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最优有限时间布朗卡诺发动机
胶体系统实验控制的最新进展推动了中尺度热力学装置生产的革命。功能性“教科书”发动机，如斯特林循环和卡诺循环，已在远离平衡的胶体系统中生产出来。同时，此类装置的设计和分析也取得了重大的理论进展。在这里，我们使用热力学几何方法来表征与时变热浴接触的参数谐振子的最佳有限时间非平衡循环操作，特别关注布朗卡诺循环。我们推导出最佳参数化的卡诺循环以及另外两个新循环，并将它们耗散的能量、效率和稳态功率产生相互比较，并与之前测试过的卡诺循环实验方案进行比较。我们证明了，与之前实验测试的方案相比，我们的一款发动机的耗散能量提高了 20%，在其他条件下提高了 ∼ 50%，而我们的最终发动机比我们考虑过的其他发动机更高效、更强大。我们的结果为通过实验实现最佳中尺度热机提供了手段。
最佳药物疗法，用于不合格多发性骨髓瘤
配方管理专家委员会（FMEC）得出的结论是，系统审查和网络荟萃分析（NMA）中的证据支持在多发性骨髓瘤患者中使用一线daratumumab，这些患者无资格进行移植。fmec指出，在新诊断的含daratumumab的患者中，诸如达氏蛋白酶蛋白的治疗方案，daratumumab和bortezomib Plus bortezomib Plus Melphalan Plus Prednisone和Daratumumab Plus Denalidomide Plus Lenalidomide Plus Dexamethasone在与Base Alidem andaliDomemane dexnaliDomeN中的统计上显着差异。在复发或难治性多发性骨髓瘤中，达拉特珠单抗加，列纳替米德和地塞米松在与Lenalidomide和Dexametherone相比，无进展生存期的统计学显着差异。然而，根据使用公开价格的经济分析的结果，需要在一线环境中，在一线环境中，将这种治疗的价格降低才能在常规的意愿付费阈值中被认为是具有成本效益的。
大规模的最佳联盟结构生成...
5.5实验。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 102 div>5.5实验。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>102 div>
一项在职业中最佳使用技术的建议...
职业干预文献强调了职业从业者可以依靠的各种方法来实现职业指导目标。在线技术和客户的在线技术的可用性和可设计性越来越多，在职业指导中引入了多种用途的数字工具。在过去的几年中，技术的支持帮助专业人员整合了实践或发明新的方法来增强客户的职业相关技能和资源。技术的引入本身可以改变相互之间的特征，有可能富集，但有时也会削弱与职业相关的活动。考虑干预目标，应评估引入数字工具和基于技术的活动的效果。目前的论文旨在从批判性的心理角度来分析数字技术在职业指导干预措施中使用数字技术的机会和风险。
量子目标检测的最佳压缩
引言：量子假设检验 [1-4] 是量子信息科学基础上最重要的理论领域之一 [5]。在玻色子环境下 [6]，一些基本协议包括量子照明 [7-19]，旨在在明亮的热噪声条件下更好地检测远程目标的存在，以及量子读取 [20]，旨在提高从光学数字存储器中检索数据的速度。这些协议可以建模为量子信道鉴别问题，其中量子资源在检测不同程度的信道损耗方面的表现优于经典策略。在评估量子照明质量时，通常考虑的基本基准之一是使用相干态和零差检测。这被认为是最著名的（半）经典策略，通常用于评估量子资源（例如纠缠）[12，17] 在激光雷达/雷达应用中的优势[21-23]。这种经典策略显然是基于高斯资源（即高斯状态和测量）的，不涉及任何闲散系统。一个悬而未决的问题是确定是否存在另一种基于高斯资源的无闲散策略，其性能严格优于经典策略。在这项工作中，我们肯定地回答了这个问题，展示了使用具有适当优化压缩量的位移压缩状态的优势。对于照射在未知目标上的相同每个模式的平均信号光子数，这种最佳探针能够胜过相干态。虽然这可以在量子照明（即量子激光雷达应用）中得到证明，但在不同的参数范围内，如量子读取的典型情况，这种优势变得更加明显和有用。用于目标检测的优化探针。考虑以二元检验的方式检测目标：零假设
最佳非线性控制在整个大脑中的应用......
