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具有预算限制的替代市场：解决竞争和最佳价格
摘要。从收入和福利的角度，已经广泛研究了具有多种可分割商品的市场。一般而言，众所周知，嫉妒的收入最大成果可能导致福利低于竞争均衡结果。我们研究一个市场，在该市场中，买家拥有具有线性替代估值和预算限制的准公用事业，并且卖方必须找到价格和嫉妒的无嫉妒分配，以最大程度地提高收入或福利。我们的设置镜面市场，例如交换财务资产的拍卖和拍卖。我们证明，独特的竞争平衡价格也是嫉妒的无限收入。最大收入和福利的巧合令人惊讶，即使买家具有分段线性的估值，也会崩溃。我们介绍了需求不超过供应的“可行”价格集的新颖特征，表明该集合具有最低价格的价格向量，并证明这些价格使收入和福利最大化。证明还意味着一种用于查找此独特价格向量的算法。
关于最佳动态治疗方案的教程
动态治疗方案是一系列根据个人随着时间的流逝而不断发展的状态量身定制的治疗决策规则。在精确医学中，已经非常重点放在寻找最佳的动态治疗方案上，如果人口中的每个人都跟随，平均将产生最佳结果。从方法论和应用的角度进行了广泛的研究。本教程的目的是为那些对最佳动态治疗方案感兴趣的读者，具有系统的，详细但易于访问的介绍，包括在因果推理的框架内对该主题的正式定义和表述，确定假设，将兴趣的因果量链接到现有数据和估算方法的现有统计模型和实际方法以及数据和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的实际方法以及这些方法以及这些方法和数据的实际方法。
低量表：低血糖 - 测量，阈值和影响 - 一项多国临床研究，旨在定义传感器检测到的低血糖的最佳阈值和持续时间，影响低血糖，生活质量，生活质量和健康经济成果的经验：研究方案
自发现胰岛素以来，低血糖一直是糖尿病患者最佳血糖结局的障碍。国际低血糖研究小组定义了低血糖的三种生化分类：1级，低于≤3.9mmol/L； 2级，低于≤3.0mmol/l;和第3级，基于生理和认知反应的阈值，严重的低血糖（需要第三方辅助）1,2。对糖尿病患者的日常功能和生活质量（QOL）的不同方面的这些水平对糖尿病患者的不同方面的不同影响知之甚少。在过去的十年中，测量间质葡萄糖的连续葡萄糖监测（CGM）设备在临床实践中越来越多地使用，研究表明，低血糖的发作明显多于毛细血管血糖（CBG），具有八个
分析与多能系统的最佳设计和运行相关的不确定性传播和决策效应
如今，协调可用的能量向量对于满足征服要求的要求至关重要。尽管有明显的努力来改善现有网络，但不确定性处理和组织挑战仍然难以应对。本论文旨在通过解决这些问题来填补这一空白，特别着重于减轻不确定性对小型多能网络最佳设计和运营管理的影响。在这种情况下，不确定性以多种方式影响性能。该项目通过小型多能网络的最佳尺寸/操作重点进行。在技术层面上，最重要的是与资源可用性有关的，这对于基于可再生的系统至关重要。用户的行为和能源市场是影响整体表现的其他（不确定的）因素。现有方法分别解决了这些问题，但我们的目标是制定利用辅助技术，存储，供应商和外部客户的综合政策，以提高多能网络设计和操作灵活性的弹性。这可以增加经济，环境甚至社会的影响，从而影响决策者和利益相关者的利益。
引文 (APA): Benalcazar, P., Suski, AK, & Kaminski, J. (2020). 资本和能源补贴对微电网系统优化设计的影响
摘要：微电网是解决电网扩展技术不可行或成本过高地区的电气化问题的理想解决方案。近年来，各国政府实施了各种支持政策，鼓励部署可再生能源系统 (RES) 和微电网混合动力系统。设计和部署这些类型的设备时，一个基本方面是确定每个发电组件的最佳配置和规模。此外，微电网的最佳设计在很大程度上取决于技术参数、当地气象条件等因素。在此背景下，本文研究了不同政策措施对孤岛模式下微电网最佳配置的影响。采用可计算模型进行一系列敏感性分析，并评估资本和燃料补贴对各种系统平准化电力成本的影响。本研究采用的模型将微电网项目 20 年生命周期内的总生命周期成本 (TLCC) 降至最低。此外，由于气象条件是设计微电网时需要考虑的重要参数，因此进行了敏感性分析，以检查风速和太阳辐射对每个分布式发电单元容量的影响。我们的结果表明，资本补贴以及燃料价格变化对农村电气化微电网系统的最终设计有重大影响。
社论：主要免疫缺陷的社区系列...
