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总体响应
2023年12月18日，星期一，尊敬的可持续财务部门，清洁能源委员会（CEC）欢迎美国财政部的工作，以创建有关其可持续财务战略的咨询文件。随着向零净的经济过渡的进展，对可持续和混合财务的承诺将继续增长。CEC是澳大利亚清洁能源行业的峰值体。它代表了1,000多家在可再生能源，储能和可再生氢中运营的领先业务。CEC致力于尽快加速澳大利亚能源系统的脱碳化，同时为客户提供安全可靠的电力供应。我们欢迎有机会在此咨询阶段对可持续财务战略发表评论，并继续与财政部互动，进一步制定并实施了该战略。CEC成员包括各种规模的项目，传输和分销网络运营商的开发人员，以及各种规模的收入，股权和债务投资者。CEC最近发布了其Power Playbook，该报告综合报告，确定了大规模一代投资的几个关键障碍，并提供了有关如何克服它们的建议。1剧本提供了有关投资者面临的不确定性和风险的更深入的细节和分析，并且随着财务主管继续制定可持续财务战略，可以提供其他指导。
迈向可扩展的量子中继网络
摘要 —本文对量子通信网络中可扩展性挑战和机遇进行了全面研究，目的是确定对网络影响最大的参数以及扩展网络时出现的趋势。我们设计了量子网络的模拟，该网络由由捕获离子量子比特组成的路由器节点组成，并由贝尔状态测量 (BSM) 节点形式的量子中继器分隔。这样的网络有望安全地共享量子信息并实现高功率分布式量子计算。尽管前景光明，但量子网络仍因噪声和操作错误而遇到可扩展性问题。通过模块化方法，我们的研究旨在克服这些挑战，重点关注扩展节点数和分离距离的影响，同时监测由退相干效应引起的低质量通信。我们的目标是找出网络中对于推进可扩展、大规模量子计算系统至关重要的关键特征。我们的研究结果强调了几个网络参数对可扩展性的影响，突出了对中继器数量和产生的纠缠质量之间权衡的关键见解。本文为未来探索优化量子网络设计和协议奠定了基础。
![arXiv:2308.11758v1 [cs.DS] 2023 年 8 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f29c3ddd9b593315cc2568369f8f95aec8aeff17.webp)
arXiv:2308.11758v1 [cs.DS] 2023 年 8 月 22 日
摘要。量子计算代表一种计算范式，其独特属性赋予了设计出渐近性能水平明显优于传统计算的算法的能力。最近，人们已取得了长足进步，将这一计算框架应用于解决与文本处理相关的各种问题。由此得到的解决方案比传统解决方案具有显著的优势。本研究采用量子计算有效地克服文本处理挑战，特别是涉及字符串比较的挑战。重点是两个输入字符串中固定长度子字符串的对齐。具体来说，给定两个输入字符串 x 和 y，长度均为 n，值 d ⩽ n，我们要验证以下条件：存在长度为 d 的公共前缀，存在从位置 j 开始的长度为 d 的公共子字符串（0 ⩽ j < n），以及存在从两个字符串的相同位置开始的长度为 d 的任何公共子字符串。此类问题可用作各种文本处理和序列分析问题的子程序。值得注意的是，我们的方法提供了多对数解，与最佳经典替代方案固有的线性复杂性形成鲜明对比。
推荐引用 推荐引用 Mirko Bagaric、Dan Hunter 和 Nigel Stobbs，《消除对使用人工智能预测未来犯罪行为的偏见：算法是色盲且永不疲倦的》，88 U. Cin. L. Rev. 1037 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/3
如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪，那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明，法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而，由于人们越来越担心算法缺乏透明度，并声称算法中存在偏见和种族主义情绪，在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中，我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性，并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明，大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议，说明克服算法厌恶的必要步骤，并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
治疗性siRNA：艺术状态
RNA干扰（RNAi）是一种古老的生物学机制，用于防御外部入侵。可以以序列的方式使任何与疾病相关的基因保持沉默，从而使小的干扰RNA（siRNA）成为有希望的治疗方式。在发现了两个十年的旅程之后，Alnylam Pharmaceuticals实现了两种siRNA Therapeutics，Onpattro®（Patisiran）和Givlaari™（Givosiran）的批准。回顾了人类的长期药物史，siRNA治疗目前已经建立了一个非凡的里程碑，因为它已经改变并将继续改变人类疾病的治疗和管理。可以每季度（甚至每年两次）进行治疗效果，而小分子和抗体并非如此。药物开发过程非常困难，旨在克服复杂的障碍，例如如何对所需的组织和细胞进行效率，安全地传递siRNA，以及如何在其活动，稳定性，特异性和潜在的范围范围内提高siRNA的性能。在本综述中，全面审查了siRNA化学修饰及其生物医学性能的演变。所有临床探索和商业化的siRNA输送平台，包括GalNAC（N-乙酰基乳糖胺） - siRNA Conjugate及其基本设计原理。还总结了siRNA治疗发育的最新进展。本评论为在该领域工作的一般读者提供了全面的视图和路线图。
