1。迈向孤立的Jinvariants的分类(与Abbey Bourdon,Sachi Hashimoto,Timo Keller,Zev Klagsbrun,David Lowry -Duda,Filip Najman和Himanshu Shukla)。ARXIV:2311.07740。 2。 使用不可分割的内态计算超大的内态环(与Jenny Fuselier,Annamaria Iezzi,Mark Kozek和Changningphaabi Namoi-Jam一起使用)。 ARXIV:2306.03051。 3。 您可以信任的超级曲线(与Andrea Basso,Giulio Codogni,Deirdre Connolly,Luca de Feo,Tako Boris Fouotsa,Guido Maria Lido,Lorenz Panny,Sikhar Patranabis,Benjamin Wesolowski)。 eUrocrypt 2023。 EPRINT:2022/1469。 4。 同类加密标准(Martin Albrecht,Melissa Chase,Hao Chen,Jintai ding,Sha Foldwasser,Sergey Gorbunov,Shai Halevi,Je i(Je i(Je i at) Vaikuntanathan)。 2022。 通过同型加密保护隐私的书籍(eds Kristin Lauter,Wei Dai和Kim Laine)。 5。 chabauty-coleman计算一条PICARD曲线。 (与Sachi Hashimoto一起)。 2021。 Simons研讨会:算术地理学,数字理论和汇编。 arxiv:2002.03291ARXIV:2311.07740。2。使用不可分割的内态计算超大的内态环(与Jenny Fuselier,Annamaria Iezzi,Mark Kozek和Changningphaabi Namoi-Jam一起使用)。ARXIV:2306.03051。 3。 您可以信任的超级曲线(与Andrea Basso,Giulio Codogni,Deirdre Connolly,Luca de Feo,Tako Boris Fouotsa,Guido Maria Lido,Lorenz Panny,Sikhar Patranabis,Benjamin Wesolowski)。 eUrocrypt 2023。 EPRINT:2022/1469。 4。 同类加密标准(Martin Albrecht,Melissa Chase,Hao Chen,Jintai ding,Sha Foldwasser,Sergey Gorbunov,Shai Halevi,Je i(Je i(Je i at) Vaikuntanathan)。 2022。 通过同型加密保护隐私的书籍(eds Kristin Lauter,Wei Dai和Kim Laine)。 5。 chabauty-coleman计算一条PICARD曲线。 (与Sachi Hashimoto一起)。 2021。 Simons研讨会:算术地理学,数字理论和汇编。 arxiv:2002.03291ARXIV:2306.03051。3。您可以信任的超级曲线(与Andrea Basso,Giulio Codogni,Deirdre Connolly,Luca de Feo,Tako Boris Fouotsa,Guido Maria Lido,Lorenz Panny,Sikhar Patranabis,Benjamin Wesolowski)。eUrocrypt 2023。EPRINT:2022/1469。 4。 同类加密标准(Martin Albrecht,Melissa Chase,Hao Chen,Jintai ding,Sha Foldwasser,Sergey Gorbunov,Shai Halevi,Je i(Je i(Je i at) Vaikuntanathan)。 2022。 通过同型加密保护隐私的书籍(eds Kristin Lauter,Wei Dai和Kim Laine)。 5。 chabauty-coleman计算一条PICARD曲线。 (与Sachi Hashimoto一起)。 2021。 Simons研讨会:算术地理学,数字理论和汇编。 arxiv:2002.03291EPRINT:2022/1469。4。同类加密标准(Martin Albrecht,Melissa Chase,Hao Chen,Jintai ding,Sha Foldwasser,Sergey Gorbunov,Shai Halevi,Je i(Je i(Je i at) Vaikuntanathan)。2022。通过同型加密保护隐私的书籍(eds Kristin Lauter,Wei Dai和Kim Laine)。5。chabauty-coleman计算一条PICARD曲线。(与Sachi Hashimoto一起)。2021。Simons研讨会:算术地理学,数字理论和汇编。arxiv:2002.03291
执行摘要 IV 危机中的合规:COVID-19 对战略贸易管制的影响 Bryan R. Early 1 整合市场的令人信服的逻辑:共同战略贸易管制的案例 Scott Jones 12 东盟在区域战略贸易管制发展中的作用 Seema Gahlaut 17 基于成熟度模型的战略贸易管制体系开发方法 Todd E. Perry 24 东盟战略贸易管制实施:菲律宾战略贸易管理法实施中的战略 Lorenz Anthony T. Fernando;Janice Sacedon-Dimayacyac; Domina Pia S. Salazar 35 缅甸战略贸易管制体系更新 Phone Myint Naing 48 越南战略贸易管制实施概况 Thu Pham 52 印度尼西亚海关如何管制战略物品 Alfian Chaniago 58 作者简介 65
