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竞争均衡中的福利最大化
我们从多智能体强化学习 (MARL) 的角度研究了一个双层经济系统，我们称之为马尔可夫交换经济 (MEE)。MEE 涉及一个中央计划者和一组自利的智能体。智能体的目标是形成竞争均衡 (CE)，其中每个智能体在每一步都短视地最大化自己的效用。中央计划者的目标是操纵系统以最大化社会福利，社会福利被定义为所有智能体效用的总和。在效用函数和系统动态都未知的环境中，我们建议通过 MARL 的在线和离线变体从数据中找到社会最优策略和 CE。具体而言，我们首先设计一个专门针对 MEE 的新型次优度量，这样最小化这样的度量就可以为计划者和智能体证明全局最优策略。其次，在线设置中，我们提出了一种称为 MOLM 的算法，该算法将探索的乐观原则与子博弈 CE 寻求相结合。我们的算法可以轻松结合用于处理大状态空间的一般函数逼近工具，并实现次线性遗憾。最后，我们根据悲观原则将算法调整为离线设置，并建立次优性的上限。
可再生能源平衡组的协调计划
在邮政奖励时代，可再生能源（RES）需要成为负责任的市场标准群。由于它们的可控性是有限的，而且在经济上可行，因此很可能会加入现有的平衡小组，或组成一个新的，能够由市场信号驱动的灵活操作。与此相一致，本文提出了一个新的市场平衡群体的新颖概念，协调了风力发电厂的参与和由单个演员（聚合者）提出的灵活来源。该模型被用作随机混合整数线性编程（MILP）双层模型，其中高级模型是新市场平衡群体的利润最大化，而下层问题模型最终用户电力成本最小化。两个实体合作，以减少与市场时间表的偏差，在零成本下它们的相互交换发生。考虑到Res发电和市场价格的不确定性，比较了个人和协调的市场参与。结果显示了这两种情况；当协调的参与为风力发电厂和最终消费者带来经济利益时，但在这些场景下，最终消费者不会考虑通过聚合器在市场上提供其灵活性，因为他们最好不要更改其供应商或关税系统。后一种案例意味着市场激励措施和产品不足，无法将灵活的最终用户陷入积极和价格响应式系统的参与中。
DNA构象平衡能够不断更改o p m n b o -f -o s a
在这项工作中，我们研究了用于解决双重优化（BO）的第一阶算法，其中目标函数平滑但在两个级别上可能非凸，并且变量仅限于封闭的凸集集。作为第一个步骤，我们通过惩罚方法研究BO的景观，其中将上层和下层目标组合成具有惩罚参数σ> 0的加权总和。特别是，我们通过明确表征两者的值和衍生物必须为o（σ） - 可锁定的条件，从而建立了惩罚函数与超物体之间的牢固联系。我们分析的副产品是当低级问题在轻度的规律性条件下具有多个解决方案时，高目标梯度的明确公式，这可能具有独立的利益。接下来，将罚款公式视为原始BO的O（σ） - 对象，我们提出的第一阶算法通过使用σ= o（✏）优化惩罚公式，从而发现了✏殖民地解决方案。当扰动的低级问题均匀地满足小近端错误结合（EB）条件时，我们提出了一种第一阶算法，该算法将使用总计O（✏-7）访问者在惩罚函数的tone惩罚点上，以实现pocterient ockess-fimsterster-first forder-Forder-Forder-Forder-Forper-Storder-Storder-Storder-Storder-Storder-Sentchostical Oracles。在随机甲壳的额外假设下，我们表明该算法可以完全单循环的方式，即在迭代中使用O（1）样品，并实现O（✏-5）的改善的Oracle-complexity。
硅 CMOS 平台中具有集成泵浦抑制功能的可调量子相关光子源
