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∗我们感谢Rema Hanna,Michael Greenstone,Amir Jina和Claire Palandri提供了对数据的访问。我们感谢芝加哥大学塔塔发展中心和贝克尔·弗里德曼学院提供的资金来支持这项工作。We thank Ben Balmford, Chris Bowden, Robin Burgess, Rhys Green, Ryan Kellogg, Koichiro Ito, John Janmaat, Charles Taylor, and Wen Wang, as well as the sem- inar and conference participants at the Indian Statistical Institute, BREN School at UC Santa Barbara, the LSE Workshop in Environmental Economics, the Department of Zo- ology at the University of Cambridge, the在LSE举行的环境周,NBER能源与环境经济学春季会议,加拿大资源与环境经济协会会议,心脏地带会议,南方经济协会会议,环境,污染和健康Aere Assa会议,斯坦福大学的生态与进化集团,Rosenkranz amskranz研讨会作为斯坦福大学,以及斯坦福大学的研究中心,以及佩斯福德大学,以及在佩斯福德大学的发展。有用的评论。我们感谢Sushant Banjara,Alina Gafanova,Sara Gerstner,Miriam Gold,Animesh Jayant,Simran Karla,Sahila Kudalkar,Sreya Majumder和Yuerong Zhang和Yuerong Zhang提供了出色的重新搜索帮助。所有剩余的错误都是我们自己的。此处包含和表达的陈述,发现,结论,观点和观点不一定是IQVIA Ltd.或其任何副业或子公司实体的陈述,结论和观点。
使用症状/体征检测呼吸系统疾病的人工智能 (AI) 系统可能会改善诊断,尤其是在资源有限的环境中。此类 AI 系统的异质性导致需要持续分析性能以指导未来的研究。本系统文献综述旨在研究使用机器学习 (ML) 根据症状和体征检测肺炎的诊断 AI 系统的性能和报告,并就设计和实施预测 ML 算法的最佳实践提供建议。本文遵循 PRISMA 协议进行,通过搜索 PubMed、Scopus 和 Ovid SP 数据库(上次搜索时间为 2021 年 5 月 5 日)确定了 876 篇文章。为了纳入,研究必须使用 AI 将临床诊断的肺炎与对照或其他疾病区分开来。使用 STARD 2015 工具评估偏倚风险。从 16 项纳入研究中提取了有关研究特征、ML 模型特征、参考测试、研究人群、准确度测量和伦理方面的信息。所有纳入的研究在研究设计、诊断设置、研究人群和 ML 算法方面都存在高度异质性。研究报告在方法和结果方面的质量很低。围绕 AI 算法的设计和实施的伦理问题没有得到很好的探索。虽然没有在所有研究中使用单一的性能指标,但大多数研究报告的准确度超过 90%。有强有力的证据支持进一步研究 ML,以便根据易于识别的症状和体征自动检测肺炎。为了帮助提高未来研究的有效性,根据本研究的结果提供了设计和实施 AI 工具的建议。
量子模拟正迅速成为量子技术的主要应用(1)。模拟模拟是一种关键方法,即在严格控制的环境中设计多体量子系统,并简单地允许其动态发生。随着这些系统规模的扩大和性能的提高,它们的计算能力开始超越现有的经典计算机(2-4)。尽管有所改进,但它们仍然受到错误的影响。因此,人们普遍认为,在模拟量子模拟器能够解决实际或基本重要问题之前,必须开发出定量保证容易出错的模拟量子模拟器输出正确性的方法(5)。模拟量子模拟器的验证通常依赖于包含错误和缺陷的可处理理论模型(1)。另一种方法是将动态正向和反向运行相同的时间,使系统返回到其初始状态——如果没有错误的话。这种方法通常被称为 Loschmidt 回声,它可以检测到一些错误和缺陷,但不能提供输出正确性的定量保证。已经开发出更复杂的变体,使模拟器从某个已知的初始状态通过状态空间中的闭环演化,最终返回到其初始状态 (6)。这些提供了模拟器如何忠实地实现目标汉密尔顿量的某种衡量标准。汉密尔顿学习 (7、8) 也服务于类似的目标,它正在为模拟模拟器开发。