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通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
优化印度航站楼的液化天然气供应
随着2003年印度液化天然气供应合同的出现，终端在达哈伊（Dahej）和随后在哈希拉（Hazira）出现，该终端是通往液化天然气供应的门户，带有从古吉拉特邦（Gujarat）海岸到印度中部和北部需求中心的天然气管道的行李箱管道。该系统迎合了该国的肥料和发电厂的巨大锚固量，并且终端利用受益。但是，在后来几年出现在沿海地区不同地点的航站楼无法被设想，并且受到各种瓶颈的阻碍，其中一些甚至没有打破。在近年来，我们看到各种参与者正在努力制定计划，以建立新的基础设施，以将液化天然气带给消费者，而现有参与者正在努力扩大其能力。这也导致人们关注像我们这样的资本稀缺国家的不罚金投资。
语言模型作为视觉的黑盒优化器...
在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型（VLMS）在用最小数据调整时，在下游任务上表现出了显着的功能。但是，许多VLM依赖于专有数据，而不是开源数据，这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此，我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM，从而避免需要访问模型参数，功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是，我们采用了一种自动的“爬山”程序，该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合，从而将其融合到有效的提示中，所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中，我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法（COP）1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5％。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势，该反馈既不是正面和负面提示，表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向，以进行更有效的搜索。此外，我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释，而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后，我们在最先进的Black-Box VLM（DALL-E 3）上演示了我们的框架，以进行文本对图像优化。
现金代替结算调整期权代码：DNA1
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节（视情况而定）做出。对于期权和期货，每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息，并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
ASSR中的位置分配问题的量子优化
AS/RS（自动存储和检索系统）是一个具有质量的存储和运输系统，可以通过自动化产品的可容纳和存储产品来实现有效的仓库管理。自动化具有诸如降低人工成本和工作时间，改善工作质量以及准确管理库存差异的优点（Roodbergen＆Vis，2009年）。但是，从自动仓库中挑选效率会受到货架上放置的产品位置的影响，如果效率很差，它将成为整个运输过程中的瓶颈。为了提高采摘效率，应将具有较高频率的产品放置在检索端口附近。或，如果您使用的是两叉式起重机，则有必要将架子彼此靠近，以便可能同时检索的产品。这些问题被总体视为放置优化问题。设施布局问题在各种现实世界中起着至关重要的作用。它涉及在给定的资源和约束下优化多个元素或对象的布置。例外包括设施安置（De Vries，Van de Klundert和Wagelmans，2020年），交付路线优化（Aljohani，2023年）和工厂布局设计（Li，Wang，Fan，Yu，Yu，＆Chu，2021年）。解决设施的布局问题提供了几种好处
Kurv 收益溢价策略特斯拉 ETF - 现金分配（资本收益）期权代码：TSLP
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节（视情况而定）做出。对于期权和期货，每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息，并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
商业研究公司通过监管批准扩展了视网膜疾病的Beovu选择：2025年的关键行业趋势
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加？AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾，导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升，出生率的下降以及医疗保健的持续进步，全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子（VEGF）来治疗AMD，这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。