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经济低迷如何影响人才流向初创企业
∗伯恩斯坦：sbernstein@hbs.edu。Townsend：rrtownsend@ucsd.edu。 XU：xut@darden.virginia.edu。 我们感谢Kunal Mehta的数据帮助。 We are grateful for helpful comments from Paul Gompers, Issac Hacamo, Jessica Jeffers, Song Ma, David Matsa, Ramana Nanda, Paige Ouimet, Sergio Salgado, Antoinette Schoar, Elena Simintzi, Chris Stanton, and seminar participants at NBER Entrepreneurship, RCFS Winter Conference, SFS Cavalcade, MFA, FOM虚拟公司金融研讨会，初级企业家/创新午餐小组，初级企业金融研讨会，LSE，Rochester，Rochester，Illinois Chicago，Indiana，Indiana（Kelley），HBS，HBS，Havard Law School，Havard Law School，Uva Darden和Virginia Tech。Townsend：rrtownsend@ucsd.edu。XU：xut@darden.virginia.edu。我们感谢Kunal Mehta的数据帮助。We are grateful for helpful comments from Paul Gompers, Issac Hacamo, Jessica Jeffers, Song Ma, David Matsa, Ramana Nanda, Paige Ouimet, Sergio Salgado, Antoinette Schoar, Elena Simintzi, Chris Stanton, and seminar participants at NBER Entrepreneurship, RCFS Winter Conference, SFS Cavalcade, MFA, FOM虚拟公司金融研讨会，初级企业家/创新午餐小组，初级企业金融研讨会，LSE，Rochester，Rochester，Illinois Chicago，Indiana，Indiana（Kelley），HBS，HBS，Havard Law School，Havard Law School，Uva Darden和Virginia Tech。
精灵策略2020-2023评论
ELF will ensure that patients and patient organisations drive its work and that they are at the heart of all that it does • ELF will restructure the ELF Council to have a balanced representation of patients • ELF will increase the number of Patient Advisory Groups (PAG) and build strong connections with ERS Assemblies • ELF will develop a United PAG to cover cross-disease topics and activities • ELF will find ways to include more people from different backgrounds and who speak different languages • ELF will加强与国家患者组织和欧洲参考网络（ERN）-Lung
第2A阶段Integris-IPF研究（NCT04396756）
该事件已由EBAP认可为CME信用，要求发言人披露其潜在的利益冲突。本披露的目的不是要防止具有利益冲突的说话者（说话者与与谈话相关的任何商业产品或服务的制造商或提供者都有任何重大财务关系），而是为听众提供自己的判断信息。仍然让听众确定说话者的利益或关系是否可能影响演讲。ers不认为这些利益或承诺的存在必然意味着偏见或降低说话者演示的价值。禁止药物或设备广告。
德克萨斯州的资源充足性挑战
通过在各个市场时间范围之间和之间创建更好的资源分配和连续性，ERCOT 可以实现市场持续增长。实施后，RTC 可以降低能源、拥堵和辅助服务提供的成本。（见 B. Garza，“GCPA 会前研讨会，实时协同优化”，2019 年 10 月 14 日）。 8 值得注意的是，夏季可靠性问题与冬季可靠性问题之间存在区别，夏季可靠性问题测试相对于峰值客户需求的总发电能力，而冬季可靠性问题往往测试与寒冷天气防寒和燃料供应相关的发电弹性。 2011 年 2 月，由于设备故障和天然气输送削减问题，一场严寒天气和一场风暴导致 550 台发电机组中的 152 台停运，ERCOT 不得不实施轮流停电。在夏季和冬季情况下，ERCOT 可能会要求紧急响应服务 (ERS) 客户削减负荷，以避免影响许多客户的非自愿轮流停电。如果需要，ERS 提供商会签订合同并支付费用，以在每个季节的有限时间内削减指定数量的负荷。 9 ERCOT 的能源价格加法器称为运营储备需求曲线。9,000 美元价格上限背后的假设是，如果发生停电，ERCOT 客户将按每兆瓦时 9,000 美元的价格估价损失的第一兆瓦时电力（损失负载价值）。
