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阿尔法影响力：最年轻、联系最紧密的一代如何引导父母的支出
随着儿童的成长，他们对特定媒体渠道的依赖发生了显著变化。对于年轻的 Alpha 世代（<11 岁），YouTube 视频是品牌发现的主要来源，其次是电视广告和社交媒体。随着他们过渡到 11-14 岁年龄段，社交媒体成为主导渠道，电视广告保持影响力，网络影响者成为关键驱动因素。当孩子们达到 15-17 岁年龄段时，社交媒体巩固了其作为品牌发现主要平台的地位，YouTube 视频和电视广告位列前三大渠道（见图 8）。这一进展凸显了从更广泛的一般平台向更个性化、影响者驱动的内容的转变。
找到能量系统建模的紧密而紧凑的模型
要在2050年实现气候目标，需要准确的能源系统优化（MIP）模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性，需要在时间和空间维度上进行高分辨率，以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是，这会导致大规模模型，其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得，甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此，研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记，从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳，则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束，变量和非零元素的（相对）数量。在我的演讲中，我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型，以改善大规模优化问题的计算障碍，并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论，并就我们如何更自动地进行此操作。
T 中单轴菌株的紧密结合研究T
摘要使用最接近的邻居，紧密结合（TB）模型研究了单轴菌株在扶手椅，具有对称和不对称结构的T-格芬烯纳米纤维（ATGNR）中的作用。具有结构对称性和两个亚晶格结构的ATGNR在零应变时表现出狄拉克点。将单轴应变应用于这些系统会在压缩下引起多个dirac点（高达-20％的应变），其中这些点的数量与沿单位电池宽度的四碳基底单位数量相称，还考虑了结构的镜像对称性。在拉伸，单轴菌株（延伸最高20％）下，碳四脑碳诱导的不对称性导致零点的数量减少，尽管由于对称性ATGNR的基本镜像对称，但最小数量被保留。不对称的ATGNR是半导体，显示出可调的带隙，其降低是色带宽度和单轴应变的函数。单轴菌株在高压下（> 16％）下在这些系统的带边缘诱导一个单一的狄拉克点，并且带隙的闭合与对称性诱导的扰动有关，从而超过了对称性破坏对称性的，间隙开放机制。总而言之，结核病模型显示ATGNR具有适合柔性电子应用的设备功能，例如带隙调整以及相对论特性的应变工程。
天然膜的冷冻EM揭示了分枝杆菌中克雷布斯周期与呼吸之间的紧密联系
其天然膜中内源性蛋白质复合物的抽象成像可以揭示在洗涤剂溶解后损失的蛋白质 - 蛋白质相互作用。为了研究分枝杆菌氧化磷酸化机制中的相互作用，我们准备了来自smegmatis分枝杆菌的倒膜囊泡，并富含通过亲和力色谱含有兴趣复合物的囊泡。电子冷冻显微镜（冷冻-EM）表明，来自克雷布斯循环的酶（MQO）（MQO）与电子传输链复合物III 2 IV 2 IV 2（CIII 2 CIX 2）superComplex物理相关。对MQO：CIII 2 CIV 2相互作用的分析表明，CIII 2 CIV 2对于苹果酸驱动的，但不是NADH驱动的电子传输链活动和氧气消耗所必需的。此外，MQO与CIII 2 CIV 2的关联使电子从苹果酸到CIII 2 CIV 2与毫秒动力学转移。一起，这些发现表明了Krebs循环与呼吸之间的联系，该呼吸将电子沿着分枝杆菌电子传输链的单个分支引导。引言生物能是通过包括糖酵解，三羧酸或克雷布斯循环以及脂肪酸氧化的代谢途径从营养物质中提取的。在大多数生物体中，克雷布斯循环提供减少的烟酰胺腺苷二核苷酸（NADH），并琥珀酸酯添加到膜结合的电子传输链（ETC）配合物，以驱动跨膜质子质子运动力（PMF）的产生。PMF反过来为二磷酸腺苷（ADP）和无机磷酸盐（P I）合成三磷酸腺苷（ATP）提供了能量。nadh被ETC的复合物I氧化，将泛氨基酮降低为泛醇。在克雷布斯循环中，琥珀酸酯氧化为富马酸盐是必不可少的反应，但通过ETC的复合物II发生，这也将泛氨基酮降低到泛醇。然后将来自泛醇的电子依次转移至复合物III，细胞色素C（Cyt。c），复合物IV，然后氧气将其减少到水中。复合物I，III和IV对夫妇电子在整个膜上转移至质子易位，维持了为ATP合成的PMF。