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597D固体触觉芯片电容器，Tantamount™最大简历，用于高级共形涂层技术的体积挑战设计
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微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
4 课程名称：基因工程 满分：100分
实践 • 限制性酶、质粒 DNA 的粘性末端和平末端消化，• DH5-Alpha 感受态细胞制备和感受态计算，• 使用质粒 DNA 进行细菌转化。• 质粒分离和纯化，• 聚合酶链反应 (PCR)：使用质粒模板进行已知 DNA 的引物设计和 PCR 扩增。• 在 pUC 载体中克隆 DNA 片段并通过蓝白斑选择进行重组体筛选。• 在大肠杆菌中表达 GST 融合蛋白并使用 GST 标签进行亲和纯化。• 动物细胞培养的基本概念。
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)
加权最大割和Ising问题的通用量子算法
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子，该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度，该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明，我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法，并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
高阶无约束二进制优化和 MIMO 最大似然检测的量子算法
摘要 — 在本文中，我们提出了一种支持实值高阶无约束二进制优化 (HUBO) 问题的量子算法。该算法基于 Grover 自适应搜索，该搜索最初支持具有整数系数的 HUBO。接下来，作为应用示例，我们将多输入多输出最大似然检测公式化为具有实值系数的 HUBO 问题，其中我们使用 5G 标准中指定的格雷编码位到符号映射。所提出的方法使我们能够为检测问题构建有效的量子电路，并分析所需量子比特和量子门的特定数量，而其他传统研究假设这种电路可作为量子预言机。为了进一步加速量子算法，我们还推导出目标函数值的概率分布，并确定一个唯一阈值以采样更好的状态。假设未来出现容错量子计算，我们提出的算法有可能显著降低经典领域的查询复杂性，并在量子领域提供二次加速。
针对性的最大似然估计，以估算先前结核病治疗在苏丹耐药性结核病中的因果关系
多药耐药性结核病（MDR-TB）被定义为异念珠菌和利福平的感染。在全球范围内，有132222个报告了2020年的MDR-TB病例。研究表明，先前的结核病治疗和治疗中断被认为是MDR-TB的主要原因[1，2]。流行病学家将病例对照研究定义为偏见的采样设计。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量的调整后的奇数比（或）。但是，为了建立因果估计人群，或应估算。流行病学家将案例控制定义为与目标人群相比患有疾病的人比例的偏见。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量上的或条件。要构建因果估计，我们必须估计边缘人口或[3]。目标最大似然估计（TMLE）是一种双重鲁棒方法，使用机器学习算法来最大程度地减少偏见的风险[4]。逆概率处理权重（IPTW）是一种因果方法，用于通过创建检查治疗对暴露的影响的模拟组来调整时变的混杂因素。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。 iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。此外，IPTW在某些阶层中通过一组协变量定义的治疗或暴露组非常罕见时发生的所谓阳性违规行为不利[6]。因此，病例对照加权TMLE（CCW-TMLE）方法提供了双重鲁棒方法来估计无偏见的参数估计。如果给定暴露和协变量的结果模型的任何预期参数或给定协变量的暴露模型是正确的[7]，则此方法是一致的。ccw-tmle需要了解结果的患病率概率，以减少偏见的设计[8]。此外，CCW-TMLE估计了各种参数，例如风险比和风险差异，这些参数在病例控制研究的传统分析中不可用。此外，TMLE可以估计边际因果效应，正确的规范和倾向评分。TMLE估计所有参数，假设每个人的暴露状态不会影响任何其他人的潜在结果。主要因果假设是没有未衡量的混杂因素。因此，已经测量了暴露和外来的常见原因[9]。在分析过程中有两种广泛的方法可以控制混杂。第一种方法是使用标准回归模型，第二种方法是遵循因果方法。标准回归模型无法在存在可能的混杂或相互作用和协变量之间的混杂或相互作用的情况下估算暴露的平均因果效应。原因是，此方法假设暴露者和混杂因素之间没有相互作用来估计池效应。更重要的是，标准回归模型无法调整时间变化
XI类生物学（044）最大标记：70 Time
4。以下哪个成人细胞不会表现出有丝分裂？a。血细胞b。肠道内衬里的细胞。心细胞d。表皮上层的细胞5。选择不正确的语句/语句。i。属于Rhodophyceae类的明胶产生琼脂。II。 属于Phaeophyceae类的小球藻是丰富的蛋白质来源。 iii。 属于Phaeophyceae类的 laminaria用作海食。 iv。 属于叶绿体的porphyra用于制备冰淇淋。 a。我只有b。只有iii c。 II和III d。 II和IV 6。 圆形DNA在a中发现。线粒体，叶绿体，核b。核苷，线粒体，核仁c。细菌，线粒体，叶绿体d。核苷，线粒体，核7。 一个怀孕的女性为患有发育迟缓，智力低下，智力低下和皮肤异常的婴儿提供了婴儿。 这可能是由于II。属于Phaeophyceae类的小球藻是丰富的蛋白质来源。iii。laminaria用作海食。iv。属于叶绿体的porphyra用于制备冰淇淋。a。我只有b。只有iii c。 II和III d。 II和IV 6。圆形DNA在a中发现。线粒体，叶绿体，核b。核苷，线粒体，核仁c。细菌，线粒体，叶绿体d。核苷，线粒体，核7。一个怀孕的女性为患有发育迟缓，智力低下，智力低下和皮肤异常的婴儿提供了婴儿。这可能是由于
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+
M2D2：用于癫痫脑活动时间定位的最大均值差异解码器
摘要 — 近年来，人们对利用基于脑电图 (EEG) 信号的深度学习模型监测癫痫患者的兴趣日益浓厚。然而，这些方法在应用于收集训练数据的环境之外时，往往表现出较差的泛化能力。此外，手动标记 EEG 信号是一个耗时的过程，需要专家分析，这使得将特定于患者的模型微调到新环境成为一项昂贵的任务。在这项工作中，我们提出了最大均值差异解码器 (M2D2)，用于自动时间定位和标记长时间 EEG 记录中的癫痫发作，以协助医疗专家。我们表明，当对不同于训练数据的临床环境中收集的 EEG 数据进行评估时，M2D2 实现了 76.0% 和 70.4% 的时间定位 F1 分数。结果表明，M2D2 的泛化性能明显高于其他最先进的基于深度学习的方法。