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广义第一价格拍卖中的纯策略均衡 ∗
我们重新审视了广义第一价格拍卖中赞助搜索广告纯策略纳什均衡的（不）存在这一经典结果，并表明当广告排名基于随机质量得分和出价金额的乘积而不是仅基于后者时，结论可能会发生逆转。此外，广义第一价格拍卖的纯策略均衡中的预期收入可能大大超过广义第二价格拍卖的预期收入。
“统一效率量子转导的广义匹配条件”的补充信息Chiao-hsuan Wang，Mengzhen Zhang和Liang Jian
其中κa（b）ex是与外部通道的耦合速率，其输入信号量ˆ a†（ˆ b†）中，ex [ω]，κa（b）i是模式的内在损耗量ˆ a†（ˆ b†）的内在损耗率，由于与环境相结合而导致的噪声（。是由于[ω]中的输入噪声ˆ J的耦合，是中间模式M†J的内在损耗率。最终模式ˆ A†（ˆ B†）[ω]受总耗散率κa（b）=κa（b），ex +κa（b），i和χj的约束，是将其定义为χ -1 j j i（ω + um +κj） +κj / j j j y（ω +κj j）的模式敏感性定义为为了简单，我们将从现在开始为所有频域模式运算符的[ω]符号删除。根据输入输出关系，输入和输出场连接到稳定性链的链条模式
PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习
摘要 - 在机器人技术和自动化等许多现实世界中，高度要求注册。注册在某种程度上挑战，因为获得的数据通常很吵，并且有很多异常值。此外，在许多实际应用中，一个点集（PS）通常仅涵盖另一个PS的部分区域。因此，大多数现有的注册算法无法保证理论融合。本文介绍了一种新颖，健壮和准确的三维（3D）刚性点集（PSR）方法，该方法是通过将最先进的（SOTA）贝叶斯相干点漂移（BCPD）理论推广到场景中来实现的，以使高维点集（PSS）位于AniSAlIniSAIS噪声中。高维点集通常由位置向量和正常向量组成。一方面，使用正常向量，提出的方法对噪声和离群值更为强大，并且可以更准确地找到点对应关系。另一方面，将注册纳入BCPD框架将保证该算法的理论收敛。我们在本文中的贡献是三倍。首先，将两个一般PS与正常向量对齐的问题纳入了变异的贝叶斯推理框架中，该框架可以通过概括BCPD方法来解决，同时考虑了各向异性位置噪声。第二，算法迭代期间的更新参数以封闭形式或迭代解决方案给出。第三，进行了广泛的实验，以验证提出的方法及其对BCPD的显着改进。
合作人工智能的普遍信念
自我对弈是马尔可夫博弈中构建解决方案的常见范例，可以在协作环境中产生最优策略。然而，这些策略通常采用高度专业化的惯例，这使得与新伙伴一起玩变得困难。为了解决这个问题，最近的方法依赖于将对称性和惯例意识编码到策略训练中，但这需要很强的环境假设，并且会使策略训练复杂化。因此，我们建议将惯例的学习转移到信念空间。具体来说，我们提出了一个信念学习模型，该模型可以在训练时保持对未见过的策略推出的信念，从而可以在测试时解码和适应新的惯例。我们展示了如何利用这个模型在各种策略池中搜索和训练最佳响应，以大大改善临时团队合作。我们还展示了我们的设置如何促进细微代理惯例的可解释性和可解释性。
有向图和无向图的广义谱聚类
谱聚类是聚类无向图的一种常用方法，但将其扩展到有向图（有向图）则更具挑战性。一种典型的解决方法是简单地对称化有向图的邻接矩阵，但这可能会导致丢弃边方向性所携带的有价值信息。在本文中，我们提出了一个广义的谱聚类框架，可以处理有向图和无向图。我们的方法基于一个新泛函的谱松弛，我们将其引入为图函数的广义狄利克雷能量，关于图边上的任意正则化测度。我们还提出了一种由图上自然随机游走的迭代幂构建的正则化测度的实用参数化。我们提出了理论论据来解释我们的框架在非平衡类别的挑战性设置中的效率。使用从真实数据集构建的有向 K-NN 图进行的实验表明，我们的图分区方法在所有情况下均表现良好，并且在大多数情况下优于现有方法。
治疗全身性重症肌无力的新兴药物
重症肌无力 (MG) 是一种罕见的慢性自身免疫性疾病，其中免疫球蛋白 G (IgG) 自身抗体会攻击神经肌肉接头中的特定蛋白质，从而扰乱信号传输。1,2 在约 85% 的 MG 患者中，这些抗体针对乙酰胆碱受体 (AChR)。3 一些患者具有针对肌肉特异性激酶 (MuSK) 或低密度脂蛋白受体相关蛋白 4 (LRP4) 的抗体，尽管多达 15% 的 MG 患者为血清阴性，血液中没有可检测到的自身抗体。3,4 胸腺被认为参与抗 AChR 抗体的产生。5 发病年龄呈双峰分布，在 30 和 50 岁达到峰值。 6 全世界 MG 的发病率估计为每 100,000 人 0.3 至 2.8 人，全球估计患病率中值为每 100,000 人 10 人。7 在加拿大，MG 的发病率在过去几十年中一直保持稳定，估计为每 100 万人年 23 人，每 100 万人患病率为 263 人。8,9
哥伦比亚特区综合计划通用政策地图
社区内几乎没有空置土地或未充分利用的土地。这些土地通常具有住宅性质。预计未来 20 年内将维持现有土地用途和社区特征。如果发生变化，其规模通常较小，主要包括填充式住房、公共设施和机构用途。预计密度不会在当前 (2017) 条件下发生重大变化，但预计将出现一些新的开发和再利用机会，这些机会可以支持在综合计划政策和未来土地利用图的指导下保护邻里社区特色。 预计未来土地利用图上指定为“PDR”的邻里保护区将保留其历史上提供的工业、办公和零售用途组合。
Paulihedral：用于量子模拟内核的通用块编译器优化框架
量子模拟内核是一个重要的子程序，在许多量子程序中以非常长的门序列出现。在本文中，我们提出了 Paulihedral，这是一个分块编译器框架，它可以通过利用高级程序结构和优化机会来深度优化此子程序。Paulihedral 首先采用了一种新的 Pauli 中间表示，它可以维护量子模拟内核中的高级语义和约束。这自然可以实现难以在低门级实现的新型大规模优化。具体而言，我们提出了两种与技术无关的指令调度过程和两种与技术相关的代码优化过程，它们协调了编译器的电路综合、门取消和量子位映射阶段。实验结果表明，Paulihedral 在近期超导量子处理器和未来容错量子计算机的广泛应用中都可以胜过最先进的编译器基础设施。