分枝杆菌等与典型的哺乳动物线粒体等不同的方式（在（Liang and Rubinstein，2023）中进行了多种方式）。首先，分枝杆菌等依赖于甲酸苯丙胺（MQ），而不是泛氨基酮。此外，与规范的etc，分枝杆菌等不同。在大多数分枝杆菌中，例如病原体分枝杆菌结核病和快速生长的腐生肉芽菌分枝杆菌Smegmatis，NADH：MQ氧化还原酶活性均由复合物I和一种或多种非腐蚀性泵送II型NADH脱氢酶（NDH-2S）催化。两种不同的酶SDH1和SDH2催化琥珀酸酯：MQ氧化还原酶活性。此外，结核分枝杆菌和Smegmatis均具有苹果酸：奎因酮氧化还原酶（MQO），将氧化剂氧化为Oxalo乙酸盐，这是KREBS循环的关键步骤，而将MQ降低到MQH 2（Harold等，202222）。在结核分枝杆菌中，除了苹果酸脱氢酶（MDH）之外，还发现了该MQO，它将电子从苹果酸转移到NAD +，而在Smegmatis M. smegmatis MQO中是唯一的苹果酸氧化酶（Harold等，2022）。c。也许最引人注目的是，分枝杆菌中MQH 2的氧化是由复合物III和IV（CIII 2 CIV 2）的超复合物催化的，并具有结合的细胞色素CC亚基，代替了可溶性细胞。MQH 2的氧化和将氧气还原为水还可以通过细胞色素BD复合物（在规范等中未发现）来实现，每种电子转移的质子比CIII 2 Civ 2易解的质子较少（Safiarian等，2021年）。
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道重叠进行了离域。该模型适用于SI和GE等半导体，ALP和NACL等绝缘体和盐，以及𝑑金属及其化合物。实际上，紧密结合理论与分子轨道（MO）理论具有显着相似之处。电子结构的任何计算都需要选择原子轨道（AO）基集，该集通常是最小的基础集，仅包含价原子轨道。对这些AOS中的每一个都分配了价值轨道能，可以从原子光谱或Hartree-fock计算中进行经验确定，如下所示。10这些能量反映了原子电负性的趋势。然后，构建了这些AOS的对称适应性线性组合（SALC）。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。 使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。 在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。 在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。 求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。这些数值结果然后用于生成相关信息和图表。对于MO理论，输出包括MO能量图，确定最高占用和最低的无置置的MOS，即HOMO和LUMO，以及使用AO系数进行电子密度分布和键合分析的人群分析。紧密结合计算的结果产生了状态图的电子密度，这是电子能级的准连续分布，可以分解为来自各种轨道或原子成分的态密度，以及相应的FERMI水平，这是Homo的固态类似物的固态类似物。种群分析也可以进行，并提供用于识别重要键合特征的晶体轨道重叠种群（COOP）或汉密尔顿人群（COHP）图。最后，带结构图或能量分散曲线，这些曲线是沿波向量空间中特定方向的波形绘制的能量。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
您的企业如何能够比以往更紧密地拉近客户距离。
你看不到、摸不到、闻不到，但你绝对可以感受到信任的存在与否。在许多方面，信任是一种无形的力量，它帮助我们做生活中最重要的事情：爱、沟通、合作。还有做生意。经济学家会告诉你，信任程度较高的社会发展更快，繁荣程度更高，心境也更平和。当我想到信任时，我会想到我的妈妈：可靠、值得信赖，我知道她最关心我的利益。我清楚地记得，我刚结束体育训练（当时我大概十岁），妈妈没有来接我。十分钟、二十分钟过去了，但我没有惊慌失措或焦躁不安。我知道她迟到是有原因的，而且她会尽一切可能赶到那里。最后她面带微笑地来了，并向我道歉。当时交通堵塞得非常严重。对我来说，信任在商业中至关重要，这一点并不奇怪，最前沿的公司也在想方设法与客户建立信任，并缩小“信任鸿沟”——您将学到更多这个概念
揭示绿色主张：自愿绿色电力市场供需时间更紧密协调的影响
自 1977 年以来，能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究，以改善政府和私营部门的决策，并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源，附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文，以便及时考虑和回应能源和环境政策研究，但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此，CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问，请联系作者或其所在机构。
