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税收政策到期的经济影响，鼓励美国制造业
分别使用EY宏观经济模型来估计这些税收政策到期的宏观经济影响。具体来说，该模型模拟了市场如何适应政策变化，以及经济中的劳动力和资本如何响应税后劳动力和资本回报率的变化（例如，离开一家企业的工人可能会受到另一家业务的雇用，尽管潜在的较低工资）。该分析估计，使用这种方法，鼓励美国制造业的税收政策的到期平均可以使美国经济的总就业水平在前十年中减少290万个就业机会，此后的工作量达到250万个就业机会。此外，这些到期可能会使美国GDP平均在头十年中每年减少4700亿美元，此后每年7800亿美元。
肌萎缩性侧向硬化症的药物发现和发育的指导原则
•缺乏实施现有指南（7）（8）•对SOD1动物模型的历史依赖（非TDP-43病理学）•模型模拟ALS病理学的有限方面，并且缺乏人类的生物学环境（例如tdp-43对隐秘外显子剪接的调节）•强调生存作为终点，尤其是在SOD1小鼠中，没有可靠的“零星”疾病的可信模型•没有可靠的大型动物模型（与CSF生物标志物，PK和其他参数之间的范围相关），以及在实验室之间进行独立的模型•跨越•跨越型模型。与临床前模型中的功效相关•未能将动物模型的发现与人类数据（遗传学，组织，流体样品）保持一致•缺乏有效的PK/PD来告知人类的剂量实验医学
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
黑洞与人工智能
黑洞是宇宙中最神秘、最极端的物体之一，其研究越来越多地受益于人工智能 (AI) 的进步。黑洞挑战了我们对物理学的理解，从时空的本质到量子力学的极限。通过各种观测方法（包括 X 射线和射电天文学）收集的数据非常复杂，需要复杂的分析工具，而人工智能在这方面显示出了巨大的潜力。人工智能算法，尤其是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，正在彻底改变天文学家和物理学家分析海量数据集、识别模式和预测黑洞行为的方式。本文探讨了黑洞研究与人工智能的交集，讨论了如何使用人工智能来增强数据处理、模型模拟和黑洞现象的解释。人工智能在黑洞研究中的整合代表了一种变革性的方法，可以实现更精确、更有效的分析，从而更深入地了解这些神秘的物体。
空气中的杀虫剂：接触注意事项...
4.1.重要过程 ...................................................................................................................... 75 4.2.任务 ............................................................................................................................ 76 4.2.1.经验方法 ............................................................................................................. 76 4.2.2.机械方法（分析解决方案）.................................................................................... 79 4.2.3.数值模型模拟挥发 ............................................................................................. 81 4.3.传输和沉积 - 高斯、拉格朗日、欧拉类型模型 ............................................................................................. 81 4.3.1.传输方法 ................................................................................................................ 82 4.3.2.转换过程 ................................................................................................................ 85 4.3.3.沉积过程 ................................................................................................................ 86 4.4.多媒体模型（包括逸度模型） ............................................................................. 87 4.5.模型收集 ...................................................................................................................... 89 4.6.第 2 步筛选：考虑科学和技术质量标准。92 4.7.模型评估结果 ................................................................................................................ 94 4.7.1.估算农药挥发 .............................................................................................................. 94 4.7.2.估算农药运输和沉积 ............................................................................................. 102 4.7.3.多媒体模型 ............................................................................................................. 109 4.8.空气模型在监管环境中的应用 ............................................................................. 117 4.8.1.短距离运输的现行方法 ............................................................................................. 117
一种结合不完善的多模型集成方法...
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表示。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型的数据中学习，这被视为事实。这项研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近事实，比每个不完善的模型都要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
个性化计算建模和机器学习的组合，以优化心脏重新同步
材料和方法：我们回顾了57名CRT接收者的回顾性数据。阳性10响应定义为LVEF的10％以上。通过MRI和CT图像创建了心室11激活和ECG的个性化模型。在内在节奏和带有REF-PS的室内节奏和双室（BIV）起搏过程中，室中12个激活的特征源自13个模型，并与临床数据结合使用，以训练监督的ML分类器。高精度为0.77（ROC 15 AUC = 0.84）的14个最佳逻辑回归模型分类的CRT响应者。将LR分类器，模型模拟和贝叶斯优化使用高斯16过程回归组合在一起，以识别最佳的ML-PS，该ML-PS最大化每个患者的LV表面上的17 CRT响应的ML得分。18
自然和工作用地技术支持文件
这项分析的结果估计，从 2025 年到 2045 年，加州的 NWL 将成为净排放源。2022 年范围界定计划更新包括有史以来最复杂的模型，用于推导碳排放目标，该模型模拟了加州 NWL 的气候变化、野火、管理、成本以及经济和空气质量影响的交集。但是，与任何预测模型一样，无论多么复杂，这种分析都存在局限性，可以进行改进。气候行动肯定对加州土地封存和储存碳的能力有益，但由于缺乏数据、科学、时间和/或资源，这些行动无法纳入本分析。然而，加州 NWL 中的排放源肯定也存在，但未纳入本分析。随着新科学、数据和资源的出现，CARB 的 NWL 预测模型框架将得到改进，以加深我们对整个加州复杂碳动态的理解。
量子纠错中的随机过程
我们分析了量子纠错中的表面代码。在这些代码中，量子比特用单元格网格进行编码，这些单元格可能会受到错误的影响。这些错误无法直接检测到；相反，我们检查编码的稳定器，它们对应于网格上的边缘。这使我们能够找到围绕错误的循环。我们分析了纠正这些循环上的错误的各种过程的行为。绝对零度过程是最稳定的，我们运行模拟以确定它可以在平均时间为 O(n3) 的时间内纠正平方错误循环。我们证明了绝对零度过程的上限，并证明了改变过程的平均时间复杂度为 Θ(n3)。然后，我们分析概率算法。概率模型模拟显示的行为表明存在一个临界概率，大约为 0.175，在此概率下无法可靠地纠正错误。我们还分析了热浴算法，该算法会给电网引入误差，但只要温度足够小，就会随机纠正大的误差。