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1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源
向分散制造转型的潜在技术成本驱动因素
关于增材制造 (AM) 的热门讨论通常认为 AM 将导致从集中式制造转向分布式制造。然而，分布式配置在实现规模经济方面可能面临更多障碍。我们结合基于流程的成本模型和优化模型来分析制造地点的最佳位置和数量，以及生产、运输和库存成本之间的权衡。我们以商用航空维修市场为例，以钛喷气发动机支架为例，作为非飞行关键部件类别的典型。我们针对三种不同的场景进行分析，一种对应于当前的技术状态，两种代表 AM 技术的潜在改进。我们的结果表明，当考虑到一系列合理的技术改进时，成本最小化的制造地点数量不会有显著变化。在这种情况下，分布式制造仅适用于一组非关键组件，这些组件可以在同一设备上生产，认证要求最低，年需求量达数万个。对于不需要热等静压的组件，分布式制造在小批量生产时具有吸引力。
单分散胶体量子点簇内的均匀共振能量转移
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时，才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此，从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲，这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下，QD 不会聚集且不会相互耦合，因此它们无法实现同质 FRET。然而，鉴于它们的高浓度，内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光，但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象，在整个 QD 群体的规模上，依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13)，同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象，涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠，方式与 IFE 类似，只要 ∆ S ≳ δλ ，即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内（见图 S2）。出于这些原因，我们在此建议，首先，计算由于内滤波效应（IFE）引起的红移，其次，将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。
网络中学习增强的分散在线凸优化
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化，这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法（LADO-Lin），该算法以线性方式将机器学习（ML）策略与基线专家策略相结合。我们表明，虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能，但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制，我们提出了一种新颖的在线算法（LADO），该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测，从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限，揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡，并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后，我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。
激光粉末床熔合过程中增强陶瓷的分散
激光粉末床熔合中的功能分级材料成分有可能制造具有定制性能的复杂组件。实现这一目标的挑战在于，当前的激光粉末床熔合机技术仅设计用于处理粉末状原料。本研究介绍了一种用于激光粉末床熔合的多原料材料打印方法。利用胶体雾化，在激光粉末床熔合过程中，碳化钨纳米颗粒成功沉积在 316L 不锈钢粉末床上。通过这种方式，在惰性处理室气氛下，一定量的碳化钨纳米颗粒均匀分散在粉末床上。结果，用这种方法打印的样品强度有所增加。同样，胶体介质在产生的微观结构中也起着重要作用。它导致形成一致稳定的熔池和坚固的晶体结构。给出了成功分散大量纳米颗粒的建议。此外，还介绍并讨论了材料雾化在激光粉末床熔合中的应用前景。
确定尼泊尔农村电气化的最佳分散可再生能源系统
