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二合一育种策略促进野生种和优良品种的快速利用
全球气候变化对现代农业和粮食安全构成挑战。作物育种中的密集选择大大缩小了适应气候的遗传多样性（Atherton and Rudich，1986；Lin 等人，2014）。例如，现代栽培品种仅占番茄资源总遗传变异的约 5%（Atherton and Rudich，1986）。这些挑战迫切需要开发新策略来利用野生物种，野生物种是尚未开发的理想抗逆性状的来源，以加速气候智能型作物的育种。基因组编辑已显示出其作为一种快速而精确的育种技术的威力，但创造由多个定量基因座支撑的复杂多基因性状（例如抗逆性状）仍然具有挑战性（Gao，2021）。特别是，由于基因编辑在植物中敲入和敲出效率低下，许多理想性状很难通过基因编辑创造。通过遗传杂交将野生亲属的抗逆性状引入优良品种可取得这样的成功。然而，由于遗传障碍、野生物种生长习性差异大以及优良品种人工去雄的劳动力成本等多重障碍，基因导入进程往往缓慢且耗费人力。例如，虽然目前番茄种子目录以 F 1 杂交种为主，但番茄种子生产成本高昂且费力，因为它需要对种子亲本逐一进行人工去雄，并进行授粉（Atherton 和 Rudich，1986 年）。
每个人的最佳策略时间表
任何定理供者的大多数组件都可以进行参数化和微调。为参数选择正确的值通常并不容易。通常没有明确的最佳选择，即使有一个总体的非最佳选择，对于某些类型的问题也可能更好。所有暴露参数的特定值选择是一种策略。使用正确的策略在给定超时内解决问题通常至关重要。解决此问题的一种方法是使定理供者向用户展示选项，使他们能够配置使用的策略。这是一个无花果叶：定义正确的策略通常需要对求解器的内部运作的深入了解。此外，供者的开发人员必须设置一个明智的默认值。这也不容易：通常，供奉献的开发人员不知道摊子会遇到的问题类型。默认值通常也应有些通用。总体而言，设计和使用策略是值得关注的主题。由于对于许多问题，有一种可以在短时间内解决问题的策略，因此自然要在该问题上尝试多种策略。最简单的方法是从列表中逐一尝试策略。稍微复杂的是准备一系列策略列表，并配对超时：如果运行更长的时间，可能有些策略会减少回报。我们将这样的列表称为时间表。在本文中，我们提供了一个工具箱来生成和使用时间表。工具箱的核心是一种基于整数编程的方法，可以找到
支持哈伯德社区计划 - 7 月 18/24 日社区规划和经济发展常设委员会 | Halifax.ca
2024 年 7 月 18 日 致：社区规划和经济发展常设委员会主席和成员 发件人：Brad Anguish，运营专员 日期：2024 年 7 月 9 日 主题：支持哈伯德社区计划 来源：2022 年 11 月 17 日，社区规划和经济发展常设委员会动议（项目编号 10.3.1）： Smith 议员提出，Outhit 议员附议，社区规划和经济发展常设委员会将哈伯德街景项目场所营造计划介绍提交给首席行政官，以获取关于如何支持哈伯德街景项目的工作人员报告。 动议提出并通过 执行摘要 本报告回应了 2021 年哈伯德社区计划，该计划是一份由社区成员准备并提交给 HRM 审议的愿景文件。该计划包括对位于 HRM 西部边界的一个小型农村社区哈伯德的基础设施和政策变化的请求和建议。本工作人员报告总结了这些请求并逐一作出回应，评论了它们在当前市政政策下的可行性，并进一步与多个利益相关者进行了讨论。该计划中的一些请求可以通过农村主动交通计划来解决，其他请求可以通过农村社区规划计划来考虑。这些计划将为所要求的主动交通基础设施分配资金，并考虑制定新政策来塑造该地区的土地利用发展。
决议审查委员会（县）
