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合并改革：更快、更强大、更简单的系统，打造更具竞争力的经济
审查咨询了各界利益相关者的意见。由 Kerry Schott、David Gonski、John Asker、Sharon Henrick、John Fingleton、Danielle Wood 和 Rod Sims 组成的专家小组发表了他们的观点。利益相关者的反馈很明确：澳大利亚目前的“临时”兼并程序不适合现代经济，落后于同类国家的最佳实践。对于企业而言，一些无争议的兼并可能会出现延误、不确定性和额外成本，而且只提供有限的指导。对于更广泛的社区而言，参与澳大利亚竞争和消费者委员会 (ACCC) 的兼并审查通常很困难。而对于 ACCC 本身而言，当前的兼并审批流程可能会妨碍其有效和高效地发现和防止反竞争兼并的能力。它经常要处理兼并通知不充分、信息不足以及一些企业采取的被动、对抗性态度，而且在法庭上出示经济证据的能力有限。
SBI Card MD兼首席执行官Rama Mohan Rao Amara，MD＆CEO，SBI卡讨论SBI卡如何增强其DIG
技术使客户的生活变得更加简单。从采购到支出，客户服务到后端操作，所有关键方面都受到影响。随着大流行的加速，技术采用的步伐，数字化和新时代技术在SBI卡中也起着关键作用。根据SBI卡医学博士Rama Mohan Rao Amara的说法，在过去的几年中，该公司在后端和前端对现代工具和IT基础设施进行了积极的投资，以改善整体用户体验。“因此，尽管许多人挣扎，但我们继续有效地运作并执行，”阿马拉（Amara）深入研究了信用卡公司的特定步骤，以保持与客户期望和需求保持一致。摘录：
用于分析流体流动中颗粒行为的更简单的粗颗粒模型的开发
摘要：为减少计算量，本文提出了一种新的、更简单的粗粒模型 (SCG)，利用离散元法 (DEM) 分析稀薄系统中流体流动下的颗粒行为。在 SCG 模型中，粗粒 (CG) 颗粒以与现有粗粒模型相同的方式从原始颗粒中放大；但是，建模概念与其他模型不同。SCG 模型侧重于流体阻力引起的加速度，CG 颗粒的加速度与原始颗粒的加速度一致。因此，该模型仅施加以下简单规则：颗粒密度与颗粒直径平方的乘积为常数。因此，该模型具有可在 DEM 模拟中轻松实现的功能，以理解建模的物理现象。通过比较均匀和涡流场中 CG 颗粒和原始颗粒的行为来验证该模型。此外，通过在分类器中表示粒子行为，确认了 SCG 模型在模拟真实稀释系统中的可用性。因此，使用 SCG 模型可以更简单地分析稀释粒子浓度系统中的粒子行为。
更简单的量子性证明 - DROPS
量子性证明是一种可证明的方法（向经典验证者证明），量子设备可以执行具有同等资源的经典设备无法执行的计算任务。提供量子性证明是构建有用的量子计算机的第一步。目前有三种方法可以展示量子性证明：（i）反转经典困难的单向函数（例如使用 Shor 算法）。这在技术上似乎遥不可及。（ii）从经典难以采样的分布中采样（例如 BosonSampling）。这可能在近期实验的范围内，但对于所有这些已知验证任务，都需要指数时间。（iii）基于加密假设的交互式协议。使用陷门方案可以实现有效的验证，并且实现所需的资源似乎比（i）少得多，但仍比（ii）多。在这项工作中，我们提出了一种显著简化方法 (iii) 的方法，即采用随机预言启发式方法。（我们注意到，我们不应用 Fiat-Shamir 范式。）我们基于任何无爪陷门函数给出了量子性的双消息（质询-响应）证明。与早期的提议相比，我们不需要自适应硬核位属性。这允许使用更小的安全参数和更多样化的计算假设（例如带错误的环学习），从而显著减少成功演示所需的量子计算工作量。
公共管理者的实用建议 - Ken Simpler
肯·辛普勒 (Ken Simpler) 在首次竞选公职后，于 2015 年至 2018 年担任特拉华州财政部长。他在任期内致力于重组特拉华州财政的核心组成部分，包括该州的银行和投资架构、州雇员的自愿储蓄计划以及管理该州年度预算流程的法定控制措施。
矩阵补全的更简单方法
本文给出了迄今为止重建未知低秩矩阵所需的随机采样条目数的最佳界限。这些结果改进了 Cand`es 和 Recht (2009)、Cand`es 和 Tao (2009) 以及 Keshavan 等人 (2009) 的先前工作。重建是通过最小化隐藏矩阵的核范数或奇异值之和来实现的，前提是与提供的条目一致。如果底层矩阵满足某种不相干条件，则所需的条目数等于二次对数因子乘以奇异值分解中的参数数。这一断言的证明很短、自成体系，并使用非常基本的分析。本文中的新技术基于量子信息理论的最新研究。关键词：矩阵完成、低秩矩阵、凸优化、核范数最小化、随机矩阵、算子切尔诺夫界限、压缩感知