集成硅光子学凭借其可扩展、高保真度的CMOS制造工艺，以及在标准电信波长下工作的能力，成为量子光子技术的主要候选平台[1,2]。难以区分的相关光子对源是此类平台支持量子网络和信息处理的基本构建模块[1]。当通过自发四波混频 (SFWM) 产生双光子时，最大的挑战是将单光子输出与强的经典泵浦场隔离开来[3]。此前，我们展示了CMOS平台中的第一个光子对源[4]，以及第一个在单个芯片上集成SFWM 腔和泵浦抑制滤波器的源[5]，无需额外的外部泵浦滤波。该全无源器件采用级联阵列，每个波长间隔开微环 SFWM 源，当出现制造差异时，可确保一个源环与基于微环的高阶泵浦抑制滤波器对齐。然而，这种无源设计阻止将此类集成源的多个副本调整到同一波长。在本文中，我们介绍了一种基于微环的源和基于热可调环的集成泵浦抑制滤波器。这消除了源阵列，将设备占用空间减半，并能够在 CMOS 光子学平台上实现和控制多个此类源之间的量子干涉。该设计还包括一个基于我们的双层单向设计 [ 6 ] 的 1550 nm 新型光栅耦合器设计，模拟了 ∼ 1 dB 的光纤到芯片耦合损耗。源电路[图 4] 。 1 (a)]由一个可调微环谐振器SFWM对发生器腔和一个由四个级联的二阶滤波器形成的可调8极带通滤波器组成，占用460×220μm的整体芯片面积，包括
在肌萎缩性侧面硬化症的环境中复发自发性气胸
没有注意到过去的手术病史。到达时，生命值与饱和度达到60％，心动过速（每分钟115次）和80/50的血压相关。ER中的初始检查与增加的炎症标记和右下叶固结以及3型呼吸衰竭有关，因此需要立即内气管插管。患者因肺炎的呼吸衰竭而被送入重症监护病房，并开始使用抗生素（哌拉西林/tazobactam）。在入院的第四天，深层气管抽吸培养的结果显示白色念珠菌呈阳性，血液培养变为阴性。炎症标记随着患者的氧气需求而开始减少；断奶的过程开始了。患者的意识水平是适当的，但是由于潮汐量低和呼吸率很高，他仍然无法从呼吸器中断奶。连续三天每天重复一次此过程，没有成功。在此期间，患者接受了额外的利尿剂和甲基丙糖酮，没有益处。因此，该决定是在辅助控制模式的通风模式下，以讨论与家人进行气管造口术的决定。患者完全同步并与呼吸器保持平静，而无需任何镇静剂。在第八天，患者出现了突然的低血压，心动过速和速度性的发作，没有明显的去饱和度。1）。床头胸部X射线显示左上气胸（图2）。胸部X射线尚无定论；紧急的胸部CT显示出明显的气胸和新的左下叶合并（图插入了胸管，患者开始使用与呼吸机相关的肺炎的MeropeNem和Tigecycline。在第14天，患者的临床和血液动力学状态开始改善；他计划进行气管切开术以准备出院，并进行气管切开术而没有并发症。手术后两个小时，患者开始因降温和低血压而恶化。将胸管插入左侧。在其余的住院期间，患者完成了抗生素的过程，两个胸管被清除，他在二聚体阳性气道压力下与领膜氧交替出院，而没有任何进一步的并发症。
公平干预计划的新方法，以改善数字健康计划中的参与度和结果：仿真研究
背景：数字健康计划为患有慢性疾病的患者提供个性化支持，其有效性是通过患者实现目标临床结果以及该计划维持患者参与能力的程度来衡量的。但是，患者辍学和不平等的干预措施交付策略，可能会无意中惩罚某些患者亚组，这代表了最大化有效性的挑战。因此，优化成功因素（目标临床结果和持续参与的实现）之间平衡的方法学是可取的，尤其是在存在资源限制的情况下。目的：我们的目标是为数字健康计划资源管理提供一个模型，该模型共同说明了个人临床结果与患者参与之间的相互作用，确保公平分配以及允许能力计划，并使用有关2型糖尿病类型的公开数据进行广泛的模拟，一种慢性疾病。方法：我们提出了一个不安的多型强盗（RMAB）模型来计划干预措施，以共同优化长期参与和个体临床结果（在这种情况下，以实现目标健康葡萄糖水平的实现来衡量）。通过加剧组之间的差异来减轻RMAB的趋势实现良好的综合性能，我们为RMAB提出了新的公平目标，并应用了二元优化算法来解决它们。我们为患者参与度和个体临床结果轨迹的联合演变制定了模型，以捕获数字慢性病管理计划中关键的感兴趣动态。结果：在仿真练习中，我们优化的干预政策导致12个月后达到健康葡萄糖水平的患者高达10％，与护理标准基准相比，辍学率降低了10％。此外，与最先进的面前相比，我们的新公平政策将6个人口群体的参与度和健康成果的平均绝对差异最多减少了85％。结论：以个人临床结果目标和长期参与动态进行数字健康干预措施，因为考虑因素可能是可行且有效的。我们建议使用RMAB顺序决策框架，该框架也可以在容量计划中提供其他功能。公平的RMAB算法的集成进一步增强了达到公平解决方案的潜力。此方法为程序设计师提供了灵活性，可以根据其偏好在各种目标之间进行不同的优先级和平衡权衡。