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供应链的延迟通货膨胀：理论和证据*
6行业均衡的定义需要运动定律，因为即使在每个时期内所有公司都有选择，但只有一部分公司有机会在每个时期内改变价格。行业价格指数根据最佳的重置价格演变，该公司由可以改变价格的公司的份额以及上一个时期的价格加权，并由无法改变价格的公司的份额加权。
发电许可证：核发电机的特殊条件
ACI加权系数（CAPEX）是指根据B部分（确定累积的实际允许资本支出和加权平均ACI（CAPEX）的特定条件28（CAIDEX INVEX ID ACI）（CAIDEX ID ACI（CAID）ACI（CAIDED ACI）（CAIDED ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX RESID/ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX IDSID ACI）（CAIDED ACI）（CAIDEX ID ACI）（CAIDEX ID ACI（CAID）（28），根据B部分计算的，根据每个递送区域的实际允许资本支出（ACI）得出的加权因子（ACI）（CAID）（CAID）
bcom（运输和物流管理） - （B34TLQ）
每个模块的通过标记为50％。如果27个模块的平均加权标记至少为75％，则该学位会以区别为优势。每个模块的标记由两个同等加权的组件组成，即。考试标记和学期标记。参加考试的最低学期分数为40％。每个模块的学期标记包括学期评估和任务/分配以及其他可能的组件，并在每个模块的学习指南中阐明。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
与对称的并发游戏的定量崩溃
摘要。我们探索了Castellan，Clairambault和Winskel的薄薄游戏之间的联系，以及由Laird，Manzonetto，McCusker和Pagani研究的线性逻辑的加权关系模型。更确切地说，我们表明，从前者到后者有一个解释的“崩溃”函数。在对象上，函子为每个游戏定义了一组可能的执行状态。定义对形态的作用更加微妙，这是本文的主要贡献。鉴于策略和执行状态，我们的函子需要在战略中计算该状态的证人。薄薄的并发游戏中的策略明确地描述了非线性行为，因此总的来说，每个证人都存在于许多对称副本中。挑战是定义证人的正确概念，在与加权关系模型匹配的同时考虑了这个无穷大。了解证人的构成方式特别微妙，需要深入研究证人及其对称性的组合。以其基本形式，该函子连接了薄的并发游戏和由n∪{ +∞}加权的关系模型。我们还将考虑一个广义设置，其中两个模型都由任意连续半段的元素加权；这涵盖了概率案件。目击者现在还从半段中带有一个价值，而我们的解释崩溃函数则扩展到此设置。
冠状病毒和英国经济和社会的最新指标
当前交易的企业的数字（84％）低于以前的发行版，这反映了现已通过计数加权交易状态的改进。估计随着时间的流逝，估计与未加权估计值相同的一般运动，但由于较小企业对加权估计的影响较低。我们发现，较小的企业比大型企业不太可能进行交易。可以在冠状病毒（Covid-19）
电流导向DAC的比较研究...
主要表现在速度和功耗上。非线性误差 - 积分非线性 (INL) 和差分非线性 (DNL) 是 DAC 的重要指标之一，对医疗领域专用 DAC 的性能影响巨大。INL 和 DNL 的数量取决于架构类型，例如二进制加权、一元加权或分段 DAC。开关类型对 INL 和 DNL 也有很大影响。本文介绍了使用各种开关（如 NMOS、PMOS、传输门和差分开关）的分段 DAC 的设计和实现。与二进制加权 DAC 相比，分段概念在减少毛刺方面具有优势。进行比较后发现，使用差分开关的 DAC 的结果在输出步长均匀方面具有优势。最终产生了更好的 INL 和 DNL。为了模拟设计，使用了采用 180 nm MOS 技术的 cadence virtuoso 工具。
基于EEG的高性能抑郁状态识别 5-HT6受体配体的效果与... 结合 3D微/纳米水凝胶结构由二... 制造 基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性 文章通过高纤维曲线加密增强了车辆互联网中的隐私 算法翻译校正机制
抑郁症是一种对人有害的全球疾病。基于各种规模的传统识别方法不够客观和准确。脑电图（EEG）包含丰富的生理信息，这使其成为识别抑郁状态的新研究方向。但是，大多数基于EEG的算法仅提取原始的EEG特征，而忽略复杂的时空信息相互作用，这将降低性能。因此，迫切需要一种更准确和客观的抑郁识别方法。在这项工作中，我们提出了一种新型的抑郁识别模型：W-GCN-GRU。在我们提出的方法中，我们根据Spearman的等级相关系数审查了六个敏感特征，并通过AUC分配了不同的权重系数，以通过AUC进行敏感特征的加权融合。特别是，我们将基于加权敏感特征作为抑郁识别模型的GCN和GRU级联网络使用。对于GCN，我们创造性地基于相关系数矩阵将脑功能网络作为邻接矩阵输入和加权融合敏感的特征用作节点特征矩阵输入。我们所提出的模型在我们的自我收集的数据集和MODMA数据集上表现良好，精度为94.72％，表现优于其他方法。我们的发现表明，特征维度降低，加权融合和脑电图空间信息都对抑郁识别产生了很大影响。
肺癌脑转移与原发肿瘤受体表达不一致的系统评价与荟萃分析
摘要背景转移性非小细胞肺癌的治疗模式越来越多地基于生物标志物驱动的疗法，其中最常见的改变是表皮生长因子受体 (EGFR) 的突变。此类生物标志物表达的变化可能会对所选靶向治疗的选择和疗效产生深远影响，因此本研究的目的是分析肺癌脑转移 (LCBM) 患者的 EGFR 状态不一致。方法使用 PRISMA 指南，对 Medline 数据库中 2020 年 5 月之前发表的活检或切除的 LCBM 系列进行系统评价。关键词包括“肺癌”和“脑转移”结合“表皮生长因子受体/EGFR”和“受体转换/不一致或一致”。使用加权随机效应模型计算汇总估计值。结果我们从 19 篇全文文章中确定了 501 名患者纳入本研究。所有患者均接受了至少一处颅内病变的活检或切除术，以与原发肿瘤进行比较。在原发肿瘤/LCBM 比较中，整体 EGFR 受体不一致的加权汇总估计值为 10%（95% CI 5-17%）。加权效应模型估计，在原发肿瘤阴性的患者中，脑转移瘤中 EGFR 突变的增加率为 7%（95% CI 4-12%）。或者，在原发肿瘤中检测到突变的患者中，EGFR 突变的丢失率为 7%（95% CI 4-10%）。在 148 名患者的子集中，还对原发肿瘤和 LCBM 进行了 KRAS 检测。与原发肿瘤相比，LCBM 中 KRAS 突变不一致的加权效应估计值为 13%（95% CI 5-27%）。 LCBM 中 KRAS 增加和损失的加权效应估计分别为 10%（95% CI 6–18%）和 8%（95% CI 4–15%）。元回归分析未发现与任何可能与不一致相关的因素有任何关联。结论原发性肿瘤和 LCBM 之间的 EGFR 和 KRAS 突变状态不一致分别发生在约 10% 和 13% 的患者中。评估 LCBM 受体状态是生物标志物驱动的颅内疾病靶向治疗的关键，而对于仅接受颅内疾病全身治疗的患者，了解亚型转换至关重要。