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以任务为导向的无线通信，用于智能无人系统中的协作感知
摘要 - 集中感知（CP）表明，在智能无人系统（IUSS）中实现了更全面和可靠的环境实现。然而，由于CP任务的特征和无线通道的动态，CP的实施仍然面临着关键的挑战。在本文中，提出了一个面向任务的无线通信框架，以共同优化通信方案和CP程序。我们首先提出了渠道自适应压缩和鲁棒融合方法，以在无线通信约束下提取和利用最有价值的语义信息。然后，我们提出了一种面向任务的分布式调度算法，以确定在动态环境下的CP的最佳合作者。主要思想是在安排时学习，其中协作实用程序可以通过低计算和沟通开销有效地学习。在连接的自主驾驶场景中进行案例研究以验证拟议的框架。最后，我们确定了几个未来的研究方向。
以人为本，以目标为导向的护理帮助我的患者改善了生活质量
目标是帮助患者改善生活质量时，直接专注于对每个患者最重要的活动和关系是有意义的。这可以通过遵循三步过程（包括1）与患者围绕对他们重要的事物建立联系的三步过程来最有效地完成，2）共同制定目标面向目标的计划，以及3）与患者，家人，团队成员和顾问合作，以增加成功的可能性。一旦掌握了这种方法并建立了必要的系统，过程和关系，这不应花费更多的时间，而不是以问题为导向的方法，几乎可以肯定，对于医师和患者来说，这都会更加满意。对基于人群的质量指标的影响尚不确定。尽管患者可能会选择遵循标准建议，但那些这样做的人可能更有可能遵守他们。（J Am Board Fam Med 2024; 37：506–511。）
以应用为导向的全量子计算堆栈整体基准测试
量子计算系统需要根据其预期执行的实际任务进行基准测试。在这里，我们提出了 3 个“应用驱动”电路类别用于基准测试：深度（与变分量子特征值求解算法中的状态准备相关）、浅层（受 IQP 型电路启发，可能对近期量子机器学习有用）和平方（受量子体积基准测试启发）。我们使用几个性能指标来量化量子计算系统在运行这些类别的电路时的性能，所有这些性能指标都需要指数级的经典计算资源和来自系统的多项式数量的经典样本（位串）。我们研究性能如何随所使用的编译策略和运行电路的设备而变化。使用 IBM Quantum 提供的系统，我们检查了它们的性能，结果表明噪声感知编译策略可能有益，并且根据我们的基准测试，设备连接性和噪声水平对系统性能起着至关重要的作用。
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。
通过以生物吸附为导向的过程在废水处理中应用的基于大麻的材料：审查
在人口不断增长和工业化的背景下，废水污染的抽象处理是一个关键问题。实际的治疗方法很昂贵，不完全有效，并且依赖化石燃料衍生的化学物质，因此要求对天然材料（例如大麻）采用替代性吸附方法。工业大麻（大麻sativa linn）是一种高产的年度工业作物，该农作物是从茎和种子中的油中收获的。大麻是一种多功能植物，由于其多种用途，例如建筑材料，纺织品，纸张，食品和饮料，汽车，化妆品和药物。废水处理是另一种创新应用。的确，过去十年中，在基于大麻的材料的研究中显示了一种爆炸，用于从EF流体中生物吸附金属离子，这表明工业大麻是环境应用最有前途的材料之一。大麻产物可以用作颗粒状或毛毡形式的生物吸附剂，也可以制备非惯性活性碳，均用于生物吸附过程中。在对生物吸附的简要描述后，描述了可以用作污染物生物吸附剂的不同类型的基于大麻的材料。
一种以任务为导向的方法来管理我们的全球水挑战和机遇
水文循环不平衡。同时，政府数十年来一直犯有水资源不善，导致了广泛的水资源稀缺，污染和不平等。全球水经济学委员会强调需要保护地球的水文周期为全球共同利益，需要系统性，集体和经济性的行动。本政策简介强调了委员会采用五项解决全球水危机的任务的建议：食品系统，自然栖息地，循环经济，水效率以及水，卫生和卫生（WASH）。它探讨了对政府设计，制定和提供面向任务的政策至关重要的四个支柱，这些政策针对最紧迫的水挑战：面向任务的政策设计，面向成果的工具和机构，共生伙伴关系以及动态公共部门的能力。为确保正义是我们对全球水危机的反应的中心，本文建议，效率，公平和环境可持续性（3ES）的原则在所有水上任务中削减。
贝莱德堡以结果为导向的ETF套件，带有加速返回策略
