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在嘈杂的量子上探测多体定位...
由于自然变异性和不确定性，夏威夷太阳能发电的渗透不断增强，使Challenges向电网操作员提供了可靠的系统操作。需求响应（DR）有可能成为夏威夷实现其积极可再生能源目标的成本效率工具，同时保持电网的可靠性。夏威夷公共事业委员会已批准夏威夷电力公司修订的DR计划的投资组合。公司已发布了一项网格服务购买协议，并在其DR计划中订阅了最初的负载。本文提供了创新的分析方法和分布式光伏（PV）的全面经济评估，并与电池能量存储系统（BESS）配对了两个新的DR程序，包括快速频率响应和容量电网服务。考虑了二十个岛屿各个群岛的不同时间表和PV补偿计划，为配对系统提出了最佳调度和尺寸方法。发现，尽管最佳的资源配置和潜在的经济利益随塔里结构而变化，但可以最佳地派遣与PV配对的BES，以同时生成多个价值流。DR计划的补偿是一个重要的价值流，可帮助提高集成系统的成本效果。
量子上下文中的经典逻辑
普遍认为，量子力学需要由于其物理含量而对经典的预言进行修订。然而，为了模拟每个量子理论的命题，新的量子逻辑是必不可少的。在本文中，我们通过证明可以在量子环境中恢复经典逻辑来批判性地讨论这一说法，并考虑到Bohmian的力学。的确，这样的理论框架提供了必要的概念工具，以使实验命题的经典逻辑借助其清晰的形而上学的图像及其测量理论。更确切地说，将表明，经典命题演算的康复是该理论原始本体论的结果，这一事实尚未在有关Bohmian机制的文献中得到足够的认可。这项工作旨在填补这一差距。
精神病学的机器学习：让医生在黑匣子上？
算法和硬件的最新进展已经对机器学习产生了巨大的希望（ML），以成为复杂问题的几乎通用解决方案。这种热情迅速接管了医学研究，导致越来越多的出版物强调了ML的潜力，并伴随着越来越强烈的主张进入临床实践[1]。关于脑成像，通常是创新的领先者，这种发展背后的动机似乎很明显：MRI是高度标准化的，并且已经建立了数十年的受试者之间的分析。此外，几个大型和开放的数据集为模型培训提供了相对良好的资源[2]。精神病学也有临床需求：神经精神疾病是全球发病率和残疾调整后的生活年份的主要原因，因此，希望ML能够加速精神病学的诊断和疾病进度。尽管ML对精神病学有潜在的影响，但目前的状态和轨迹是否与高期望和经常大胆的诺言保持一致，这似乎是有争议的[3]。尤其是在精神病学中，需要更多考虑先决条件和更多方向来翻译
在混合经典/量子上计算实时相关函数
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