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影子经济下的最优再分配
Paweł Doligalski：pawel.doligalski@bristol.ac.uk Luis E. Rojas：lrojasdu@gmail.com Rojas 承认获得了欧洲研究委员会 Grant Horizon 2020 GA 788547 (APMPAL-HET) 的资金支持，用于研发卓越中心 (巴塞罗那经济学院 CEX2019-000915-S)。多利加尔斯基感谢匈牙利中央银行给予他在驻匈牙利期间参与该项目的机会。我们感谢匿名审稿人以及 Arpad Abraham、Charles Bren-don、Antoine Camous、Hal Cole、Mike Gottardi、Ramon Marimon、Wojciech Kopczuk、Claus Kreiner、Dirk Krueger、Etienne Lehmann、Humberto Moreira、Erwin Ooghe、Wojciech czos、Evi Pappa、Dominic Sachs、Julia Schmieder、Jon Temple 和 Yanos Zylberberg 提出的宝贵意见。所有错误都是我们自己的。
量子传感的最佳发生器
我们提出了一种计算效率高的方法来推导量子态最敏感的幺正演化。这使我们能够确定纠缠态在量子传感中的最佳用途，即使在复杂系统中，当正则压缩示例的直觉失效时也是如此。在本文中，我们表明，使用给定量子态可获得的最大灵敏度由量子 Fisher 信息矩阵 (QFIM) 的最大特征值决定，而相应的演化由重合的特征向量唯一确定。由于我们优化了参数编码过程，而不是专注于状态准备协议，因此我们的方案适用于任何量子传感器。该过程通过 QFIM 的特征向量确定具有最佳灵敏度的最大交换可观测量集，从而自然地优化了多参数估计。
风电与储能系统容量优化配置...
随着风电大规模接入电力系统，系统频率稳定性问题凸显，电池储能系统以其快速响应能力被视为提高系统调频性能的关键解决方案。此外，风储联合调频系统建设已发展多年，其中风储系统的容量优化配置越来越受到重视。但现有的容量配置大多忽略了风电机组参与一次调频引起的二次频率跌落，值得进一步研究。本文从SFD角度研究风储联合调频系统的最优容量，基于风储联合调频模型，推导了考虑SFD的两级系统频率响应时域表达式。接下来考虑风储联合调频的技术经济特点，以两阶段最大频率偏差之和及储能成本最小为目标，建立储能容量配置优化模型。采用多目标群体算法（MSSA）对优化模型进行求解，得到风储联合调频参数设定值及最优储能容量。在MATLAB中验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，所提模型能有效改善系统调频效果，保证容量优化配置，具有较好的经济性。
碳感知的最佳功率流
摘要 - 为了促进电能部门的有效脱碳化，本文引入了用于电力系统决策的通用碳感知最佳功率流（C-OPF）方法，该方法考虑了电网碳足迹的主动管理。建立在常规的最佳功率流（OPF）模型的基础上，提出的C-OPF模型进一步构建了碳发射流程方程和约束以及与碳相关的目标，以使电力电网的电力流量和碳发射流相比。本质上，提出的C-OPF可以看作是OPF的碳意识概括。此外，本文严格确定了保证碳排放流程方程的可行性和解决方案唯一性的条件，并提出了一种重新制定技术，以解决C-OPF模型中未确定的功率流方向的关键问题。此外，开发了两个用于能源储能系统的新型碳足迹模型，并将其整合到C-OPF方法中。数值模拟证明了C-OPF方法的特性和有效性。
澳大利亚最佳太空港位置
每月降雨量 > 1 毫米的平均天数（2022 年） 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 阿纳姆航天中心 (东阿纳姆) 17.3 14.8 11.7 4.3 0.9 0 0.3 0.2 0.6 2.7 7.5 14.3 鲍文轨道太空港 (阿博特角) 12.1 13.9 14.9 14 12.1 8.4 6.3 5.1 3.1 4.8 5.7 8.3 捕鲸者之路轨道 (斯利福德) 1.8 1.8 2.3 4.6 7.5 9.1 10.3 9.8 7.2 5.5 3.3 2.7 表格错误！文档中没有指定样式的文本。.3.太空港位置和每月降雨量 > 1 毫米的平均天数（2022 年）
操纵 dropout 揭示了一个最佳
根据有效编码假设，当表示具有高维性并且不相关时，神经群体可以最佳地编码信息。然而，这样的编码可能会在泛化和鲁棒性方面有所代价。过去对啮齿动物早期视觉皮层（V1）的实证研究表明，这种权衡确实限制了感觉表征。然而，这些见解是否适用于人类视觉系统的整个层次结构，尤其是高级枕颞皮层（OTC）中的物体表征，仍不清楚。为了获得新的实证清晰度，我们在此开发了一组具有参数变化的 dropout 比例（p）的物体识别模型，这会诱导系统地改变内部响应的维数（同时控制所有其他归纳偏差）。我们发现，增加 dropout 会产生越来越平滑的低维表征空间。在 dropout 约为 70% 时观察到对损伤的最佳鲁棒性，之后准确率和鲁棒性都会下降。与自然场景数据集中枕颞皮质的大规模 7T fMRI 数据进行表征比较表明，这种最佳的 dropout 程度也与最大的突发神经预测性相关。最后，使用新技术对人类 fMRI 反应的特征谱进行去噪估计，我们比较了模型和大脑特征空间之间的特征谱衰减率。我们观察到模型和大脑表征之间的匹配与表征空间中效率和鲁棒性之间的共同平衡有关。这些结果表明，不同的 dropout 可能揭示分层视觉系统中高维编码效率和低维编码鲁棒性之间的最佳平衡点。
最优远程纠缠分布
摘要 — 在远距离节点之间分配纠缠是量子网络中的一项基本任务。 为了完成这项任务，引入了量子中继器来执行纠缠交换。 本文提出了一种远程纠缠分布 (RED) 协议的设计，以最大化纠缠分布率 (EDR)。 我们引入了节点的概念，表示网络中纠缠的量子比特 (qubit) 对。 这一概念使我们能够基于一些线性规划问题的解来设计最优 RED 协议。 此外，我们研究了同质中继链中的 RED，它是许多量子网络的基石。 具体而言，我们以封闭形式确定了同质中继链的最大 EDR。 我们的研究结果使得能够使用有噪声的中尺度量子 (NISQ) 技术分配长距离纠缠，并为一般量子网络的设计和实施提供了见解。
最佳设计，德勤业务
关于德勤德勤（DeLaite Deloitte）是指德勤（Deloitte Touche Touche Touche Touche Touche Tohmatsu Limited），这是一家由担保（“ DTTL”）的英国私人公司，其成员企业网络及其相关实体。dttl及其成员企业都是法律上独立的实体。dttl（也称为“ Deloitte Global”）不为客户提供服务。在美国，德勤指的是DTTL的一个或多个美国成员企业，这些实体使用“ Deloitte”在美国及其各自的官员运行的相关实体。某些服务可能无法根据公共会计规则和规定来证明客户。请参阅www。deloitte.com/about了解有关我们的全球成员企业网络的更多信息。版权所有©2023 Deloitte Development LLC。保留所有权利。