简化了2025年1月16日通过ETF包装纸纽约的复杂加速回报策略的访问权限 - 以结果为导向的ETFS Space已将指数增长从过去五年中的5亿美元增长到超过1600亿美元，因为更多的投资者通过ETF的流动性和透明度寻求差异化的企业。1这个市场还见证了产品创新的重大进展。今天，贝莱德通过iShares大帽子加速ETF（CBOE：TWEX）的推出，扩大了面向结果的产品套件，以帮助投资者寻求增强的回报，最大收益（“ CAP”），由基础ETF的价格返回，Ishares Core s＆p 500 etf（n nyyse：nyse：iv）代表。作为该公司以结果为导向的ETF套件的首次加速回报策略，Twix旨在帮助投资者在适度的增长环境中寻求更好的回报，并鉴于其独特的结构提供了差异化的回报来源。TWAX将基础ETF与创建“加速区”的选项相结合，以便在整个结果期间保持一定程度，直至一定程度。这种独特的结构使Twox能够寻求在加速ETF类别中提供最高的盖子和最低费用。新ETF采用了一种期权策略，该策略旨在为投资者提供大约两倍的IVV价格回报（加速回报），直到近似上限，同时旨在在整个结果期（日历季度）中持有IVV的下行价格回报。鉴于2025年1月16日的发布日期，第一个结果期比完整的四分之一结果期短。Twix的第一个结果周期的大约上限为5.82％的管理费。结果周期每季度重置，此时上限将根据市场条件而变化。由于与贸易和国际政策相关的不确定性可能会导致增长速度较慢，因此Twix X为投资者提供了一种针对增强回报和更清晰成果的新工具。“一个调节市场可能是寻求有吸引力回报的投资者的障碍。随着投资者越来越多地转向对股票市场表达意见的精确工具，他们现在拥有从保护到增强回报的产品。“ Twipx代表了我们产品创新之旅的最新一步，以及我们在面向结果的ETF领域中的野心。”
设计的金属蛋白组装体中氧化还原和金属导向的结构多样化
人们对设计能够改变构象或改变组装状态以响应不同刺激的蛋白质产生了浓厚的兴趣，这些刺激包括配体结合、11、12 金属配位、13、14 磷酸化、15、16 和半胱氨酸氧化/还原。17、18 虽然确实存在几种此类人工多状态系统的例子，3、11–20 但设计对多种刺激作出反应的蛋白质或从单个蛋白质序列/结构中获得两种以上结构不同状态的能力却受到限制（图 1a）。21 这主要是因为大多数蛋白质设计策略都涉及实施广泛的非共价相互作用（特别是疏水堆积），以获得与深自由能最小值相对应的单一稳定结构。21–24 这种策略不仅限制了结构多样化的潜力，而且降低了所得蛋白质结构对刺激作出响应和可重构的潜力。
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 中的创造力：目标导向的动机和领域......
近年来，越来越多的人被诊断患有 ADHD，这是一种神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动（例如，Garfield 等人，2012 年）。尽管 ADHD 通常在儿童时期首次被诊断出来，但症状往往持续到成年期（Biederman、Petty、Evans、Small 和 Faraone，2010 年）。这种疾病可能会给人们的生活带来相当大的问题：ADHD 与较低的学业和职业成功有关，并且患抑郁症、焦虑症和成瘾的风险增加（Biederman 等人，2006 年；Faraone 等人，2000 年）。然而，在需要人们发挥创造力的情况下，ADHD 可能具有某些好处。先前的研究表明，创造力，即产生新颖而有用的想法的能力（Amabile，1996），受益于注意力分散和忽略环境中与任务无关的刺激的能力降低（Baird 等人，2012；Carson、Peterson 和 Higgins，2003）。在创造性任务期间，对与任务无关的信息进行分散处理可能会激活不常见的联想，从而产生原始的信息组合。此外，精力充沛、冲动和敢于冒险似乎有助于创造力（Barron 和 Harrington，1981；Feist，1998）。因此，容易分心、多动和冲动的人，例如患有 ADHD 的人，可能比没有这些症状的人更有创造力。事实上，研究表明，患有 ADHD 的成年人（与对照组相比），以及
明尼阿波利斯的索马里移民以文化为导向的糖尿病教育
推荐引用推荐引用Falkowski，A。，Neumair，Y。，＆Quickert，K。（2023）。针对明尼阿波利斯索马里移民的文化为导向的糖尿病教育[伯特利大学硕士学位]。火花存储库。https://spark.bethel.edu/etd/986