根据《俄克拉荷马州公开会议法》所要求的法律通知，包括根据其条款要求发布通知和议程，俄克拉荷马州马斯科吉县税收增量财务审查委员会于 2024 年 3 月 15 日下午 3:30 在马斯科吉市市政大楼 3 楼议事厅举行特别会议，地址为俄克拉荷马州马斯科吉西俄克拉荷马州 74401 俄克拉荷马州马斯科吉 229 号，出席会议的人员有：主席肯尼·佩恩（马斯科吉县，代表肯·多克）、埃里克·帕克特（希尔代尔公立学校）、托尼·皮维克（印度首都职业技术学校）、蒂娜Johnson（马斯科吉县卫生局）、Laurel Havens（马斯科吉县 EMS）、Julie Poor（东俄克拉荷马图书馆系统）、Joyce Deere（全体成员）和 Jerri Stouttermire（全体成员）缺席：Joy Sloan（全体成员）（其他程序）随后，提出以下决议并由主席逐一宣读。委员会成员 Kenny Payne 提议通过该决议，委员会成员 Joyce Deere 附议。附有批准该决议的动议以以下投票通过：赞成：主席 Kenny Payne、Erik Puckett、Tony Pivec、Tina Johnson、Laurel Havens、Julie Poor、Joyce Deere 和 Jerri Stouttermire 反对：无 通过的决议如下：
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
湍流射流的人工智能控制
开发了一种人工智能 (AI) 控制系统，以最大限度地提高湍流喷射的混合率。该系统由六个独立操作的非稳定微型喷射执行器、两个放置在喷射器中的热线传感器和用于无监督学习近乎最优控制律的遗传编程组成。该定律的假设包括多频率开环强迫、传感器反馈及其非线性组合。混合性能通过喷射中心线平均速度的衰减率来量化。有趣的是，人工智能控制的学习过程按性能提高的顺序逐一发现了传统控制技术可实现的经典强迫，即轴对称、螺旋和拍打，最终收敛到迄今为止未探索过的强迫。仔细检查控制环境可以揭示学习过程中产生的典型控制定律及其演变。最佳 AI 强制产生复杂的湍流结构，其特点是周期性生成的蘑菇结构、螺旋运动和振荡射流柱，所有这些都提高了混合率并且远远优于其他结构。这种流动结构以前从未被报道过，我们从各个方面对其进行了检查，包括速度谱、平均和波动速度场及其下游演变，以及三个正交平面中的流动可视化图像，并与其他经典流动结构进行了比较。除了对微射流产生的流动及其对主射流初始条件的影响的了解之外，这些方面还为我们了解这种新发现的流动结构高效混合背后的物理原理提供了宝贵的见解。结果表明，人工智能在征服许多执行器和传感器的控制律的巨大机会空间以及优化湍流方面具有巨大潜力。
应对金融危机：多德-弗兰克法案的危险和系统性紧急保险基金的案例
压力是不可避免的，即使无法预测。即使金融监管和监督制度在许多方面都有效，情况也是如此。政府的干预能力可能决定困境是局限于金融部门还是会蔓延到实体经济。虽然有足够的处置权来处理破产的金融公司是当前监管改革的必要目标，但逐一处理公司问题的方法无法解决重大的系统性失败。对金融系统的重大打击，例如 2007-2009 年的金融危机，可能需要金融部门的资本支持，以防止严重的经济损害。因此，我们建议设立系统性紧急保险基金（“SEIF”或“基金”），最初设定为 1 万亿美元，但会定期根据美国经济规模进行调整。SEIF 的资金来源（部分为预先筹资）应来自对所有受益于系统稳定性的大型金融公司（包括对冲基金）的风险调整评估。美国财政部（“财政部”）将管理该基金，其使用将由财政部、联邦存款保险公司（“FDIC”）和美联储（“美联储”）之间的“三重关键”一致决定。与纳税人的“救助”不同，这种基金将通过监管机构监督的机制，在金融公司之间共同承担系统性风险。此外，其融资机制将使金融公司有更大的动力警告监管机构系统性风险的增加。而且，这种备用紧急权力将避免在危机中期采取高风险的立法行动，即使成功，这种行动也可能造成不稳定，如果不成功，则会带来灾难性的后果。这种方法优于新颁布的多德-弗兰克金融改革法案所体现的金融部门国有化战略。
肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 细胞疗法
简介 肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 细胞疗法包括手术切除患者的肿瘤、在克服肿瘤和肿瘤微环境引起的免疫抑制反应的条件下进行体外 TIL 扩增、实施淋巴细胞清除方案以及将最终的 TIL 产品输回患者体内，然后注射白细胞介素-2 以支持 T 细胞活性 (Mullinax 等人，2022 年)。可能需要多种癌症外科专科医生来获取 TIL 组织。选择最佳解剖切除部位和侵入性最小的手术方法对于确保患者在接受化疗前充分康复至关重要。因此，尽管浅表病变可能并不总是产生所需数量的肿瘤，或者可能需要避免以促进伤口愈合，但最好选择那些能最大程度降低发病率（例如皮下结节）且可以在门诊进行的手术部位。