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通过量子计算实现现代金融
人类的智力躁动源于对现代世界知识的需求。金融界正在努力以低风险的方式对准确、快速的数据进行原型设计。量子金融方法可以满足这种愿望。本文的目的是全面回顾关于量子计算如何应用于金融的文献。这项研究旨在揭示量子金融领域的最新架构。在方法论方面，PSALSAR 框架用于进行系统的文献综述。选择程序遵循 PRISMA 指南，并应用于两个数据库（Web of Science 和 Scopus），没有时间限制。总共有 1646 篇文章中的 94 篇被纳入数据提取和内容评估，涵盖 2001 年至 2023 年期间。当前对量子金融文献的回顾围绕以下主题展开：期刊、研究方法、测试数据系列、量子金融研究主题和未来研究方向。在金融领域，量子计算主要用于三个领域：模拟、优化和机器学习。这些领域得到了近年来创建的算法的支持。最后，我们建议强调量子金融的好处和应用，并激发人们对辩论未来前景的兴趣。
新颖的ptx3变体G.22645332G> t是强烈的...
引言绵羊生殖效率与其粪便直接相关。1,2繁殖力取决于卵巢卵泡生成，该卵巢卵泡发生，该卵巢卵泡调节了Granu-losa，theca和生殖细胞的增殖和分化。3此过程受局部激素和颗粒生长因子的相互作用（例如五肽3（PTX3））的影响。4 PTX3是一种刺激卵母细胞周围的颗粒细胞（也称为卵巢细胞）的糖蛋白，在刺激了用黄体生成激素或人类绒毛膜性腺刺激的卵巢前卵泡刺激后。5这种蛋白是五肽素超家族的成员，在稳定和完成积积和卵形的形成中起着至关重要的作用，这对于排卵至关重要。6根据Chang等人，在卵形和壁画的植物性花道细胞中表达了7个PTX3，表明COC和细胞外基质的形成是密切相关的过程。除了确定女性生育能力方面的作用外，8 PTX3在将卵形卵形卵母细胞复合物转运到卵巢上以及确定成功的受精方面也很重要。9成功的怀孕也依赖于PTX3的表达和产生。Zhang等人10的研究表明，早期怀孕的母牛经历了PTX3水平的提高，证明了其在此关键时期内在家庭反刍动物中维持Luteum功能方面的重要性。
自组织的运河启用远程有向材料...
抽象的远程材料转运对于维持多细胞生物（例如动物和植物）的生理功能至关重要。相比之下，细菌中的材料转运通常是短距离的，并且受扩散的限制。在这里，我们报告了一种独特的形式，即在结构化细菌群落中积极调节的长距离定向物质运输。使用铜绿假单胞菌菌落作为模型系统，我们发现，大规模和时间上不断发展的开放通道系统会通过剪切诱导的频带自发发展。在开放通道中的流体流动支持高速（高达450 µm/s）的细胞和外膜vesi-Cles cliefers cintimeters，并有助于根除竞争性物种葡萄球菌的菌落。开放的通道让人联想到用于货物运输的人制品运河，通道流是由细胞分泌的生物表面活性剂介导的界面张力驱动的。开放通道中流体流的时空动力学是通过流量谱测量和数学建模定性描述的。我们的发现表明，界面力和生物表面活性剂动力学之间的机械化学耦合可以协调以原始生命形式的大规模材料运输，这表明了工程师自组织的微生物群落的新原理。
用于车辆跟踪和Tra C监视的实时计算机视觉系统
增加对高速公路的拥堵以及与现有检测器相关的问题引起了人们对新车检测技术（例如视频图像处理）的兴趣。现有的商业图像处理系统在自由tra c中效果很好，但是这些系统具有充满拥堵，造型和照明过渡的DI文化。这些问题源于部分彼此阻塞的车辆，以及在各种照明条件下车辆出现不同的事实。我们正在开发一个基于功能的跟踪系统，用于在这些挑战性的条件下检测车辆。没有跟踪整个车辆，而是跟踪车辆功能，以使系统稳健至部分遮挡。在不断变化的照明条件下，系统是完全函数的，因为跟踪给定时刻的最显着特征。功能退出跟踪区域后，它们将使用常见的运动约束将它们分组为离散车辆。组代表单个车辆轨迹，可用于测量跨性行为参数以及适合改善自动监视的新指标。本文描述了与基于功能的跟踪相关的问题，介绍了原型系统的实时实现以及在大型数据集上的性能。＃1999 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
富含中孔的 Fe–N–C 催化剂与 FeN4–O–NC 单
这些应用在很大程度上依赖于 ORR 电催化剂的效率。 [1] 目前，Pt 基催化剂为 ORR 提供了最佳的全面性能属性，尽管 Pt 基催化剂的高成本和中等耐用性阻碍了它们在整个能源领域的可持续利用。 [2] 近年来，在碳载体上具有 M–N x 位点（M = Fe、Co、Ni 等）的异质单原子催化剂 (SAC) 已经成为很有前途的 ORR 催化剂。 [3] SAC 具有高金属原子利用率（理论上 ≈ 100%）、高本征活性和低成本的关键优势。 [4] 在具有不同金属中心的 M–N x /C 催化剂中，Fe–N 4 /C 催化剂具有最佳的 ORR 活性。 [5] 然而，由于 ORR 过程中形成的氧中间体的吸附能略微过强，Fe–N 4 位点的活性仍然不是最佳的。 [6] 因此，优化 ORR 中间体与 Fe–N 4 位点之间的键合是提高 Fe–N 4 /C 材料 ORR 电催化性能的合理方法。调节 Fe–N 4 位点上 d 轨道的占有率会影响 ORR 中间体的吸附能。Fe–N 4 位点上 d 轨道的能级对
