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量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
美国和加拿大边缘人群对 COVID-19 疫苗的犹豫：范围审查方案
。CC-BY 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
选择平均与边际碳强度信号对碳感知优化的含义
网格供电的电力的碳强度取决于用于满足其需求的生成来源的组合，并且随着时间的推移和整个位置的变化很大。有两种类型的碳强度信号：平均和边缘。这两个信号都提供了有关网格操作的差异信息，并以不同的方式影响电网的短期和长期功能。不幸的是，关于碳意识优化的“右”信号缺乏共识，跨域之间的脱碳工作已经使用两个信号来决定何时和何时转移需求。了解信号选择对碳感知优化的含义，本文使用平均碳强度和边缘碳强度进行了数据驱动分析。我们对65个区域的分析揭示了多种见解，包括i）两个信号在统计上均不同，它们之间的相关性非常低，ii）对一个信号进行优化可能会导致从另一个信号的角度来看更多的碳发射，而iii）每个区域的信号特性差异都会导致不同的电力使用激励。
绝缘体和电极材料对碳化层的影响很小
# 组成 # 原子核 # 电子 缩写 1 2 Zn +2 Al + [C 3 H 6 ] 10 94 326 2 Zn + 2 Al + PP 2 2 Zn + 2 Al + [ C 10 H 8 O 4 ] 5 114 586 2 Zn + 2 Al + PET 3 2 Zn + 2 Al + [ C 6 H 4 S] 10 114 646 2 Zn + 2 Al + PPS 4 2 Zn + 2 Al + [C 22 H 10 O 5 N 2 ] 2 82 478 2 Zn + 2 Al + PI 5 3 Zn +1 Al + [C 3 H 6 ] 10 94 343 3 Zn + 1 Al + PP 6 3 Zn + 1 Al + [ C 10 H 8 O 4 ] 5 114 603 3 Zn + 1 Al + PET 7 3 Zn + 1 Al + [ C 6 H 4 S] 10 114 663 3 Zn + 1 Al + PPS 8 3 Zn + 1 Al + [C 22 H 10 O 5 N 2 ] 2 82 495 3 Zn + 1 Al + PI
手部边缘性角膜弹力样变性
手部边缘性角化弹性样变性 (KEMH) 是一种获得性的边缘性丘疹性角化病，其特征是角化斑块增厚，主要影响食指外侧和拇指内侧。它通常与慢性日光照射和创伤有关，通常影响老年人。由于与其他掌跖角化病的临床相似性，鉴别诊断对于有效治疗管理至关重要。虽然临床信息通常足以进行鉴别，但皮肤活检可以提供有价值的诊断线索。我们报告了一名 63 岁男性患者的病例，该患者双手第一根和第二根手指的外侧和内侧边缘均出现粗糙的线性角化过度病变，这些病变已发展了三年。皮肤活检显示正角化过度，下层表皮厚度正常，没有光化性角化病的特征。真皮层中，增厚的弹性纤维和退化的胶原束杂乱分布。根据临床病理学发现，诊断为 KEMH。由于文献中的信息有限，我们旨在通过强调其发病机制、组织学特征和主要鉴别诊断的关键方面来扩展对 KEMH 的当前理解。
影响电网的行动对温室气体排放影响的后果分析：使用边际排放率的理论与实践
因此，为了帮助指导未来的研究，并促进关于这种分析方法是否适用于特定应用的讨论，本文主要关注当前结果排放分析在应用于电力部门行动时的局限性、不确定性和未知数。本文对局限性的关注不应被误解：结果分析是许多应用的宝贵工具，并可能在未来几年应用于新的应用。尽管如此，关注当前的缺点可以指导研究改进，从而增加使用结果分析做出的决策导致预期结果的可能性。结果分析实践的未来进步可能会缓解这里提出的许多观点，扩大其可合理应用的领域。
美国电力系统中可再生能源和电池存储的平均和边际容量信用值
摘要 随着未来几十年可变可再生能源技术和存储的部署继续大幅增长，这些技术将在维持电力系统资源充足性方面发挥越来越重要的作用。到目前为止，很少有分析对美国可变可再生能源和存储的前瞻性平均和边际容量信用进行全面比较，涵盖各种可能的未来。为了填补这一研究空白，我们估计了 2026 年至 2050 年美国相邻电力系统的太阳能光伏 (PV)、陆上和海上风电以及电池存储的平均和边际容量信用，以研究这两种容量认证方法之间的时间趋势、空间模式和权衡。在各种技术中，太阳能光伏的容量信用最明显地呈现随时间下降的趋势，反映了太阳能光伏发电份额在美国电网预测的未来中的显着上升。虽然电池存储的发电份额也会随着时间的推移而显着上升，但由于它们能够在关键时期进行战略调度，因此它们的容量信用仍然很高。另一方面，风电技术的容量信用总体上呈略微上升的趋势。不同技术的平均和边际容量信用值在空间上存在很大差异，其中太阳能光伏的容量信用值呈现出最明显的空间模式，高值集中在 SPP、PJM 和 MISO 中风能丰富、太阳能匮乏的地区，这表明可再生能源部署的互连规划可能带来资源充足性优势。此外，除海上风电外，所有其他可再生能源技术的平均容量信用值往往高于其边际容量信用值，这表明现有可再生资源的信用值往往高于新资源。
促进边缘化人群在人工智能驱动的心理健康护理中的公平性
算法在不同的人口群体中可能表现不同。例如，如果一个心理健康工具主要基于来自白人中产阶级的数据进行训练，那么它可能无法准确诊断或治疗其他种族人群的疾病（Buolamwini 和 Gebru 2018）。偏见的另一个来源是人工智能工具的设计和开发过程。如果开发团队缺乏多样性或未能考虑不同人群的具体需求，那么最终的工具可能会无意中反映出其创造者的偏见。这可能导致工具对某些群体效率较低甚至有害，加剧心理健康护理中现有的差距（Gebru 等人 2020）。此外，算法本身也会带来偏见。例如，机器学习算法通常会优化准确性或效率而不考虑公平性。因此，它们可能会强化数据中现有的偏见，甚至通过其决策过程产生新的偏见（Hardt 等人 2016）。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组