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量子游戏理论和近似量子nash平衡的复杂性
游戏理论是与计算机科学，经济学和社会科学以及其他学科的联系的有趣的研究主题。本文重点介绍了量子信息和组合背景下游戏理论的复杂性理论方面。量子游戏理论始于David Meyer [1]和Jens Eisert，Martin Wilkens和Maciej Lewenstein [2]的工作。1这些作品调查了涉及量子信息的游戏，突出了量子玩家比古典玩家具有优势的示例。随后分析了许多其他量子游戏示例，主要基于Meyer和Eisert，Wilkens和Lewenstein提出的框架。（例如，请参见有关摘要和参考的调查[6]。）这一工作的各个方面因多种原因而受到批评。对许多（但并非全部）量子游戏理论论文的批评的共同点是他们对经典行为的动机概念。尤其是，量子游戏理论论文中的古典参与者通常仅限于标准基础状态的连贯排列，或者是统一操作的类似限制类别，而量子播放器可以访问一组较少受限的单一操作集，可能是所有操作。这种古典性的概念，这是Meyer和Eisert，Wilkens和Lewenstein的原始例子中的关键要素，本质上邀请了量子玩家的剥削。量子信息理论中对clase行为的更标准的解释假定经典播放器操纵的任何量子系统的完全反应性。
基于储能的合成惯性和快速频率调节以实现电网平衡的实验方法
近几十年来，人们对可再生能源的兴趣日益浓厚。电网中通过电力电子连接的可变可再生能源资源数量不断增加，降低了总机械系统惯性。水电等频率调节资源将在平衡可变可再生能源资源方面变得更加重要，对稳定性和性能提出了更高的要求，以维持稳定的电网。本论文涉及非直接电耦合发电机组的机械惯性降低。论文首先描述了当今电网系统惯性情况，并介绍了两种用于估计用于提供合成惯性的电网频率导数的方法和一种用于增强同步发电机机械惯性响应的方法。在小规模实验装置中测试了合成惯性和增强惯性方法，并与北欧电网的测试结果进行了比较。设计并构建了一个全尺寸混合储能系统，使用分频法作为功率控制器。结果表明，基于功率频率导数控制器的合成惯性方法在纳米电网实验装置的正常运行期间实现了更好的电网频率质量。通过模拟和实验测试对结果进行了评估。混合储能解决方案的结果表明，通过使用河流水力发电厂的缓慢运行和电池储能系统进行频率控制储备，可以提高频率质量。
RTE 关于 2020-2021 年两年平衡的报告......
根据《电力平衡指南》第 50(3) 条和第 51(1) 条实施定义同步边界新不平衡结算的欧洲方法（已批准，自 2021 年 9 月 1 日起适用的版本） 根据《电力平衡指南》第 52(2) 条，建立平衡责任方不平衡结算协调的欧洲方法。（已批准，自 2021 年 9 月 1 日起适用的版本） 根据第 53(1) 条实施 15 分钟不平衡结算期（已批准，自 2022 年 4 月 1 日起适用的版本。根据 EB 条例第 62(9) 条的规定，法国监管机构已批准将 15 分钟不平衡结算期的引入推迟到 2025 年 1 月 1 日。）
叮咬：生存数据平衡的个人治疗效果
动机：估计干预措施对患者预后的影响是个性化医学的关键方面之一。通常，培训数据仅包括管理治疗的结果，而不是替代治疗的结果（所谓的反事实结果），通常会挑战他们的推论。基于观察数据，即对于连续和二进制结果变量都没有应用干预措施的数据。但是，如果在观察期内没有发生事件，则通常会根据事件时间数据记录患者结果，包括右审查的事件时间。尽管很重要，但事件时间数据很少用于治疗优化。我们建议一种名为BITES（生存数据平衡的个体治疗效果），该处理结合了治疗特定的半参数COX损失与治疗均衡的深层神经网络；即我们使用积分概率指标（IPM）正规化治疗和未处理患者之间的差异。结果：我们在模拟研究中表明，这种方法的表现优于最新技术。此外，我们在应用乳腺癌患者的同类中，根据六个常规参数可以优化激素治疗。我们在独立队列中成功验证了这一发现。可用性和实现：我们将叮咬作为易于使用的Python实现，包括计划的超参数优化（https://github.com/sschrod/bites）。本文基础的数据可在https://rdrr.io/cran/survival/man/man/gbsg.html和https://rdrr.io/cran/cran/survival/survival/man/man/rotterdam.html中获得。联系人：stefan.schrod@bioinf.med.uni-goettingen.de或michael.altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de补充信息：可在BreioNformatics Online获得补充数据。
健康，平衡的生活课程框架-CT.GOV
康涅狄格州教育部（CSDE）健康教育课程框架为地区提供了最佳实践方法，用于实施计划，持续和顺序的PK-12课程，以解决健康的身体，心理，社交和情感维度。有效的健康教育课程是基于研究的，理论驱动的，并为所有学生定义了明确的目标和行为成果。地区必须确保课程是基于标准和技能，在发展和文化上适当的，并旨在激励学生维持和改善健康，发展并展示健康的知识，态度，技能和实践。此外，健康教育是社会和情感学习的基础，并为学生提供了学习和练习这些基本技能的机会。最终，有效的课程促进了保护因素的发展，支持健康的成果，并使学生能够建立和实践健康的行为，并成为富有成效的健康公民。
