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一般矩阵博弈的亚线性经典和量子算法
我们研究了矩阵博弈的次线性经典算法和量子算法，这是优化和机器学习中的一个基本问题，具有可证明的保证。给定一个矩阵，矩阵博弈的次线性算法以前只知道两种特殊情况：（1）最大化向量位于 L1 范数单位球中，（2）最小化向量位于 L1 或 L2 范数单位球中。我们给出了一个可以在这两种情况之间平滑插值的次线性经典算法：对于 1 到 2 之间的任何固定 q，我们在某些附加误差范围内求解最小化向量位于 Lq 范数单位球中的矩阵博弈。我们还提供了一个相应的次线性量子算法，该算法可以解决同一任务，并且最大化和最小化向量的维度有二次改进。我们的经典算法和量子算法在维度参数上都是最优的，最多可达多对数因子。最后，我们提出了针对近似 Carathéodory 问题的亚线性经典和量子算法以及 Lq-margin 支持向量机作为应用。
2010 年化学行业特定计划 - 国土安全
行业特定计划代表私营部门、州、地方、部落和领土政府、非政府组织和联邦政府之间的合作努力，旨在减轻我国关键基础设施遭受各种危害（包括恐怖袭击）的风险。行业合作伙伴使用协作框架来优先考虑行业内和跨行业的保护举措和投资，降低合规成本，同时最大限度地减轻行业负担。这一过程还确保资源应用于对恢复力和风险缓解贡献最大的领域，通过降低脆弱性、遏制威胁和最大限度地减少袭击和其他事件的后果。
水资源短缺和水资源流失
使用可操作的 AI 可以采取全面的方法来解决水资源流失问题，包括精确检测供水系统中的泄漏、确定泄漏大小和位置。准确识别泄漏大小和位置可让公用事业公司迅速且经济高效地进行维修，从而大幅减少水资源流失。Oldcastle Infrastructure 提供业界领先的交钥匙式水资源流失管理和泄漏检测方法。使用经过专业培训的现场团队和最先进的传感器，并由 FIDO Tech 的可操作 AI 提供支持，准确率达到 94%（并且还在提高），可以检测、准确定位泄漏并确定泄漏大小，从而确定维修的优先顺序，从而最大限度地减少非收入水资源损失和运营成本。
药物靶向的艺术与科学
药物靶向是药物研究中的一个基本概念，旨在改善药物输送和疗效，同时最大限度地减少副作用。它涉及设计药物以选择性地与体内的特定细胞或组织相互作用，通过各种策略实现，例如受体介导的相互作用和纳米技术驱动的输送系统。药物靶向的优势包括降低毒性、降低剂量、增强吸收和选择性靶向受感染的细胞。然而，挑战包括药物消除、免疫反应、肿瘤细胞内定位不充分以及配方和给药的技术复杂性。尽管存在这些挑战，科学家仍在开发创新方法来提高药物靶向的精确度。药物靶向的目标包括提高治疗效果、最大限度地减少副作用和增加所需部位的药物浓度，最终实现精准作用和改善治疗结果，尤其是在癌症化疗等领域。疾病治疗的挑战来自于药物的不稳定性、吸收不良和特异性低，这凸显了对靶向输送系统的需求。实现靶向药物输送依赖于专门的载体系统，该系统可以有效地将药物运送到体内的特定部位，增强其治疗效果，同时最大限度地减少全身分布和副作用。
布雷默顿市 2024 年综合计划更新草案 ...
Dra Transporta 关于目标和政策 | 2023 年 6 月 TR2(A)：要求新的开发和再开发在开发审查过程中纳入公交、行人和非机动车交通措施，包括以下措施： • 提供公交车和交通候车亭和/或停靠站； • 为所有人提供足够的人行道、小路和人行横道； • 尽量减少建筑物、街道、人行道和公交站之间的步行距离； • 扩大行人、自行车和网格街道系统的连通性； • 努力进一步开发具有多模式功能的完整街道，尽量减少街道上的汽车主导地位； • 在街景中融入开放空间和/或绿地，以改善行人环境。 TR2(B)：通过以下方式增强和维护本地循环系统的功能：