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模型 - 敏捷的元学习者用于估计
在许多学科（例如个性化医学）中，随着时间的推移估算异质治疗效果（HTE）至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上，这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下，模型不足的学习者（所谓的元学习者）在很大程度上没有探索。在我们的论文中，我们提出了几个元学习者，这些学习者可以与型号不合时宜，因此可以与任意机器学习模型（例如变形金刚）结合使用，以随着时间的推移估算HTES。然后，我们提供了一项全面的理论分析，该分析表征了不同的学习者，并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外，我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER，即（i）使用双重稳健（DR）和正交损失； （ii）利用我们得出的逆变量权重（IVW），这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物，我们的IVW减小极端轨迹，导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能，尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。
由于基础支出的下降，在过去三十年中，每日能源支出的总消耗量下降，而不是减少活动支出
肥胖是由延长的正能量平衡1、2引起的。是否有降低活性水平的能量消耗降低，有争议3，4。在这里我们表明，在男女中，对身体成分进行了调整的总能量消耗（TEE），并且自1980年代后期以来年龄下降，而调整后的活动能量消耗随着时间的推移增加。我们使用国际原子能局在美国和欧洲成人能源消耗的水数据库（n = 4,799）二个标记的水数据库来探索总体模式（TEE：n = 4,799），基础（Bee：bee：n = 1,432）和体育活动能量支出（n = 1,432）。在男性中，调整后的蜜蜂显着下降，但在女性中，这并没有达到显着性。 在163项研究中，较大的基础代谢率（相当于蜜蜂）的基础代谢率（相当于蜜蜂）的测量值重复了两性蜜蜂的下降。 我们得出的结论是，美国/欧洲的肥胖症的增加可能并没有通过减少的体育锻炼降低而推动。 我们在这里确定调整后的蜜蜂的下降是先前未认识到的因素。在男性中，调整后的蜜蜂显着下降，但在女性中，这并没有达到显着性。在163项研究中，较大的基础代谢率（相当于蜜蜂）的基础代谢率（相当于蜜蜂）的测量值重复了两性蜜蜂的下降。我们得出的结论是，美国/欧洲的肥胖症的增加可能并没有通过减少的体育锻炼降低而推动。我们在这里确定调整后的蜜蜂的下降是先前未认识到的因素。
对称性作为量子资源
摘要我们开发了一种对称性区分性的资源理论，其基本对象是基本量子信息源，即以给定的先前概率发射两个可能的量子状态之一的来源。这样的源可以用复合系统XA的经典量词表示，与两个量子状态的集合相对应，而X是经典的和一个量子。我们研究了两种不同类别的自由操作的资源理论：（i）CPTP A，由仅作用于A的量子通道组成，以及（ii）作用于XA的有条件的双随机图。我们介绍了基本来源的对称区分性的概念，并证明它在这两种自由操作中都是单调的。我们研究了一声和渐近方案的蒸馏和对称性区分性的稀释任务。我们证明，在这两种自由操作下，在渐近制度中，将一个基本来源转换为另一个基本来源的最佳速率等于其量子Chernoff分歧的比率。这为量子Chernoff的分歧提供了新的操作解释。在对称区分性稀释的背景下，我们还获得了汤普森度量的有趣的操作解释。
专门设计的替代风能发电机的实验研究
摘要：全球安装的风力涡轮机的累计容量不断增加，证明了人们对风能的兴趣日益浓厚。本文介绍了一种风能转换系统的实验研究，该系统使用一种非常特殊的交流发电机，不同于双馈感应发电机 (DFIG) 或永磁同步发电机 (PMSG)。我们推荐的发电机类似于倒置安装的电励磁同步发电机 (EESG)。它配备了一个多极电感定子，由直流电供电，还有一个环形转子，通过该转子将产生的替代电能分配到公用电网。将相对较低的直流电选择性地注入多极定子，可以在发电机的端子上产生用户所需的电压。这种绕线转子替代发电机 (WRAG) 以同步模式运行。此外，结合转子侧的电力电子接口 (PEI) 转换器，WRAG 可以在低风速范围内将产生的电压调整到公用电网的频率，而无需变速箱。在 3 kVA 机器上进行了实验验证，可以说它是 PMSG 和 DFIG 的中间解决方案，在偏远地区和农业农场具有更高的可靠性。
空军协会出版的航空航天杂志