2023 出版物 463
标准里程费率。2023 年，商业用途汽车运营成本的标准里程费率为每英里 65.5 美分（0.655 美元）。第 4 章解释了汽车费用和标准里程费率的使用。汽车、卡车和货车的折旧限额。2017 年 9 月 28 日之前购买并在 2023 年投入使用的车辆的折旧扣除、特殊折旧津贴和第 179 条扣除的第一年限额为 12,200 美元。2017 年 9 月 27 日之后购买并在 2023 年投入使用的车辆的折旧、特殊折旧津贴和第 179 条扣除的第一年限额增加到 20,200 美元。如果您选择不为 2023 年投入使用的车辆申请特殊折旧津贴，则金额将增加到 12,200 美元。折旧限额在第 4 章第 179 条扣除中进行了说明。对于您在 2023 年开始的纳税年度投入使用的第 179 条财产（包括汽车、卡车和货车），您可以选择扣除的最高金额为 1,160,000 美元。此限额减少了纳税年度内投入使用的第 179 条财产的成本超过 2,890,000 美元的金额。第 4 章解释了第 179 条扣除。
通过安全 - 关键事件中的人为因素考虑预测自主驾驶行为
摘要：本文通过考虑性别，年龄和驾驶经验等人为因素，尤其是在关键性事件的背景下，研究了自主驾驶系统预测结果的能力。主要目的是为自动驾驶汽车配备有能力进行合理的扣除，处理冲突的数据并在安全至关重要的情况下实时调整其响应。一个基础数据集涵盖了各种驾驶场景，例如车道变化，合并和导航复杂的交叉点，用于使车辆能够在关键的安全事件中表现出适当的行为并做出合理的决定。深度学习模型考虑了每个驾驶员的个性化认知剂，考虑到它们的独特偏好，特征和要求。这种个性化方法旨在提高自动驾驶的安全性和效率，从而有助于智能运输系统的持续发展。所做的努力有助于自动驾驶系统中的安全性，效率和整体绩效的进步。描述了天气条件和人为因素等外部因素之间的因果关系以及关键的驱动程序行为，可以应用各种数据挖掘技术。一种常用的方法是回归分析。另外，采用相关分析来揭示不同因素之间的关系，有助于确定其对安全至关重要驾驶员行为的影响的强度和方向。
从保罗·辛格的思想看卫生政治经济学和当代全民健康系统的融资
全民医疗体系易受资本主义结构性危机的影响，并且必须适应新自由主义背景下的突然社会变化，包括商品化、资源大幅削减和融资方案的变化。关于系统可持续性的讨论要求越来越多地考虑经济手段，而这需要运用政治经济学的理论框架并批判主流的新古典主义叙事。本研究旨在通过系统回顾文献，结合奥地利-巴西经济学家保罗·辛格在著作“预防与治疗：医疗保健的社会影响控制”（Singer et al.，1978）中的贡献，确定在卫生政治经济学背景下关于融资体系主题的成果。在评论中收录的 47 篇文章中，只有 33.6% 促进了以政治经济学为重点的讨论；其中 76.6% 赞同凯恩斯主义思想，23.4% 赞同马克思主义观点。在辛格讨论的维度上，存在着趋同性：历史视角（91.5%）、资本主义国家主导下的卫生系统（100%）、社会控制（23.4%）、健康状况（57.4%）和评价标准（72.3%）。已确定的研究和辛格的思想在确定经济学在将健康问题纳入资本主义社会利益范围时的局限性方面是一致的。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。
redriver：自动驾驶汽车的运行时执行
自主驾驶系统（ADSS）整合了自动驾驶汽车中的感应，感知，驱动器控制以及其他几项关键任务，激发了对评估其安全性技术的研究。虽然有几种在高保真模拟器中测试和分析它们的方法，但一旦它们在真实的道路上部署到涵盖的情况下，ADSS仍可能会遇到其他关键场景。可以通过监视和执行广告运行时的关键属性来建立额外的置信度。现有工作只能监视模拟安全性（例如，避免碰撞），并且仅限于诸如撞击紧急制动器之类的钝器执行机制。在这项工作中，我们提出了Redriver，这是一种通用和模块化的运行时执行方法，在该方法中，用户可以基于信号时间逻辑（STL）的特定语言指定广泛的属性（例如，国家交通法）。重新放置基于STL的定量语义来监视AD的计划轨迹，并使用梯度驱动的算法在违反规范的情况下使用梯度驱动的算法来修复轨迹。我们对两个版本的阿波罗（即受欢迎的广告）实施了重新介绍，并将其遵守了违反中国交通法的基准。结果表明，Redriver显着提高了Apollo对最小开销的规范的一致性。