摘要：电力供应被普遍认为是经济和社会发展的重要因素。此外，世界能源消耗依赖于化石燃料等有限资源的使用，而这些资源会对环境和社会产生不利影响。作为一种替代能源，可再生能源成为确保可持续能源需求和照顾社会、经济和环境的关键替代能源。为了解决这些问题，联合国宣布到 2030 年实现全民获得负担得起、可靠和现代能源。在许多情况下，不同类型的可再生能源系统正在开发以满足能源需求，而没有考虑最佳替代方案。因此，本文试图通过分析与四个可持续性维度（技术、社会、经济和环境）相关的十九个可持续性指标，对尼泊尔农村电气化安装的分散可再生能源 (DRE) 系统进行优先排序。使用分析层次分析法在线软件 (AHP-OS) 模型对各种 DRE 系统进行排名。在查阅相关文献和咨询专家后，制定了合适的目标、标准、子标准和替代方案。结果表明，微型水电是尼泊尔分散式电气化的最佳电气化选择，其次是太阳能家庭系统、太阳能微电网和风能-太阳能混合系统。生物质被发现是尼泊尔最不优先考虑的替代方案。研究结果可以帮助政策制定者和决策者制定能源政策、计划和方案，并促进该国的可持续能源发展。同样，相关利益相关者也将受益于未来产品和服务的改进。关键词：可再生能源；可持续性；层次分析法；分散式 1. 简介
分散凯恩斯主义经济中的供给与需求
1 请参阅 Gopinath (2020) 中关于为何应将新冠疫情危机视为供给和需求冲击相结合的讨论。2 凯恩斯主义失业衡量特定要素市场的闲置程度。当要素需求下降，且由于名义工资刚性下降导致要素工资无法足够下降时，该要素的部分可用供给（可能本身已因负供给冲击而减少）无法达到均衡利用。例如，如果劳动力市场中的工资无法足够下降，因此一些工人希望以现行工资工作但找不到工作，就会发生这种情况。数据中衡量的失业率不仅反映了凯恩斯主义失业，还反映了摩擦性失业和古典失业，以及被封锁的工人。
全球和欧洲区域性分散病史的完整基因组重建
抽象的肿块皮肤病病毒（LSDV）引起了影响牛的经济重要性。由于载体传播和人为扩散的结合，疫苗样重组剂的循环以及使用疫苗，其全球流行病学很复杂。其DNA基因组的缓慢分子演化限制了基于进化分析的准确跟踪遗传变异的效用，但尚未正式评估这种限制。此外，直到目前，受影响区域的整个基因组测序仍然斑驳。这项研究结合了LSDV全基因组的首次细粒度采样（2015- 2017年）东南欧洲（见）LSDV爆发，我们与精心策划的公共基因组一起研究了全球和区域病毒分散动力学。首先，单倍型网络可视化与参见LSDV爆发相关的有限遗传变异性显示出强烈的遗传变异性显示在国家之间发生了巨大混杂。我们还评估可以在LSDV中检测到遗传距离和地理距离之间的相关性。在全球范围内，我们展示了会计重组事件的重要性，该事件可能影响系统发育和植物学重建。在评估无重组对齐中的时间信号后，我们对肯尼亚样和近期野生型病毒的时间缩放的连续植物地理分析证实了LSDV的起源和全球传播历史。我们的分析强调了对DNA病毒的系统动力学方法的仔细选择和应用的重要性，以及整个基因组采样在流行和爆发领域的重要性，以提高我们对DNA病毒进化，流行病学和传播动态的理解。
评估保险中分散融资和区块链技术的潜力
1 defi描述了为了失去金融服务而开发的基础架构，流程和技术（参见Feng等人。2022;冯2023）。这是一组替代金融市场，产品和系统，使用加密资产和基于区块链或类似技术的智能合约运营（请参阅FSB 2022）。defi部署智能合同，在没有金融中介机构的区块链上执行各种金融服务活动，经常通过数字钱包中的加密资产进行付款（请参阅Oliver Wyman 2022）。2区块链是分布式数据库或所谓的分类帐，在计算机网络的节点之间共享。它以其在加密货币和Fefi系统中的作用而闻名。参见BIS2022。3第2.1节中的图2定义了三层的Defi/区块链保险。从最狭窄的意义上讲，它是指支持区块链的，相互风险共享的安排，而没有集中的金融中介机构，即所谓的DEFI保险或分散保险。从广义上讲，它包括使用智能合约和/或其他区块链技术作为提供常规保险服务的手段，所谓的区块链保险的手段。从最广泛的意义上讲，区块链保险还包括使用区块链技术来提高运营效率和/或开发新商机的保险活动。
BRS 计划采取“平衡行动”以分散反执政选票
卡纳塔克邦选举结果必将影响特伦甘纳邦议会选举，因为它提振了特伦甘纳邦国大党领导人的士气，他们曾表示卡纳塔克邦的结果也会在特伦甘纳邦重演。这意味着，如果国大党领导人的言论成为现实，执政党 BRS 将在特伦甘纳邦面临像在卡纳塔克邦一样的失败。如果卡纳塔克邦的结果在特伦甘纳邦重演，BRS 政府将成为失败者，因此 BRS 将不得不制定计划，防止卡纳塔克邦的悲剧在特伦甘纳邦重演。消息人士称，BRS 正在实施一项已准备好的计划，以阻止反对党赢得特伦甘纳邦议会选举。BRS 的策略是“发挥平衡作用，将反对党的选票分给国大党和人民党”，并在特伦甘纳邦上演帽子戏法。通过这一策略，BRS 将试图将反执政选票分给人民党和国大党。如果反执政选票在国大党和人民党之间分配，BRS 将凭借自己的票仓获胜。在卡纳塔克邦，人民党未能确保反执政选票在国大党和 JDS 之间分配，因此尽管成功获胜，但还是落败了