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知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
异质期望和商业周期
许多中央银行非常规政策工具包的支柱。鉴于中央银行的基于通信工具的频率和强度的增加，一个重要且密切相关的问题是中央银行的信誉及其与ELB商业周期动态的互动。宏观经济文献经常使用理性期望（RE）方法来检查ELB对业务周期的影响。在标准模型中，这种方法假设经济中的代理人完全了解中央银行的目标功能，并相信未来的政策行动将与该目标保持一致。因此，在具有理性期望的模型中，央行信誉的相关性几乎没有空间。在本文中，我们放宽了完整的理性假设，并提出了一个具有有限信息的异质期望模型，在这种情况下，允许代理在两种类型的预测规则之间切换。作为我们的起点，我们使用规范的三方程式混合动力新凯恩斯主义模型，但要受到名义利率的限制。我们向该框架介绍了异质期望，在该框架中，允许代理在锚定的伪理性期望模型和自适应学习模型之间切换，如果满足某些条件，期望可能会降低期望。在模型中，这两种类型的指示之间的开关机制是内源性的，其中相对代理使用每种类型的预测规则共享取决于其过去的预测性能。因此，越来越多的代理放弃了理性期望规则，并转向自适应学习。我们模型的主要新颖性是，当大量的自适应学习者与ELB约束结合使用时，Econmy失去了稳定性。在这些情况下，自适应学习者的份额不断增加，对应于中央银行通过非常规货币政策措施规避ELB约束的能力的丧失。更多自适应学习者的存在从Central Bank所需的利率路径（阴影速率）到置换和输出差距削弱了反馈通道，这会促进静脉压力。与ELB结合使用，这导致了更高的实际利率，并降低了促进的需求。不良冲击会在这种情况下触发静脉螺旋，如果期望在下降
天气冲击对企业经济绩效的异质影响
1。生物多样性2。气候变化适应和弹性3。气候变化治理，立法和诉讼4。气候，健康与环境5。环境行为6。环境经济理论7。环境政策评估8。国际气候政治9。科学和气候变化的影响10。可持续公共和私人财政11。可持续自然资源12.过渡到零排放增长13。英国国家和地方气候政策有关Grantham研究所的更多信息，请访问：www.lse.ac.uk/granthaminstitute建议引用：Tarsia R（2024）天气冲击对企业经济绩效的异构影响。Grantham气候变化和环境工作论文研究所414。伦敦：伦敦经济与政治学院
天气冲击对企业经济绩效的异质影响
本文提供了对温度冲击引起的经济损害的新颖，公司级别的估计。利用欧洲公司级别的数据，这项研究研究了在总体分析中忽略的企业特征的损害赔偿的异质性。分析始终强调至少（大多数）生产力的负面影响（积极）影响，这有助于气候经济学和有关总体生产力的文献。有关公司规模的证据揭示了对位于较温暖地区的小公司的负面影响。行业的特定效果表明，跨部门的不同敏感性对天气冲击。这些发现扩展了汇总样本的结果，该样本显示了温度与经济结果之间的倒立关系。这些证据表明，汇总边缘效应的统计不足可能是由潜在的异质性驱动的。
通过异质OATP预测OATP1B1的抑制剂...
有机阴离子运输多肽（OATP）对于肝药物摄取至关重要，影响了药物疗效和毒性。预测OATP介导的药物相互作用（DDIS）由于结构性数据有限和整个研究的实验性OATP抑制数据而具有挑战性。这项研究介绍了异质的OATP-rigand相互作用图神经网络（HOLI-GNN），这是一种新型的计算方法，将分子建模与图神经网络相结合，以增强OATP介导的药物抑制的预测。通过将配体分子特征与蛋白质配体相互作用数据相结合，Holi-GNN的表现优于传统的基于配体的方法。与基于ECFP和RDKIT的模型相比，HOLI-GNN的中位数F1和AUC得分分别为0.78和0.90，分别基于XGBoost（F1：0.68和0.78； AUC：0.70和0.75）。除了改善抑制预测之外，我们还表征了与抑制性药物相互作用相对于非抑制性药物相互作用的蛋白质残基，特别是突出了残基T42，F224，I353，F356和F386。我们推测这些疏水堆积残基或抑制作用的局部位置可能是竞争性抑制机制的重要方面。我们的模型增强了OATP抑制剂预测的性能，并批判性地提供了可解释的交互信息，以告知未来的机械调查。
变色龙：一种用于检索的语言模型的异质和分解加速器系统
