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表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
使用 NLP 和机器学习，基于综合候选人资料增强算法职位匹配
摘要 — 我们建议通过自动分析候选人的社交媒体形象，并将其与简历和其他信息结合使用，以提供就业能力得分和情商指标，从而辅助招聘流程。算法招聘通常支持招聘公司，并不考虑候选人的社交媒体形象。我们在本文中提出的工作也可以供求职者使用，并利用候选人的综合资料来评估他们的成功机会。我们的方法使用 API 和网络爬虫进行社交媒体分析，评估软技能，根据关键词、技能组合和教育要求筛选候选人，并使用机器学习和自然语言处理技术提供匹配建议。最终的应用程序为公司和求职者提供了更快、更准确、更高效且相对无偏见的招聘流程。索引词 — 机器学习、分类、招聘、社交媒体、自然语言处理
口蹄疫疫苗配套毒株鉴别报告
1. 疫苗效力受疫苗效力、抗原匹配和接种方案的影响。因此，抗原匹配较差的情况可以通过高效疫苗和在适当间隔内注射多剂疫苗来弥补。因此，如果疫苗的效力足够高，并且按照最大化宿主抗体反应的方案进行接种，那么根据血清学测定，与野外分离株抗原匹配较弱的疫苗仍可以提供一定的保护 (Brehm, 2008)。
在第 III 部分第 5 部分应用中对 UTP A 2133 Mn 作为 800H 合金匹配填充金属的评估
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胰腺癌的风险和2型糖尿病患者的二肽基肽酶4抑制剂的使用：一种倾向得分匹配分析
背景：在长期治疗过程中二肽基肽酶4（DPP-4）抑制剂的影响尚不清楚，并且对DPP-4抑制剂在胰腺中的癌作用中的作用提高了。早期对胰腺adverse事件的研究报告了结果相互矛盾。方法：本研究分析了2009年1月至2012年12月的韩国国家健康保险服务数据。患有2型糖尿病并服用两种或多种口服葡萄糖药物（GLD）的患者。使用倾向分数匹配的患者（n = 51,482）或其他GLD（n = 51,482）或其他GLD（n = 51,482）的患者使用倾向分数匹配以1：1的比率进行匹配。使用Kaplan-Meier曲线和COX比例危害回归分析计算胰腺癌的风险。结果：在7.95年的中位随访期间，确定了1,051例新的胰腺癌病例。与其他GLD组相比，DPP-4使用的调整后危害比（HR）为0.99（95％置信区间[CI]，0.88至1.12）。在住院期间被诊断为胰腺癌病例的分析中，与服用其他GLD的患者相比，使用DPP-4抑制剂的HR调整后的HR为1.00（95％CI，0.86至1.17）。使用另一个GLD组作为参考组，随着DPP-4抑制剂的暴露率增加，胰腺癌风险升高没有观察到趋势。结论：在这项基于人群的队列研究中，在相对长期的随访过程中，DPP-4抑制剂的使用与胰腺癌风险升高没有显着关联。
求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
空间高效的内点法，应用于线性规划和最大权重二分匹配
是计算机科学和运筹学中最基本的问题之一。在过去的半个世纪里，人们致力于开发时间高效的线性规划求解器，例如单纯形法 [23]、椭球法 [44] 和内点法 [41]。近几年，利用内点法 (IPM) 加速线性规划求解得到了深入研究 [20, 55, 13, 35, 65, 25, 71]。当 m ≈ n 时，最先进的 IPM 运行时间为 O(m2+1/18+mω)，当 m≫n 时，运行时间为 O(mn+n3)。为了实现这些令人印象深刻的改进，大多数此类算法利用随机和动态数据结构来同时维护原始解和对偶解。虽然这些算法在时间上是高效的，但它们不太可能以空间高效的方式实现：维护原始对偶公式需要 Ω(m + n2) 空间，当 m ≫ n 时尤其不能令人满意。在本文中，我们研究了在流式模型中求解线性规划的问题：在每一遍中，我们可以查询 A 的第 i 行和 b 的对应行。目标是设计一个既节省空间又节省遍历次数的 LP 求解器。所谓高效，我们的目标是获得一种不依赖于 m 的多项式的算法，或者更具体地说，我们提出一个健壮的 IPM 框架，该框架仅使用 e O(n2) 空间和 e O(√n log(1/ϵ)) 次遍历。1据我们所知，这是实现与 m 无关的空间和遍历最高效的流式 LP 算法。目前最好的 LP 流式算法要么需要 Ω(n) 次传递，要么需要 Ω(n2+m2) 空间来进行 O(√n) 次传递。对于高密集 LP（m≫n）的情况，我们的算法实现了最佳空间和传递。获得这些 LP 算法的关键因素是从时间高效的原始对偶 IPM 转变为时间效率较低的仅对偶 IPM [64]。从时间角度来看，仅对偶 IPM 需要 e O(√nlog(1/ϵ)) 次迭代，每次迭代可以在 e O(mn+poly(n)) 的时间内计算完成。然而，它比原始对偶方法更节省空间。具体而言，我们表明每次迭代，只需维护一个 n×n 的 Hessian 矩阵即可。为了获得 e O ( √ n log (1 /ϵ )) 次传递，我们证明了诸如 Lewis 权重 [ 56 , 21 ] 等非平凡量可以以仅使用 e O ( n 2 ) 空间的就地方式递归计算。既然我们有了用于流式模型中一般 LP 的空间和传递效率高的 IPM，我们将使用半流式模型中的图问题应用程序对其进行实例化。在半流式模型中，每条边及其权重都以在线方式显示，并且可能受到对抗顺序的影响，并且算法可以在 e O ( n ) 空间中对流进行多次传递。2我们特别关注最大权重二分匹配问题，其中带有权重的边以流式传输给我们，目标是找到一个匹配，使其中的总权重最大化。虽然对这个问题的研究已经很多（[ 2 , 36 , 24 , 3 , 9 ] 等），但大多数算法只能计算近似匹配，这意味着权重至少是最大权重的 (1 − ϵ )。对于精确匹配的情况，最近的一项研究 [ 6 ] 提供了一种算法，它取 n 4 / 3 + o (1)
日常电源和需求与动态定价匹配：问题形式化和概念分析
预计能量转换将显着增加可再生能源的份额，其生产在电力组合中是间歇性的。除了关键的好处外，这一开发的主要缺点是产生电源和需求之间的不匹配。创新的动态定价方法可能会通过利用需求方提供的灵活性来大大促进这一关键问题。以此为核心，这是为消费者提供随着时间的流逝而不断发展的价格信号，以影响其消费。这种新颖的方法涉及一个具有挑战性的决策问题，可以概括如下：如何确定价格信号在维持生产者/零售商的盈利能力的约束下，最大化电源和需求之间的同步，并同时使最终消费者受益？作为一项贡献，这项研究工作介绍了该特定决策问题的详细形式化。此外，本文讨论了有效设计动态定价策略所需的各种算法组件：不同的预测模型以及对动态价格需求响应的准确统计建模。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
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下面的组织收到了此表格A节中所述的贡献。该组织是一个非营利组织，已根据《内部税收法》第501（c）（3）条确定免税，对本组织的捐款是个人和公司对所得税申报表的税收扣除。该组织有资格获得该表格背面概述的ORNL匹配礼物基金。本节仅由组织完成。