我们应用最优非线性控制框架来控制 FitzHugh-Nagumo 振荡器的全脑网络的动态。其节点对应于基于图谱的人类大脑皮层分割的皮质区域，节点间耦合强度来自人类大脑连接组的扩散张量成像数据。节点采用无延迟的加法方案耦合，并由具有固定均值和加性高斯噪声的背景输入驱动。节点的最佳控制输入是通过最小化成本函数来确定的，该成本函数惩罚与期望网络动态的偏差、控制能量和空间非稀疏控制输入。使用背景输入的强度和整体耦合强度作为序参数，网络的状态空间分解为由高振幅极限环分隔的低活动和高活动固定点区域，所有这些区域都定性地对应于孤立网络节点的状态。然而，沿着边界，可以观察到额外的极限环、异步状态和多稳态。将最优控制应用于几个状态切换和网络同步任务，并将结果与同一连接组的线性控制理论的可控性度量进行比较。我们发现，后者关于节点在控制网络动态方面的作用的直觉（仅基于连接组特征）通常不会延续到非线性系统中，正如之前所暗示的那样。相反，在最优非线性控制下，节点的作用关键取决于指定的任务和系统在状态空间中的位置。我们的研究结果为大脑网络状态的可控性提供了新的见解，并可能为设计新的非侵入性脑刺激范式提供灵感。
抵押经济中的最优货币政策
存在金融危机），但这种偏差对于降低金融脆弱性来说是最佳的。在均衡状态下，央行有时触发衰退来降低系统性脆弱性是最佳的。简而言之，我们表明，用前美联储主席威廉·麦克切斯尼·马丁 (William McChesney Martin) 的话来说，央行“拿走潘趣酒碗”可能是最佳选择。马丁指的是控制经济以限制通货膨胀。该模型的设定（详见下文第 2 节）是抵押品在经济中发挥真正作用的模型。美国国债是一种抵押品。国债具有便利收益率，例如，参见 Krishnamurthy 和 Vissing-Jorgensen (2012)。“便利收益率”是由于国债具有安全属性而获得的非金钱回报，即它们在到期时很有可能按面值支付。私营部门无法生产无风险债务，但可以生产相近的替代品，高评级的抵押贷款支持证券 (MBS) 就是最典型的例子。参见 Caballero 等人（2017 年）。这一点很重要，因为从来没有足够的国债来满足对安全资产的需求。参见 Gorton 等人（2012 年）。这里的“宏观审慎政策”是指对经济中抵押品质量的最佳管理，即 MBS 与国债的比率。金融脆弱性（即发生危机的可能性）在这个比率中不断增加，从而降低了福利。在批发银行体系即当前的金融部门中，MBS 和国债用于支持回购、货币市场基金和抵押贷款支持商业票据，即作为危机根源的短期债务。在这里，央行不是直接监管短期债务的数量，而是通过抵押品质量进行间接监管。这是很自然的，因为公开市场操作已经在用现金换取国债，反之亦然。1 因此，无论央行是否认识到这一点，它实际上都在影响经济中抵押品的质量。在这里，央行明确地承认了这一点。在移动抵押品的世界中，宏观审慎问题会干扰货币政策。我们分析的模型是一个大参与者（央行）与许多小参与者（私营经济中的代理人）之间的无限重复博弈。这是一个拉姆齐问题，其中央行无法承诺其最优政策。由于 Kydland 和 Prescott（1977）和 Calvo（1978）的结果表明动态规划由于动态不一致性不能用作解决方法，此类设置已成为大量研究的主题。然而，Fudenberg 等人首次定义的完全公共均衡 (PPE) 的递归表征。 （1994 年），Abreu 等人（1986 年）提出了动态博弈的 APS 模型。APS 阐明了这个问题。在任何 PPE 中，大玩家的策略都是动态一致的，尽管没有承诺。此外，在玩家数量有限的博弈中，APS表明过去的历史可以通过承诺的未来效用、延续价值来总结，并且可以递归地描述代理的价值。这种方法在宏观经济学中得到了广泛的应用。2
最佳运输和神经科学应用的进步
