利影响主要是由 FDI 的一个组成部分——绿地投资所驱动。此外，作者提供的证据表明，在腐败程度较高、土地资源较少的国家，影子经济对 FDI 流入的影响更具破坏性。 实际意义——总体而言，这项研究提出了一个重要的政策含义，即影子经济应该受到更严格的控制，因为它会损害 FDI 流入，尤其是绿地投资。原创性/价值——本研究是首次评估影子经济对不同 FDI 类型的影响的尝试之一。此外，它还研究了在考虑腐败和土地资源等因素时影子经济与 FDI 流入之间的关系如何变化。关键词影子经济、FDI、绿地投资、跨境并购、腐败论文类型研究论文
赛车手：认识论风险敏感的RL可以通过更少的撞车事故进行快速驾驶
摘要 - 强化学习为机器人控制提供了一个吸引人的框架，因为它仅通过现实世界的互动才能纯粹学习表达政策。但是，这需要解决现实世界的约束并避免在训练过程中造成灾难性失败，这可能会严重阻碍学习进步和最终政策的表现。在许多机器人设置中，这相当于避免某些“不安全”状态。高速越野驾驶任务代表了对此问题的特别挑战性的实例化：高回报策略应尽可能积极地驱动驱动力，通常需要接近“安全”状态集的边缘，因此在该方法上承担特定的负担，以避免频繁失败。既学习高表现的政策，又避免过度失败，我们提出了一个增强学习框架，将对风险敏感的控制与自适应动作空间课程相结合。此外，我们表明我们的风险敏感目标会自动避免配备认知不确定性的估计量。我们在小规模的拉力赛上实施了算法，并表明它能够为现实世界中的越野驾驶任务学习高速政策。我们表明，我们的方法大大减少了培训过程中的安全违规数量，实际上导致在驾驶和非驾驶模拟环境中都具有类似挑战的驾驶和非驾驶模拟环境中的绩效策略。
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
在加密自我...
加密自我选择是由现代综合共识协议所采用的范式，以选择具有块的“领导者”。 Algorand [Chen and Micali，2019年]提出了规范协议，Ferreira等人。[2022]在战略参与者的最大分数上建立界限（𝛼，𝛽）可以作为其股份𝛼 𝛼和网络连接参数𝛽 𝛽的函数。虽然它们的下限和上限都是不平凡的，但它们之间存在很大的差距（例如，它们建立𝑓（10％，1）∈[10。08％，21。12％]），公开一个问题，即这些操纵的关注程度有多重要。我们将计算方法开发为任何所需的（𝛼，𝛽）的指甲𝑓（𝛼，𝛽），以达到任意精度，并在广泛的参数上实现我们的方法（例如，我们确认𝑓（10％，1）∈[10。08％，10。15％]）。从方法论上讲，估计𝑓（𝛼，𝛽）可以用作估算高精度的马尔可夫决策过程的价值，其状态是实数列表。我们的方法论贡献涉及（a）重新提出问题，而是将问题计算为高精度的分布的预期价值，该分布是非线性采样操作员的定点，以及（b）可证明由各种截断和采样估算所引起的误差界定该分布的误差（似乎可以在封闭形式求解）。一个技术挑战是，基于自然采样的目标分布平均值的估计值不是公正的估计量，因此我们的方法一定超出了声称足够多的样本以接近平均值的范围。