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World File Search System理论方法
交易中的量子优势：游戏理论方法
交易的性质始终受到信息传递和技术的进步。从1850年代的电报引入到1867年爱德华·卡拉汉（Edward Calahan）的股票股票股票股票，股票价格和市场新闻的实时报告彻底改变了交易格局。这些创新使经纪人和交易者能够比以往任何时候都更快地访问信息，从而促进了更具动态和竞争性的市场环境。数字时代随着在线交易平台的出现带来了范式转变。Digitrade于1994年推出，Ameritrade的开创性在线经纪服务使交易者能够以最少甚至没有佣金的方式立即下订单。互联网引入了前所未有的速度和可访问性，同时提供了数据集成，仪表板和商业智能等工具，以提供更明智的决策。这种向电子交易的过渡也标志着传统地板交易者和经纪人的下降，因为算法交易成为中心阶段。能够分析市场状况和执行交易的自动化系统强调了交易生态系统中对技术的日益依赖。建立在这些发展的基础上，一个关键问题涉及基于量子计算的“量子交易”平台的潜在优势。量子计算的当前进步表明，数据处理的速度和效率提高；但是，这是Quantum计算机为竞争性交互问题提供更高质量的解决方案的能力，该问题为交易者提供了独特的价值。这可能与关键任务市场（例如Car-Bon Trading和其他绿色市场）特别相关。本文使用Games Chicken and Prines的困境来研究游戏理论交易模型，作为在量子交易平台上实施的重要例子。
由正常，重型或Altermagnetic Metallic叠加剂诱导的磁性绝缘体中自旋波的非局部阻尼：Schwinger-keldysh场理论方法
了解自旋波（SW）阻尼以及如何将其控制到能够放大SW介导的信号的点是使所设想的宏伟技术实现的关键要求之一。甚至广泛使用的磁性绝缘子在其大块中具有低磁化阻尼（例如Yttrium Iron Garnet），由于在最近的实验中观察到的，由于与金属层与金属层的不可避免接触，因此SW阻尼增加了100倍。，adv。量子技术。4，2100094（2021）]以空间解析的方式映射SW阻尼。在这里，我们使用扩展的Landau-lifshitz-gilbert方程对波矢量依赖性的SW阻尼提供了微观和严格的理解，并具有非局部阻尼张量，而不是常规的本地标量尺吉尔伯特damp，从Schwinger-keldysh norther-keldysh nortakys damper中衍生而成。在这张照片中，非局部磁化阻尼的起源以及诱导的波载体依赖性SW阻尼是磁绝缘子的局部磁矩与来自三种不同类型的金属叠层器的传导电子的局部磁矩的相互作用：正常，重型和altermagnetic。由于后两种情况下传导电子的自旋分解能量散布引起的，非局部阻尼在自旋和空间中是各向异性的，并且与正常金属覆盖物的使用相比，可以通过更改两层的相对方向来大大降低。
在海洋集合模拟中量化拉格朗日粒子分散的变异性：信息理论方法
1 Utrecht University, Institute for Marine and Atmospheric Research, Princetonplein 5, 3584 CC Utrecht, Netherlands 2 Mediterranean Institute of Advanced Studies (IMEDEA, UIB-CSIC), Esporles, Spain 3 Utrecht University, Debye Institute for Nanomaterials Science & Institute for Sustainable and Circular Chemistry, Inorganic Chemistry and Catalysis,荷兰荷兰UTRECHT USITEITITITSWEG 99，3584 CG UTRECHT，GRENOBLE ALPES，CNRS，INRAE，IRD，IRD，GRENOBLE INP，INP INP，INTITUT desgésosciencesde l'evournornement（Ige）
Geoshapley：一种测量机器学习位置重要性的游戏理论方法
使用基于已知数据生成过程的合成数据集（可以在Li，2024年）和房价建模的经验例子进行证明。在这里，我使用了一个包含16,581个物业销售记录的西雅图房屋价格数据集。财产价格日志对8个住房属性以及物业的位置（坐标）进行了回归。测试了多个机器学习模型，最佳性能模型是XGBoost，样本外R²值为0.91。然后，Geoshapley值然后用于解释受过训练的XGBOOST模型。下图显示了从上到下的特征重要性排名的摘要图。Geoshapley值此处衡量百分比变化为财产价格。位置（GEO）的贡献是影响房屋价格的最重要功能，将其降低多达43％或将其价值增加多达123％，具体取决于该位置。住房特征（包括起居区和等级的平方英尺）非常重要。
基于学习：图理论方法