那些是绝望的时间·，绝望的愚蠢是当您不得不使用宝贵的种子在冬天保持动物的活力，只希望您可以乞求或借更多的WH，M m耕种和播种时间，明年春天才会出现。如果您失去了种子的收入，那么您就拥有了。种子玉米是生存的代名词。缺乏它拼写灾难。在这些更繁荣但同样危险的日子里，是民族的种子玉米。生存是研究和发展。有充分的证据表明，美国正在忽略其未来的技术作物，而不是像de perate农民一样，而是选择。这本身就是不好的。当一个人意识到我们苏联竞争对手的研发增长率正在继续攀升时，这是双重糟糕的，而美国的研发增长率正在下降。在过去十年中，苏联的研究和发展率平均每年十个thir-thir-thir-thir-thir-thir-thir-thir-thir-thir-thir'。在同一时期R＆D
ULTRACOLD SR ATOMS - 时间和频率分割
超冷物质的量子态工程和光场的精确控制共同实现了对光与物质相互作用的精确测量，可用于基础物理的精密测试。最先进的激光器可在一秒钟内保持光相位相干性。光频梳将这种光相位相干性分布在电磁波谱的整个可见光和红外部分，从而可以直接可视化和测量光波纹。同时，被限制在光学晶格中的超冷原子在两个时钟状态之间具有零差分交流斯塔克位移，这使我们能够在增强时钟信号的同时最大限度地减少量子退相干。对于 87Sr，我们在 698 nm 的 ISO _ 3 Po 双禁戒时钟跃迁中实现了 >2.4 x 10 14 的共振品质因数 [1]。这款新时钟的不确定度已达到 1 x 10。16，其不稳定性接近 1 x 10。1 秒时为 1:5 [2]。这些发展代表了超冷原子、激光稳定和超快科学的显著融合。进一步的改进仍然令人着迷，量子测量和精密计量相结合，探索下一个前沿。
JHEP03（2025）004
摘要：本文研究了计算沿及时边界的量子场理论的纠缠熵（DS）重力的纠缠熵的挑战和决议。最初设计的传统岛公式，用于计算与反DE保姆（ADS）重力相连的非重粒系统的细粒熵，遇到了Sitter De Sitter Grveritation Spacetimation的困难，未能提供一个物理上质疑的极端极端岛屿。为了克服这些问题，我们通过将DS 2 Braneworld嵌入ADS 3散装时段来引入双重全息模型。这种方法通过全息相关函数促进了纠缠熵的计算，从而有效地规避了岛公式的约束。我们证明了用DS重力计算纠缠熵的正确配方涉及非超级岛，而其边界则在DS重力区域的边缘定义。我们的发现表明，在岛屿阶段，非重力浴的纠缠楔子包括整个DS引力空间。使用第二个变体公式，我们进一步表明，锚定在重力勃烷上的局部最小表面的存在与勃板的外部曲率本质上相关。
全息超导体中的页面曲线
考虑到双重全息模型，我们研究了永恒ADS D -RN黑洞的黑洞信息悖论，并与平衡耦合，并与D维二维形成型浴缸偶联，其状态已被带电标量耦合到U（1）球场的带电标量造成的状态变形。没有勃雷，边界系统上量规场的自发对称断裂可以在临界温度（称为全息超导体）处诱导带电标量场的二阶相变。浴室变形可以用黑洞显着改变其纠缠动态，从而导致页面曲线和页面时间的变化。我们的结果表明，可以将页面曲线的特征参数（例如纠缠速度，初始面积差异和页面时间）用作合适的探针，以检测超导相变。特别是，纠缠速度还可以探测卡斯纳流动和约瑟夫森振荡。将辐射区域的终点固定在临界页点的两倍时，纠缠速度（内部反应）比初始面积差异（外部反射）对页面时间的影响更大。
药物样EP300/CREBBP乙酰转移酶抑制剂的比较分析
图3。（a）用于1-3的细胞分析的示意图。（b）用1-3处理后从MCF -7细胞中提取的组蛋白的蛋白质分析。每种凝胶的左车道对应于媒介物处理的对照，然后是浓度五倍增加1、2或3（8、40、200、1000、5000 nm）的细胞。暴露时间在每个组蛋白乙酰化标记中相同。（c）在NCI-60细胞线筛选中用1-3处理细胞引起的热图描绘生长。（d）通过1-3对NCI-60抑制作用的互相关分析，溴结构域抑制剂（E）组蛋白H3 N末端的序列表明乙酰化位点和负责修饰的KAT。EP300/CREBBP调节的K18AC颜色为红色。（F）组蛋白H3乙酰化的定量LC-MS分析。值对应于观察到的归一化强度，该强度的组蛋白肽含有从用3处理的细胞分离的指定修饰，其信号的未处理细胞的信号等于100％。在所有情况下，都使用了单一修饰的肽的强度，除K14AC外，其值均来自单一和双重修饰的K14AC肽的总和（2 ND修改：K9ME1，K9ME2，K9ME2或K9ME3）。值表示n = 3个生物学重复的平均值。
使用深度学习控制的故障电流限制器
本研究解决了整合可再生能源（尤其是风能）时网格稳定性的挑战。它专注于使用高级策略（例如故障电流限制器和深度学习），增强双喂养发电机（DFIG）风能系统中的瞬态稳定性。该研究包括对故障场景，模拟和解决方案评估的彻底分析，强调了维持可再生能源网格稳定性的关键需求。随着风能需求的增加，优化系统性能至关重要。许多风力涡轮机依靠DFIG，需要稳健的故障乘车。引入了一个被动故障电流限制器，以增强DFIG系统瞬态稳定性。这个没有主动控制器的限制器具有内在的弹性。该研究引入了一种新型算法，以计算最佳断层电流限制性，并在参考水平的±10％以内保持电压。瞬态稳定性通过涉及对称和不对称断层的模拟进行评估，并结合了深度学习。MATLAB/SIMULINK证实了所提出的限制器和算法在提高基于DFIG的风能系统的瞬时稳定性方面的功效。该研究强调了故障电流限制器和深度学习在无缝将可再生能源整合到电网中的作用。