应避免使用之前接受过放射治疗的部位、有溃疡肿瘤的部位或细菌生长旺盛的部位，因为这些部位会导致 TIL 培养物受到污染（Crompton 等人，2018 年）。TIL 细胞疗法目前正在研究用于治疗几种实体肿瘤，包括但不限于胆道癌 (NCT03801083)、经治疗的转移性三阴性乳腺癌 (NCT04111510)、儿童高风险实体肿瘤 (NCT06047977)、转移性非小细胞肺癌 (NCT04614103) 和头颈部鳞状细胞癌 (NCT03083873)。这些指南的目的是确定 TIL 细胞疗法的适应症和支持证据。Optum 认识到 TIL 细胞疗法是一个快速发展的领域，并尽一切努力将最新的临床数据和建议应用于本指南。治疗请求将逐一进行审查，并尽可能考虑新的同行评审、已发表的文献以及 FDA 的文献。Optum 鼓励提供商提供新的相关信息。
双稀疏量子态制备
状态准备算法可分为精确算法 [2, 3, 4, 5, 6] 和近似算法 [7, 8, 9, 10]。本文主要研究精确状态准备算法。精确状态准备可分为两类：i）准备量子态的算法，将每个模式逐一加载到量子叠加中，计算成本与振幅和量子比特的数量有关 [2, 5, 6]；ii）使用量子态分解来准备状态的算法，计算成本与所需状态的量子比特数呈指数关系 [11, 4, 12]。与量子比特数和输入模式数有关且计算成本呈指数关系的算法效率不高，只能用于生成具有少量量子比特的量子态。计算成本为 O（nM）的算法需要大量 CNOT，不适合 NISQ 设备。本文旨在开发一种算法，将稀疏数据传输到量子设备，经典计算机构建量子电路的计算成本为 O（Mlog（M）+ nM），与文献中以前的算法相比，该算法生成的量子电路具有较少的 CNOT 算子数量。为了实现这一目标，我们优化了连续值 QRAM [6]，定义了 D 中数据呈现的部分顺序。与最近在 [13] 中提出的稀疏量子态准备算法相比，后者使用经典计算机构建量子电路的计算成本为 O（M2 + nM），我们的方法在双稀疏情况下（关于振幅和状态中 1 的数量的稀疏）生成的电路具有较少的 CNOT 门数量。这项工作的其余部分分为 5 个部分。第 2 节介绍了这项工作中使用的量子算子。第 3 节介绍了 CV-QRAM 算法 [6]。第 4 节介绍了本文提出的 CVO-QRAM 算法。第 5 节介绍了实验结果并展示了所提算法所取得的改进。最后，第 6 节是结论。
基于能量的目标特定药物生成模型...
自 20 世纪 90 年代基因组学时代来临以来，药物发现经历了从表型方法到基于靶标的方法的转变（ Swinney 和 Anthony，2011 ）。人类基因组编码的大多数药物靶标都是复杂的多聚体蛋白质，通过与药物分子结合可以改变其活性（ Overington 等人，2006 ）。配体化合物是一种物质，如果它们在结构上互补，则能与蛋白质靶标的结合位点形成复合物以产生治疗效果（见图 1 ）。在分子空间中导航以寻找具有高结合亲和力的分子化合物称为靶标特定的从头药物发现。传统上，最初通过筛选市售化合物库来识别配体，然后将其逐一与蛋白质靶标对接。这种配体的发现和优化过程可能非常耗时耗力，而且成功率较低（Keserü 和 Makara，2009 年）。计算方法可以有效地加速药物开发的几乎每个阶段。大多数计算方法都基于生成机器学习模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自编码器 (VAE)（De Cao 和 Kipf，2018 年；Li 和 Ghosh，2022 年）。然而，这些生成模型几乎不适用于针对特定目标的药物发现，因为它们仅仅学习分子分布。文献中也存在一些针对特定目标的计算方法。例如，Gupta 等人（2018 年）开发了一个生成 RNN-LSTM 模型来生成有效的 SMILES 字符串，并使用已知针对特定蛋白质靶标的活性药物对该模型进行微调。不幸的是，这种关于蛋白质结合剂的先验知识有时是无法获得的，尤其是对于新发现的靶标。Grechishnikova 的一项最新研究（2021 年）通过将靶标特异性药物设计定义为机器翻译问题，释放了这一限制。然而，这种非生成模型设计仅提供从靶标到配体的概率映射，因此无法对药物靶标的配体候选物进行采样。CogMol