2。用于HPC应用程序中的高级HDFO包装解决方案Lihong CAO-高级半导体工程公司Inc. Teck Lee -Advanced Semiconductor Engineering,Inc。Yungshun Chang -Advanced Semiconductor Engineering,Inconyl Huang Huang Huang Huang -semiconductor Engineering,Inc.先进的Semicon -inc. jy incorn -Incorn -Incorn -Incorn incormond conmond conmond杨 - 高级半导体工程公司3.非对比的3D -OPTO -MID软件包的可靠性,用于光总线耦合器Lukas Lorenz -Dresden Florian Hanesch技术大学 - DRESDEN KRZYSZTOF NIEWERED -NIEWERINGIAL -DRESDEN MOHENMENKER -KUREN -KUREN -KUREN -KURENMERMEN -NAMENKER- Au Erlangen -Nuremberg Gerd -Albert Hoffmann -Leibniz Hanover Ludger Overmeyer -Leibniz University -Leibniz University hanover Karlheinz Bock - 德累斯顿技术大学
混沌系统的传统模型通常是复杂且计算密集的。AI,尤其是神经网络,提供了一种更有效的方法。例如,麻省理工学院的研究人员一直在探索紧凑的神经网络对建模和预测混乱系统的潜力。他们的工作表明,这些网络可以通过进行一系列数学转换(例如输入数据的拉伸,旋转和折叠)来模仿混乱的动力学。这个过程比喻为制作手工的面条或椒盐脆饼。这项研究表明,即使有少数神经元和有限的训练数据,神经网络也可以有效地学习混乱系统等混乱系统等动力学。这项研究表明,可以训练神经网络,以有效地模仿大型系统中发现的混乱,有助于研究长期行为并在复杂的工程系统中进行预测,例如自主机器人和自动驾驶汽车(Li and Ravela,2021年)。
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来,此类方案与高通量测序方法相连,以提供对整个转录组结构信息的访问(Kubote等,2015; Carlson等,2018)。尽管结构探测的有用性无可争议,但重要的是要记住,任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号,但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 )。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和(其独特平面嵌入的一个方面)的能量相关联,该能量对应于堆叠的碱基对,发夹环,内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序,但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中(主要是)通过在小型,特定的设计RNA分子上进行的熔化实验(Andronescu等,2014)。(Turner and Mathews,2010年),它们用于确切的动态编程算法,这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法(SCFG)在本质上使用相同的模型(Rivas等,2012),并且可以作为热力学方法的替代方法。通常,使用已知结构的学习方法进行参数化,例如,参见(Do等,2006)。出于当前贡献的目的,只有一个“通用”模型可以预测(合理的近似值)二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据,例如,从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中,作为与经验证据相矛盾或额外能量项(软约束)相矛盾的硬性约束结构,偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构,请参见,例如,请参见,例如(Lorenz等,
摘要。这项研究工作旨在检查粘性耗散,磁场以及热辐射对卡森流体流动的重要性。在存在旋转微生物和纳米颗粒的情况下考虑流体流动。该问题的物理学由部分微分方程(PDE)控制。通过使用适当的相似性变量,将PDE集更改为普通微分方程(ODE)。要检查相关流参数,采用了一种称为光谱弛豫方法(SRM)的数值方法。此SRM方法采用基本的高斯 - 西德尔方法来将一组微分方程分解和描述。这种方法的选择是由于其一致性和准确性。发现粘性耗散参数(EC)可提高流体温度,速度和边界层(热和动量边界层)。强烈的磁参数的强对立产生了洛伦兹力,该力在边界层内拖动流体流动。发现纳米颗粒对旋转的微生物呈巨大影响。