在当代景观中，对配备强大的批判性思维和解决问题技能的劳动力的需求达到了前所未有的水平。这些认知能力被认为是驾驶迅速发展的全球环境的复杂性的必要性，而各个行业的雇主越来越强调其招聘标准（世界经济论坛，2020年）。应对这种不断增长的需求，教育领域发生了重大的转变，强调着将策略纳入课程中培养这些基本技能的策略（国家研究委员会，2012年）。在这种教育发展中，一个特别有希望的途径是采用基于游戏的学习（GBL）。这种教学方法利用了游戏的内在吸引力和参与度，以创建积极促进参与和知识获取的交互式学习环境（Kinzer等，2015）。GBL对传统学习方法提供的优点是多方面的，并为批判性思维和解决问题的技能的发展做出了重大贡献。1.1。基于游戏的学习的吸引力
供应链优化中AI的理论方法
将人工智能（AI）集成到供应链管理中已成为提高当代业务运营效率和韧性的关键途径。本文在供应链优化的背景下探讨了AI的各种理论方法，划定了实现性能和适应性提高的途径。从历史概述开始，本文深入研究了供应链管理中AI技术的演变，阐明了这些方法如何改变了物流和运营的景观。这项探索的基础是关于基于供应链优化的数学建模和算法框架的讨论，为后续的AI应用提供了理论基础。本文的重点是将机器学习技术应用于需求预测和库存管理，该技术利用数据驱动的见解来优化资源分配并减轻与供求需求波动相关的风险。此外，网络理论和图形算法在优化供应链网络的结构和动态，实现有效的运输，分配和库存路由方面起着至关重要的作用。供应链中的战略决策是通过游戏理论的镜头来解决的，该理论提供了理论框架来建模多个利益相关者之间的交互并优化竞争环境中的结果。此外，群智能和多代理系统为复杂供应链生态系统内的协调和协作提供了创新的解决方案。进化算法和人工神经网络被讨论为供应链设计，预测分析和风险管理的强大工具，提供了优化各种操作领域决策过程的功能。此外，强化学习技术赋予了实时操作环境中动态决策的能力，从而促进了自适应和弹性的供应链管理实践。通过整合多种AI技术，混合方法提供了协同解决方案，这些解决方案利用了各种方法的优势，以应对供应链优化中的多方面挑战。通过理论见解和实际案例研究的综合，本文为AI驱动的供应链优化的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解。
模糊系统模糊可靠性分析中的对偶犹豫模糊集理论方法
摘要：在本研究中，我们研究了一种具有逆威布尔分布的双重犹豫模糊集理论方法。用于生产系统/设备的数据/信息可能存在不确定性，这是一个非常常见的问题。双重犹豫模糊集 (DHFS) 在降低此类不确定性的有效性方面起着重要作用。DHFS 是一种有用的替代方法，可以处理专家无法提供满意或拒绝的单一选择的情况。DHFS 是犹豫模糊集或直觉模糊集或模糊集的超集。在本研究中，我们提出了一种使用 DHFS 以及逆威布尔分布 (IWD) 的方法。借助 IWD，很容易对各个级别的系统故障率进行建模，这在可靠性案例中很常见。模糊IWD用于获得系统在寿命期间发生故障的模糊可靠性。基于𝛼-cut，引入了一种DHFS方法。DHFS克服了传统方法得到的结果，因为它优于犹豫模糊集理论，因为它包括单个案例的多重分级/选择。通过给出数值示例验证了该方法的优势和重要性。
深入了解硫脲和ZnCl 2对碳钢的协同腐蚀抑制：实验和理论方法
1。引言减少腐蚀带来的重大经济损失的最流行策略是使用有机抑制剂[1-5]。此外，正在进行研究以确定在非常低浓度的环境中是否可以使用腐蚀抑制剂。为了在低浓度的特定抑制剂的存在下达到高水平的保护效率，二级分子和/或离子通常需要通过合作吸附或腐蚀金属表面上的合作吸附或络合来增强抑制剂的吸附[6-10]。在当前工作中，检查了硫库的吸附及其在碳钢表面存在的锌离子存在下的潜在增强。酰胺化合物从历史上被认为是腐蚀强大的抑制剂[11-14]。因此，提高硫库抑制剂溶液对锌离子的吸附可能会导致高抑制效率。
对称键的模糊图理论方法...
1。简介：如今，随着网络的增长，数据正在广泛交换在网络上。每个成长领域的基本需求是交流。每个人都希望保护他或她的数据，以确保其个人或专业。为了掩盖原始消息的内容并确保只有预期的当事方才能读取和处理数据，密码学涉及将通信转换为不可知的形式。传输通信的人和接受通信的人是发送者和接收者。犯罪者是非法试图拦截通信的非法尝试。隐藏或隐藏的通信被称为溪流密码，而原始陈述被称为主流。加密是将纯文本转录为密文的过程，而解密是相反的。
对机器人环境监测的决策理论方法的调查
环境监测是一个至关重要的领域，包括各种应用，包括海洋探索，野生动植物保护，生态系统评估和空气质量监测。从无法访问的位置和充满挑战的环境中收集准确，及时的数据是理解和解决环境问题的问题。机器人通过在前所未有的时空尺度上启用数据收集来提供有希望的解决方案。然而，仅依靠远程运行是不实际的，并限制了环境监测工作的效率和有效性。自主权在解锁机器人的全部潜力中起着关键作用，使其可以在复杂的环境中独立和聪明地操作。这项调查重点介绍了澳大利亚环境监测机器人中的高级决策问题。高水平的决策涉及战略计划和协调以优化数据收集。解决这些挑战使机器人可以在各种环境监测应用程序中自主浏览，探索和收集科学数据。尽管自动环境观察具有潜在的好处，但仍必须克服一些研究挑战。第一个挑战