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更简单，更快的欧洲： - 欧洲委员会
委员会的实施方法和简化方法将由需要盘点过去，导航现在并塑造未来的需要指导。为了更好地实现我们的政策目标，我们将在必要时简化现有规则，并确保它们得到更好的实施。我们将审查和调整我们的监管框架，以使其对人和企业的需求更加敏感。委员会将在提出简化建议时适当考虑更好的法律制定原则和法律确定性。新的更好的监管和简化工具将确保从一开始就牢记实施和简化的未来法律。通过所有这些行动，我们将对我们的经济，社会和环境目标进行更有效，更有效的交付。
更快的3彩色图形 - 滴
n log n）。在多项式时间内是否可以解决该问题仍然是算法图理论领域的一个众所周知的开放问题。在本文中，我们提出了一种算法，该算法在时间2 o（n 1/3 log 2 n）中求解n-vertex直径-2图中的3-着色。这是对Mertzios和Spirakis算法的第一个改进，即在一般情况下，即没有对实例图进行任何进一步的限制。除了标准分支并将问题减少到2-SAT的实例外，我们算法的关键构建块是关于3色直径-2图的组合观察，使用概率参数证明了这一点。作为侧面结果，我们表明可以在时间2 o（（n log n）2 /3）中求解3-颜色。我们还将算法推广到从小直径图到周期中找到同态同态的问题。
建造清洁剂更快的最终报告
3月31日，拜登总统宣布了“美国就业计划”，作为他建立更好议程的一部分，以完成两个重要的任务：（1）将国家经济脱碳，以应对气候变化和能源过渡的挑战； （2）增长的工作和经济，同时使国家的基础设施更具弹性。白宫公告的重点是财政，政策和监管目标。本文解决了关键丢失链接：需要应对当前环境审查和允许系统威胁脱碳基础设施构建的延迟，不确定性和成本的挑战。如下所述，国会和行政部门都有良好的先例，介绍了监管工具，用于简化环境项目的批准流程，这些过程将带来净福利并符合严格的要求。
更快地发现更好的设计 - Siemens PLM
因此，海洋工业面临着一项艰巨的任务：生产比以往更多的船舶（更多船舶、更大容量），同时大幅减少对环境的影响（减少排放、提高效率）。传统的“设计-测试-建造”方法，即使用简化的势流模拟工具设计船体，并在拖曳水池中使用缩放的物理模型进行测试，其响应速度和准确性不足以实现实现长期环境目标所需的性能改进。这些方法也无法准确预测船舶在实际操作条件下的表现，例如在波涛汹涌的大海中进行自航操纵。
更快地构建更好的 AI 模型 - EdgeCloudStore.com
使用 HPE 机器学习开发环境，模型代码、库依赖项、超参数和配置设置将自动保留，使 ML 工程师能够轻松重现之前进行的实验。内置模型注册表可以跟踪经过训练的模型并识别有希望或重要的模型版本。随着 ML 团队的扩大，这些工具变得至关重要，因为它们使协作者能够尽快轻松共享和扩展工作。
更快，更好，更聪明：用...
全球供应链受到了很多破坏并不是什么秘密。经济不确定性，政治动荡，公共卫生危机和其他外部压力已引起重大失衡，并增加了供应链中每个链接的公司的压力。为了保持竞争力，业务领导者正在寻求简化战略并利用全球贸易和运输的解决方案。全球贸易有许多障碍，例如依赖地理的不同繁文tape节要求，这使其成为一项艰巨的任务。贸易法规，制裁和受限制当事方总是很难跟踪。随着贸易法律法规的日益增长越来越复杂，企业需要在潜在的合规风险面前留在潜在的合规风险面前。
聊天机器人作为加快查询处理流程的一种方法...
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差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
住房环境是否与更快的表观遗传老化有关？
摘要背景的许多方面与健康有关。然而，住房和健康之间的途径，尤其是住房的心理元素，知之甚少。表观遗传信息与社会调查数据一起提供了一个机会，可以使用DNA甲基化来探索生物衰老，这是住房影响健康的潜在途径。方法我们使用了英国家庭纵向研究的住房和DNA甲基化数据，与英国家庭小组调查的先前调查回答有关，涵盖了英国的成年人。我们探索了使用等级回归的当代和历史的表观遗传衰老与住房环境之间的关联。结果我们发现，住在私人房屋中与更快的生物衰老有关。Importantly, the impact of private renting (coefficient (SE) 0.046 years (0.011) vs owned outright, p<0.001) is greater than the impact of experiencing unemployment (coefficient 0.027 years (0.012) vs employed, p<0.05) or being a former smoker (coefficient 0.021 years (0.005) vs never smoker, p<0.001).当我们在分析中包括历史住房环境时，我们发现重复的住房欠款和暴露于污染/环境问题也与更快的生物老化有关。结论我们的结果表明，挑战性的住房环境通过更快的生物衰老对健康产生负面影响。但是，生物衰老是可逆的，强调了住房政策变化以改善健康的巨大潜力。