脑成像设备可以在多个空间位置和时间点中瞥见神经活动。此外，通常针对接受相同实验方案的多个个体进行神经影像学研究。推断基本来源是一个具有挑战性的反问题，只能通过以前的领域知识偏向解决方案来解决。在文献中已经提出了一些先前的假设，例如促进稀疏的密集解决方案或一次解决多个受试者的问题。但是，没有一个利用问题的特定空间几何形状。本论文的目的是尽可能地利用磁性数据的多主体，空间和时间方面，以改善逆问题的条件。到此为止，我们的贡献围绕三个轴：最佳传输（OT），稀疏的多任务回归和时间序列。的确，OT捕获措施之间的空间差异的能力使其非常适合根据大脑皮质表面上的形状和位置进行比较和平均神经激活模式。为了可扩展性，我们利用了最佳运输的熵公式，我们认为这有两个重要的缺失部分。从理论的角度来看，它没有封闭形式的分析表达式，并且从实际的角度来看，熵导致可被称为熵偏见的方差显着增加。第二，我们根据ot和稀疏的惩罚来定义多任务的先验，以共同解决多个受试者的逆问题，以促进空间相干的解决方案。我们通过研究多元高斯人来完成这个难题，我们会发现熵ot封闭形式，并提出了依据的算法来计算快速准确的最佳运输barycenters。我们的真实数据实验强调了使用OT作为先前的经典多任务回归惩罚的好处。最后，我们提出了一个损失函数，以比较和平均时空数据，该数据通过快速的GPU友好算法来计算跨空间相似的数据观察结果。
选择最佳经济影响区域
Agha, N. (2002)。选择最佳经济影响区域。SportsEconomics Perspectives，1 (2)。选择最佳经济影响区域经济影响研究经常用于体育经济学领域。他们宣扬奥运会和超级碗等赛事以及设施和球队的好处。无论研究人员使用何种方法，所有经济影响研究都有一个共同点——它们都衡量对特定区域或“地方经济”的影响。对于那些委托和进行研究的人来说，一个难题是确定最佳影响区域。影响区域应该代表直接受事件影响的区域。通常，没有明确的答案。城市、县、大都市统计区 (MSA)、地区或州都可以定义为地方经济。以下案例研究为选择最佳影响区域提供了一些见解。背景经济影响基于这样一种理论，即从当地经济之外流入当地经济的资金对当地有利。为了衡量经济影响，首先必须确定影响的原因。在体育经济学中，影响的原因通常是某项赛事、一支球队或一座体育场。第二步是确定要衡量的当地经济。选择经济影响领域是最早的步骤之一，因为它会影响抽样方法、调查技术，并最终影响游客和居民的定义。经济效益通过直接支出来衡量，直接支出有两个不同的组成部分。第一个组成部分是游客的直接支出。换句话说，在比赛或活动中人们花了多少钱？这包括他们在整个住宿期间在酒店房间、食物、租车等方面的花费。第二个组成部分是组织支出。团队或当地组织委员会在正常业务过程中花了多少钱？直接支出是经济影响的最大组成部分，但也是最容易计算错误的组成部分。衡量直接支出需要仔细区分当地居民和外地游客。只有来自当地经济之外并在当地经济内花费的资金才被视为经济影响。当地居民的消费只是现有经济的再循环。因此，衡量的不是活动的总支出，而是来自非本地来源的净收益。游客在餐厅消费的美元将从餐厅流向女主人，再流向她的家人，流向杂货店，最后流向邻近县的农产品种植者。这只是美元进入当地经济的路径之一。游客和组织消费的钱是直接支出，而与上述示例类似的再循环资金则被视为间接支出。这种间接支出用乘数来衡量，并加到直接支出中以得出总经济效益。大多数研究未能区分经济效益和经济影响。这种区别非常重要： 经济效益是预先确定的当地经济中的经济收益 经济影响是扣除成本后的总经济损失或收益。真正的经济影响研究考虑到了因所衡量的事件而给当地经济造成的损失。
两种渐近最优的策略证明机制...
我们考虑在度量空间中定位设施以服务于一组自私代理的问题。代理的成本是她自己的位置与最近设施之间的距离。社会成本是代理的总成本。我们感兴趣的是设计无需支付的策略验证机制，该机制的社会成本近似率较小。机制是一种（可能是随机的）算法，它将代理报告的位置映射到设施的位置。如果在任何配置下没有代理可以从错误报告其位置中获益，则机制是策略验证的。这种设置最早由 Procaccia 和 Tennenholtz [21] 研究。他们专注于代理和设施位于实线上的设施博弈。Alon 等人研究了一般度量空间中设施博弈的机制 [1]。然而，他们专注于只有一个设施的游戏。在本文中，我们研究了一般度量空间中的双设施博弈，这扩展了之前的两个模型。我们首先证明确定性策略证明机制的社会成本近似比的 Ω(n) 下界。我们的下界甚至对线度量空间也成立。这显著改善了之前的常数下界 [21, 17]。请注意，线度量空间中有一个匹配的线性上限 [21]。接下来，我们提供了第一个常数近似比为 4 的随机化策略证明机制。我们的机制适用于一般度量空间。对于随机化策略证明机制，之前的最佳上限为 O(n)，仅适用于线度量空间。