*We would like to thank John Mondragon, Anthony DeFusco, Matthias Doepke, Martin Eichenbaum, Lorenz Kueng, Scott Baker, James Vickery, Scott Frame, Lara Loewenstein, and Larry Cordell as well as seminar participants at the Federal Reserve Bank of Dallas, Duke University, Rice University, UT Austin, the 2020 Meeting of the Urban Economics Association, the 2021 Areuea全国会议,Areuea-Assa 2023和美国司法部民权部门。本文的内容完全是我们的责任。所表达的观点是作者的观点,不一定反映达拉斯联邦储备银行或美联储系统的观点。†史蒂芬妮·约翰逊(Stephanie Johnson),琼斯商学院,莱斯大学,莱斯大学,大街6100号,德克萨斯州休斯敦,77005。电子邮件:stephanie.g.johnson@rice.edu。 •达拉斯联邦储备银行Nitzan Tzur-ilan,2200 N Pearl St,达拉斯,德克萨斯州75201。 电子邮件:nitzan.tzurilan@dal.frb.org。电子邮件:stephanie.g.johnson@rice.edu。•达拉斯联邦储备银行Nitzan Tzur-ilan,2200 N Pearl St,达拉斯,德克萨斯州75201。电子邮件:nitzan.tzurilan@dal.frb.org。电子邮件:nitzan.tzurilan@dal.frb.org。
参与者按字母顺序排列:Affentranger, Lorenz(ESA 洁净空间);Bouilly, Jean-Marc(阿丽亚娜集团);Bräuer, Tiziana(DLR 大气物理研究所);Brun-Buisson, Celine(阿丽亚娜集团);Ciezki, Helmut(DLR 空间推进研究所);Dominguez, Guillermo(DLR 空间系统研究所);Fasoulas, Stefanos(斯图加特大学);Fischer, Jan-Steffen(斯图加特大学);Förste, Sophie(斯图加特大学);Girardin, Valère(ESA FLPP);Herdrich, Georg(斯图加特大学);Karl, Sebastian(DLR 空气动力学和流动技术研究所);Löhle, Stefan(斯图加特大学);Martinez, Jan(DLR 空气动力学和流动技术研究所); Neubert, Jens(斯图加特大学); Schmidt, Anja(德国航天中心大气物理研究所、路德维希马克西米利安大学、剑桥大学); Sippel, Martin(德国航天中心空间系统研究所);帕特里克·斯塔克(MT Aerospace); Treyer,Karin(保罗谢勒研究所);马蒂厄·乌德里奥 (EPFL);乌尔巴诺,安娜费德里卡 (ISAE-SUPAERO); Wolfgramm, Lars(斯图加特大学)
我们分析了密苏里州卫生和高级服务部的数据,对在圣路易斯地区7个县进行的所有COVID-19疫苗和堪萨斯城地区的4个国家的疫苗接种。我们比较了接收初级COVID-19 Vaccine系列和助推器相对于时间,种族/民族,邮政编码级别的社会脆弱性指数(SVI),疫苗位置类型和COVID-19疾病负担。我们调整了一种良好的工具,用于衡量不平等的工具 - 洛伦兹曲线,以量化相对于这些关键指标的共同疫苗接种中的不平等现象。在2020年12月15日至2022年2月15日之间,1,763,036个人完成了主要系列,872,324人获得了助推器。During early phases of the primary series rollout, Black and Hispanic individuals from high SVI zip codes were vaccinated at less than half the rate of White individuals from low SVI zip codes AU : IchangedwerevaccinatedatlessthanhalftherateofWhiteindividualstowerevaccinatedatlessthanh , but rates increased over time until they were higher than rates in White individuals after June 2021;亚洲人在整个过程中保持高水平的疫苗接种。
能量过渡文献假设可再生能源比化石燃料更均匀地分布。这个假设意味着从化石燃料到可再生能源的转变将使更多国家能够追求能源自给自足并结束对进口能源的依赖。但是,如果假设是错误的,那么能源转变将取决于跨界电或氢贸易,从而为合作和冲突创造了新的国家关系和机会。这项研究的贡献是测试以定量经验的基础来测试可再生能源资源均匀分布的假设。洛伦兹曲线,并在161个国家 /地区对三种类型的化石燃料和三种可再生能源计算的GINI系数。该研究得出结论,可再生能源确实比化石燃料更均匀地分布。这一发现为声称能源过渡将带来一个更加分散的全球能源体系的支持提供了支持,该体系以很少的长距离能源关系为中心。但是,可再生能源资源的分布的均匀性与化石燃料储量的均匀性之间的差异并不像文献所假设的那么大。国际能源贸易以及扩展国际能源政治将不会完全消失。