由磷脂稳定的水中氟碳纳米乳液
晚期黑色素瘤中免疫检查点抑制疗法（ICT）的临床益处受原发性和获得性抗性的限制。已经对抗性的分子决定因素进行了广泛的研究，但是这些发现尚未转化为治疗益处。因此，黑色素瘤治疗的范式转变，以掩盖与抗性相关的治疗性互助，这是一个重要的持续挑战。本综述概述了微粒毒素相关转录因子（MITF）之间的多面相互作用，黑色素瘤细胞生物学的主要决定因素和免疫系统。在黑色素瘤中，MITF在限制免疫反应的下游致癌途径和微环境刺激下的功能。我们强调MITF如何通过控制分化和基因组完整性来调节黑色素瘤特异性抗原表达，从而干扰内溶性途径，KARS1和抗原加工和表现。MITF还调节共抑制受体的表达，即PD-L1和HVEM，以及炎症性分泌组的产生，这直接影响免疫细胞的浸润和/或激活。此外，MITF还是黑色素瘤细胞可塑性和肿瘤异质性的关键决定因素，无疑是有效免疫疗法的主要障碍之一。最后，我们简要讨论了MITF在肾癌中的作用，在肾癌中它也起着关键作用，并在免疫细胞中起作用，将MITF确立为中枢神经介质，以调节黑色素瘤和其他癌症的免疫反应。我们建议对MITF和免疫系统交叉点有更好的了解可以帮助您在黑色素瘤中量身定制ICT，并为临床益处和持久反应铺平道路。
冠状病毒病2019（Covid-19）
本文的目的是回顾现有的文献，并更新Covid-19-19的趋势的正面和负面影响对经济的趋势，因为尚未找到永久解决方案。从各种来源中获取的数据以卫生和经济专家的每日简报，公告和联合国机构和其他机构的报告的形式被使用。这项研究是对洞察力的贡献，使政策制定者能够为意外的事物做好准备，因为在新的Millylylynial中，世界正在展开前所未有的事物。发现，采用了诸如锁定，旅行禁令，关闭学校，教堂和清真寺，餐馆和酒吧的措施，以控制经济中的疾病，如世界其他地区所采用的那样。疾病巨大损害了经济体，包括贸易，投资和石油价格下跌。在加纳市场中发现了不同类型的鼻口罩，Veronica buck-eTs和消毒剂。尽管如此，由于人们不当使用和鼻口罩的污染，案件的数量仍在增加，并且在其他地方发现Covid-19的新变体也加剧了这个问题。目前，有一种已被证明的疫苗可以遏制该国的病毒，但是只有少数选定的公民居民首先收到了戳戳，许多人没有遵循规定的规定，这是在对第三种病毒出现的恐惧中的大流行的关注。
作为疫苗向量探索人类疱疹病毒
摘要：疱疹病毒是长期以来用作强大基因治疗工具的大型DNA病毒。近年来，疱疹病毒刺激先天和适应性免疫反应的能力已导致它们过渡到各种疫苗媒介的应用。该疫苗学分支正在以前所未有的加速速度生长。迄今为止，基于人疱疹病毒的载体已被用于疫苗中，以对抗各种传染病，包括埃博拉病毒，脚和口腔疾病病毒以及人类免疫效率病毒。此外，这些载体正在作为癌症相关抗原的潜在疫苗进行测试。多亏了重组DNA技术，免疫学和基因组学的进步，疫苗开发方面的许多步骤得到了极大的改善。对疱疹病毒生物学以及这些病毒与宿主细胞之间的相互作用的更好理解无疑将促进基于疱疹病毒的疫苗媒介在临床环境中的使用。要克服这些向量的现有缺点，需要进行持续的研究，以进一步促进我们对疱疹病毒生物学的了解并发展更安全，更有效的疫苗媒介。必须使用晚期分子病毒学和细胞生物学技术来更好地了解疱疹病毒操纵宿主细胞的机制以及在感染过程中如何调节病毒基因表达。在这篇综述中，我们涵盖了疱疹病毒的潜在分子结构，以及用于设计其基因组的策略，以优化能力和效率为疫苗向量。此外，我们还评估了有关基于疱疹病毒的疫苗成功应用的可用数据，以打击病毒感染等疾病，以及潜在的缺点和替代方法来掩盖它们。
通过联邦学习聚合内在信息以增强 BCI 性能
数据不足是脑机接口 (BCI) 构建高性能深度学习模型的长期挑战。尽管许多研究小组和机构为同一 BCI 任务收集了大量 EEG 数据集，但由于设备的异构性，共享来自多个站点的 EEG 数据仍然具有挑战性。鉴于数据多样性在促进模型稳健性方面起着至关重要的作用，这一挑战的重要性怎么强调也不为过。然而，现有的研究很少讨论这个问题，主要将注意力集中在单个数据集内的模型训练上，通常是在跨受试者或跨会话设置的背景下。在这项工作中，我们提出了一个分层个性化联邦学习 EEG 解码 (FLEEG) 框架来克服这一挑战。这个创新框架预示着 BCI 的一种新的学习范式，使具有不同数据格式的数据集能够在模型训练过程中进行协作。每个客户端都被分配一个特定的数据集并训练一个分层的个性化模型来管理不同的数据格式并促进信息交换。同时，服务器协调训练过程以利用从所有数据集中收集的知识，从而提高整体性能。该框架已在运动想象 (MI) 分类中进行了评估，其中九个 EEG 数据集由不同的设备收集但执行相同的 MI 任务。结果表明，通过实现多个数据集之间的知识共享，特别是对于较小的数据集，所提出的框架可以将分类性能提高高达 8.4%。可视化结果还表明，所提出的框架可以使本地模型将注意力稳定地放在与任务相关的领域，从而获得更好的性能。据我们所知，这是第一个解决这一重要挑战的端到端解决方案。