基于脑电图感知的视觉和振动触觉引导的运动意象分类
摘要：运动想象 (MI) 是一种无需实际使用肌肉即可想象运动任务执行的技术。当用于由脑电图 (EEG) 传感器支持的脑机接口 (BCI) 时，它可以用作人机交互的成功方法。本文使用 EEG MI 数据集评估了六种不同分类器的性能，即线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和来自卷积神经网络 (CNN) 系列的三种分类器。该研究调查了这些分类器在静态视觉提示、动态视觉引导以及动态视觉和振动触觉 (体感) 引导的组合指导下对 MI 的有效性。还研究了数据预处理过程中滤波通带的影响。结果表明，在检测不同方向的 MI 时，基于 ResNet 的 CNN 在振动触觉和视觉引导数据上的表现都明显优于竞争分类器。事实证明，使用低频信号特征对数据进行预处理是实现更高分类准确度的更好解决方案。研究还表明，振动触觉引导对分类准确度有显著影响，而相关改进对于结构更简单的分类器尤其明显。这些发现对于基于 EEG 的 BCI 的开发具有重要意义，因为它们提供了有关不同分类器在不同使用环境中的适用性的宝贵见解。
![arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日](/simg/5\5856edd5a261babab8a2d40487896d68bbcc74bb.webp)
arXiv:2105.10162v3 [quant-ph] 2021 年 12 月 25 日
在量子计算中，变分量子算法 (VQA) 非常适合在从化学到金融的特定应用中寻找事物的最佳组合。使用梯度下降优化算法训练 VQA 已表现出良好的收敛性。在早期阶段，在嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备上模拟变分量子电路会受到噪声输出的影响。就像经典的深度学习一样，它也受到消失梯度问题的影响。研究损失景观的拓扑结构，在消失梯度存在的情况下可视化这些电路的曲率信息和可训练性是一个现实的目标。在本文中，我们计算 Hessian 并可视化变分量子分类器在参数空间中不同点的损失景观。解释了变分量子分类器 (VQC) 的曲率信息并展示了损失函数的收敛性。它有助于我们更好地理解变分量子电路的行为，从而有效地解决优化问题。我们在量子计算机上通过 Hessian 研究了变分量子分类器，从一个简单的 4 位奇偶校验问题开始，深入了解 Hessian 的实际行为，然后彻底分析了 Hessian 的特征值在训练糖尿病数据集的变分量子分类器时的行为。最后，我们展示了自适应 Hessian 学习率如何影响训练变分电路时的收敛。
针对集成 D 类放大器和电源转换器进行 EMC 建模和 EMI 滤波器设计
2 从 EMC 角度看 D 类放大器 9 2.1 D 类放大器基础知识 ......................。。9 2.1.1 功率级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......10 单端功率级 [21, 22]： .........10 差分功率级 [16, 23]： ......。。。。10 2.1.2 调制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........12 2.1.2.1 脉冲宽度调制 (PWM) .......12 2.1.2.2 差分 D 类放大器的 PWM ......14 二元调制： ..................14 三元调制： ....................15 2.1.2.3 自激振荡调制 ........。。。。。。。。16 2.2 D 类放大器的 EM 发射 ...................18 2.2.1 输出轨的 EMI ......................18 2.2.2 供电轨处的 EMI .......。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.3 EMC 解决方案。。。。。。。。..................22 2.3 表征 D 类放大器 .....。。。。。。。。。。。。。。24
计算效率高的神经网络分类器，适用于下一代...
摘要 — 本研究探索了神经网络分类器在下一代响应性神经调节系统中实时分类基于场电位的生物标志物的潜在效用。与传统的基于滤波器的分类器相比，神经网络可以轻松调整特定于患者的参数，有望减轻临床医生的编程负担。本文探讨了一种紧凑的前馈神经网络架构，该架构仅由数十个单元组成，用于难治性癫痫的癫痫发作状态分类。所提出的分类器在临床医生标记的数据上提供与滤波器分类器相当的准确度，同时减少检测延迟。作为对传统方法的权衡，本文专注于将架构的复杂性保持在最低水平，以适应可植入脉冲发生器系统的板载计算约束。