检索授权的语言模型（RALM）将大型语言模型（LLM）与矢量数据库结合在一起，以检索文本生成期间的上下文知识。这种策略即使使用较小的模型也有助于产生令人印象深刻的发电质量，从而通过数量级来调查计算需求。为了有效而灵活地为Ralms提供服务，我们提出了Chameleon，这是一种杂项加速器系统，将LLM和矢量搜索加速器集成在分解的体系结构中。异质性在推理和检索方面有效地提供了有效的服务，而分类允许独立缩放LLM和向量搜索加速器来满足各种RALM要求。我们的变色龙原型在FPGAS上实现了向量搜索加速器，并将LLM推理分配给GPU，并用CPU作为群集坐标。与混合CPU-GPU架构相比，在各种RALMS上进行了评估，延迟降低2.16倍，吞吐量的延迟3.18倍。有希望的结果为采用异质加速器的方式铺平了道路，不仅是LLM推断，而且还可以在未来的RALM系统中进行矢量搜索。
私人异质联盟学习没有受信任的服务器的重新审视：凸损失的错误 - 最佳和沟通效率算法
我们通过不信任服务器或其他筒仓/客户的人的私人数据来重新审视联合学习（FL）的问题。在这种情况下，每个筒仓（例如医院）有来自几个人的数据（例如患者），需要保护每个人数据的隐私（例如健康记录），即使服务器和/或其他孤岛试图发现此数据。silo记录级差异差异隐私（ISRL-DP）通过要求Silo I的通信满足项目级差异隐私，从而防止每个Silo的数据被泄漏。先前的工作[Lowy and Razaviyayn，2023a]表征了具有同质（I.I.D.）ISRL-DP算法的最佳多余风险范围筒仓数据和凸损失函数。但是，两个重要的问题被打开：（1）可以通过异质（非I.I.D。）实现相同的多余风险范围。孤岛数据？（2）可以通过更少的沟通回合实现最佳风险范围吗？在本文中，我们对两个问题给出了积极的答案。我们提供了新颖的ISRL-DP FL算法，这些算法在存在异质筒仓数据的情况下达到了最佳的过量风险界限。此外，我们的算法比以前的最新算法更有沟通效率。对于平滑的损失功能，我们的算法达到了最佳的多余风险界限，并且具有与非私有的下限相匹配的通信复杂性。此外，我们的算法比以前的最新算法更有效。
接触型驱动的异质蛋白的探索...
摘要：我们最近展示了如何使用在占用间接触映射的空间中使用定向的步道来生成可实现的蛋白质折叠途径；结合反向转换，从蛋白质接触图转变为笛卡尔坐标，我们已经证明了这种方法如何在不求助于分子动力学的情况下产生蛋白质折叠轨迹集合。在本文中，我们证明了该框架可用于研究一个具有挑战性的蛋白质折叠问题，该问题已知可以表现出两种不同的折叠路径，这些折叠路径以前通过分子动力学模拟在几个不同的温度下鉴定出来。从蛋白质折叠机制预测的角度来看，这个特殊问题极具挑战性，特别是涉及沿着由异构二级结构元素定义的不同途径相同的非平凡的紧凑型天然结构折叠。Here, we show how our previously reported contact-map-based protein-folding strategy can be significantly enhanced to enable accurate and robust prediction of heterogeneous folding paths by (i) introducing a novel topologically informed metric for comparing two protein contact maps, (ii) reformulating our graph-represented folding path generation, and (iii) introducing a new and more reliable structural back-mapping algorithm.这些变化提高了生成结构上的折叠中间体的可靠性，并大大减少了我们以前的模拟策略产生的物理无关折叠中间体的数量。最重要的是，我们演示了增强的折叠算法如何成功地识别多染料式式 - pathway蛋白的替代折叠机制，并与直接的分子动力学模拟一致。
医疗补助覆盖范围对心血管风险因素的异质作用：随机对照试验的次级分析
简介许多国家的目标是通过扩大公共保险来覆盖其人口，以实现财务可持续的普遍健康覆盖范围。1充分的证据表明，健康保险范围可改善财务风险保护和心理健康，但对身体健康的影响不太了解。几项随机对照试验已经调查了美利坚合众国的保险范围。RAND健康保险实验是在1970年代至80年代进行的，其主要目的是研究对医疗服务需求的价格弹性及其对健康结果的影响，但没有研究拥有健康保险本身的效果。2最近，另一项研究使用国税局的随机推广评估了健康保险（包括医疗补助）对死亡率的影响，鼓励个人进行保险范围。3在随访的两年中，他们观察到入学保险的人的死亡率降低，但使用了没有一系列个人健康结果的行政数据。俄勒冈州健康保险实验于2008年启动，并检查了医疗补助（低收入个人公共卫生保险计划）对广泛结果的影响，