离网区域和质量平衡的 EBA 分析
IR 货物规定第 18 条第 3 款。为了追踪互联基础设施中受相同质量平衡系统约束的液体或气体燃料的货物，可持续性和温室气体减排特性以及第 1 款所述的其他信息应在第一个入境点登记在联盟数据库中，并在最终消费点登记为消耗量。如果从互联基础设施中取出气体燃料并进一步转化为气体或液体燃料，则最终消费点被视为最终气体或液体燃料的最终消费点。在这种情况下，从从互联基础设施中取出气体燃料到最终气体或液体燃料的最终消费点的所有中间阶段都必须在联盟数据库中登记。
单层 WSe2 与 SiO2 之间的界面热阻：考虑光声声子非平衡的拉曼探测
在过去的十年中，拉曼光谱已被证明是一种强大的光谱方法，有助于了解纳米级复杂而迷人的能量传输世界。人们开发了各种基于拉曼的方法来测量二维材料和其他纳米级结构的热性能。光热拉曼法常用于确定原子级薄材料（如石墨烯和过渡金属二硫属化合物 (TMD)）的界面热阻 (R ″ tc ) 和热导率 (k)。[1–4] 该技术同时使用激光加热样品和拉曼信号表征。温度相关的拉曼信号和 3D 热传导模型用于提取热性能测量值。通过焦耳加热的拉曼测温法同样可以探测界面能量传输和热导率；通过用激光加热代替电流加热源，可以使用物理建模和温度相关的拉曼信号来确定 R ″ tc 。 [5,6] 最近，人们设计了另一种综合光热拉曼方法，使用连续波和脉冲激光来测量二维材料的热性能。[7] 该方法通过比较一系列激光光斑尺寸和脉冲持续时间的不同拉曼温度响应来测量单层和多层石墨烯的 k。此外，双激光拉曼测温法和双波长闪光拉曼映射法分别用于测量二维材料和纳米线的热导率。[8,9]
先进的物理失败分析技术，用于挽救裂缝，划痕或延迟不平衡的损坏样品
本文是IPFA 2020中发表的作品的扩展版。在上一篇论文中，引入了用于营救有裂缝，划痕或延迟性不均匀的损坏样品的高级物理失败分析（PFA）技术。在目前的工作中，将为一般设备中的潜在应用进一步利用这些技术。将通过对故障机制和救援过程的全面分析对三个典型的救援案件进行全面讨论。与通常需要备份样品的常规PFA技术相比，新颖的救援技术为应对延迟时的样本损害问题提供了更多的替代解决方案，而无需重新开始新的样本，从而浪费了机器时间和人力资源。这些新的PFA技术仅涉及可以轻松操纵的基本故障分析（FA）技能以及FA实验室中通常可用的FA设备，并将扩展PFA传统PFA的范围和能力，以帮助FA工程师在每日工作中提供高质量的FA结果，尤其是“处理”设备的高质量和高质量。
有害等位基因频率、遗传搭便车和连锁不平衡的变化揭示了非洲水牛在大陆范围内的高遗传负荷
高遗传负荷会对种群生存力产生负面影响，并增加对疾病和其他环境压力源的易感性。之前对南非两个非洲水牛 (Syncerus caffer) 种群进行的微卫星研究表明，由于有害等位基因的高频率出现，全基因组遗传负荷很大。本研究评估了这些等位基因在大部分水牛分布范围内的出现情况，它们对雄性身体状况和牛结核病抗性产生负面影响。利用来自 34 个地方（从南纬 25 度到北纬 5 度）1,676 头动物的现有微卫星数据（2-17 个微卫星位点），我们发现了与上述雄性特征相关的整个大陆的微卫星等位基因频率梯度。频率在从南到北的纬度范围内下降（每个位点的平均 Pearson r = -0.22）。频率变化与多位点杂合性变化相一致（调整后的 R 2 = 0.84），与东非相比，南部非洲的杂合性下降幅度高达 16%。此外，在五个连锁位点对上检测到了大陆范围的连锁不平衡 (LD)，其特点是雄性有害性状相关等位基因之间存在较高的正位点间关联比例（0.66，95% CI：0.53，0.77）。我们的研究结果表明，早期观察到的性染色体减数分裂驱动系统驱动了大陆范围和基因组范围内的雄性有害等位基因选择，导致频率变化、搭便车效应导致的杂合性降低以及由于雄性有害等位基因在单倍型中同时出现而导致的广泛 LD。所涉及的选择压力必须很高，以防止等位基因频率谱系和单倍型因 LD 衰减而遭到破坏。由于大多数水牛种群是稳定的，这些结果表明，自然哺乳动物种群（取决于其遗传背景）可以承受较高的遗传负荷。
利用工业机器工作负载平衡的约束优化
有效的生产计划是基于约束的优化技术的重要应用领域。问题域（例如流程和工作店计划）是广泛的研究目标，解决方法从完整和本地搜索到机器学习方法。在本文中，我们设计和比较了基于约束的优化技术，以在建筑物到印刷业务中调度专业制造过程。目标是分配生产设备，以便尽可能及时完成客户订单，同时尊重机器能力并最大程度地减少解决瓶颈所需的额外轮班。为此，我们提供了几种方法，用于将未决的生产任务安排到一个或多个工作日以执行它们。首先，我们提出了一种贪婪的自定义算法，该算法允许快速筛选改变资源需求和可用性的影响。此外，我们利用这种贪婪的解决方案来参数化和温暖整数线性编程（ILP）和约束编程（CP）求解器对相应的问题公式进行的优化。我们的经验评估是基于Kostwein Holding GmbH的生产数据，GmbH是建筑直通业务的全球供应商，因此证明了我们调度方法的工业适用性。我们还提出了一个用户友好的Web界面，用于为基础求解器提供客户订单和设备数据，图形显示计算的时间表，并促进对更改资源需求和可用性的调查，例如，由于更新订单或包括额外的偏移。