通过实验将目标汉密尔顿量应用于其近似稳定状态并估计一系列结果状态的预期值,汉密尔顿学习提供了实际应用的汉密尔顿量系数的估计值。虽然它将状态准备和测量中的错误错误地归因于汉密尔顿量中的错误,但它确实为实验实现的实际汉密尔顿量提供了一些信心。还为模拟量子模拟器开发了随机基准测试等方法来量化其组件的性能 (9)。然而,这些方法都无法对模拟器输出的正确性提供定量保证。最近还提出了一种用于估计量子模拟保真度的基准测试协议,但该协议需要指数级的经典资源,因此不可扩展(10)。在本文中,我们提出了一种可扩展且实用的认证协议,该协议为模拟量子模拟器输出的正确性提供了上限。由于所有量子模拟器的输出都是经典概率分布,因此我们的协议对错误和无错误的模拟量子模拟器生成的概率分布之间的变化距离设置了上限。我们将这项任务称为量子认证。实验上,我们的量子认证协议可以在现有的模拟模拟器上实现,特别是那些使用里德堡原子的模拟器。这些系统可以根据 XY 相互作用 (11) 以及交错单量子比特门 (12) 实现模拟汉密尔顿演化。因此,我们的工作可以解释为通过利用可编程性的进步来解决验证模拟量子模拟器输出的未决问题 (1,第 V 节)。
SSS – 暑期学校课程 – 英国华威大学将开设“先进可再生能源技术”和“英国可再生能源行业”课程。作为学习的一部分,学生将有机会参观领先的可再生能源公司,亲身体验英国的太阳能场和风力涡轮机运营。
量子材料具有优异的光学特性。它们可用于显示器、传感器、辐射探测器以及生物成像和离子检测。量子材料的光学特性会根据其尺寸而改变。因此,单分散量子材料的合成是一个主要目标。多年前,微流体反应器已被证明是一种有效的工具,可用于生产纳米级功能材料,并合成具有可控形态和定制特性的纳米材料。因此,本综述重点介绍量子材料微流体制造的最新进展和前景。本文通过实例展示了如何制造量子材料,包括半导体纳米晶体、碳量子点、金属纳米粒子(尤其是金属簇)、稀土掺杂纳米磷光体和荧光氧化物,以及如何控制它们的质量和性能。本综述旨在为对量子材料合成和大规模生产领域感兴趣的科学和行业研究小组提供指导。
有向网络中节点的营养水平可以揭示其功能特性。此外,根据营养水平定义的网络的营养相干性与循环结构,稳定性和渗透等性质有关。但是,从生态学借来的营养水平的标准定义遭受了诸如需要基础节点之类的缺点,这限制了其适用性。在这里,我们提出了可以在任何有向网络上计算的简单改进的营养水平和连贯性的定义。我们演示了该方法如何在包括生态系统,供应链网络,基因表达和全球语言网络在内的示例中识别节点功能。我们还探讨了营养水平和连贯性与其他拓扑特性(例如非正态性和循环结构)的关系,并表明我们的方法揭示了有向网络中的边缘在全球方向上对齐的边缘。
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简介 本地方规划阐述了考文垂的蓝图和愿景,旨在帮助其重新成为英国十大城市之一,提升其在考文垂和沃里克郡次区域中心的地位,并为西米德兰兹郡的增长引擎做出贡献。 国家统计局认为考文垂是大伦敦以外发展最快的城市,就业机会持续增长,该市的两所大学蓬勃发展。 这种增长建立在数十年的经济重塑和多元化基础之上,该市现在是捷豹路虎全球总部以及标致、塞文特伦特和 RIC 的主要总部所在地。 本规划适应了这种增长,并确定了用于新住宅、新工作以及新零售和社区用途的土地。 50 多年来,市议会首次积极规划从城市绿化带中移除土地,以促进增长和发展,并为希望在考文垂生活和工作的人们创造高质量的城市和自然环境。这包括城市北部和西部的两个重要城市扩展。这一增长还将得到新的高质量基础设施的支持,以应对拥堵和交通问题,提供新的高质量公共绿地,继续投资于城市不断改进的教育系统,并加强支持城市人口各方面所需的医疗设施和机会。考文垂也是吉布提
电力市场旨在为可靠的电力供应提供资金,满足消费者的需求,确保终端用户的可负担性,并支持国家经济发展。近年来,为了实现政府设定的具有挑战性的排放目标,英国电力系统与各种规模的可再生能源 (RES) 和储能系统 (ESS) 的整合迅速增加,这推动了电力市场改革以适应变化,鼓励可再生能源整合,采用新技术,刺激消费者参与,并确保电力系统的弹性。本文回顾了英国电力市场演变的历史、改革的驱动因素以及当前电力市场改革的趋势。英国电力批发市场历史上经历过三个重大改革阶段,分别为1980年代引入英格兰和威尔士电力池(简称“Pool”),21世纪实施新电力交易安排(NETA),2013年实施电力市场改革(EMR)。针对发电脱碳面临的新挑战,本文对当前电力市场的变化以及未来电力市场改革的趋势进行解释和分析。