肠道微生物组在人类健康中起关键作用，影响消化，免疫和预防疾病。有益的肠道细菌，例如Akkermansia Muciniphila，Adlercreutzia equolifaciens和Christensenella minuta，通过生物活性代谢物（如短链脂肪酸（SCFAS））有助于代谢调节和免疫支持。富含益生元，发酵食品和基于植物的生物活性化合物的饮食模式，包括多酚和类黄酮，促进了微生物组的多样性和稳定性。然而，诸如个人变异性，生物利用度，饮食依从性和肠道微生物群的动态性质等挑战仍然显着。这篇评论综合了当前对肠道细菌在健康中作用的见解，强调了饮食干预调节微生物群的机制。此外，它强调了微生物组靶向疗法的进步以及个性化营养的变革潜力，利用微生物群和人工智能（AI）来开发量身定制的饮食策略，以优化肠道健康和缓解慢性炎症性疾病。应对这些挑战需要一种多学科的方法，该方法将科学创新，道德框架和实际实施策略整合在一起。
用于对神经系统进行最优控制建模的计算机框架 Rückauer, BJ; Gerven, MAJ van 2023，文章 / 致编辑的信 (Frontiers i
我们提出了一个控制理论框架来研究嵌入在模拟环境中的生物驱动人工神经系统（Sussillo，2014）的稳定性和可控性。从高层的角度来看，这个框架模拟了脑-机-环境的相互作用。我们首先考虑建模一个神经系统在虚拟环境中执行行为任务的问题。用控制理论的语言来说，神经系统与环境过程形成一个闭环反馈控制器。在第二步中，我们模拟神经系统的退化（例如在传感器或执行器处）并添加一个二级控制器（假肢），目的是恢复行为功能。在此过程中，我们考虑了大脑模型中的不确定性、非线性、测量噪声以及可观察状态和可控神经元的有限可用性。神经系统，从单个神经元到大规模群体，都以复杂的动态为特征，建模和控制可能具有挑战性（Ritt and Ching，2015）。经典控制理论（Khalil，2002；Brunton 和 Kutz，2017；Astrom 和 Murray，2020）为设计控制律提供了强大的工具，并在神经技术领域得到广泛应用，例如机械臂或计算机光标的闭环脑机接口 (BMI) 控制（Shanechi 等人，2016）、癫痫发作缓解的模型预测控制（Chatterjee 等人，2020）以及大脑在认知状态之间转换的机制解释（Gu 等人，2015）。闭环控制的一个特别成功的应用是通过深部脑刺激治疗帕金森病。在那里，可以使用基于阈值、比例积分或自调节控制器将病理性 β 波段振荡活动抑制在所需的目标水平（Fleming 等人，2020a、b）。 Schiffi (2011) 建立了一种将控制理论与神经科学和生物医学联系起来的典型方法，其中时空皮质动态模型与卡尔曼滤波器相结合，以估计未观察的状态并跟踪未知或漂移的模型参数。神经形态社区中的团队最近通过实现生物学上合理的操作和学习状态估计和控制规则（Friedrich 等人，2021；Linares-Barranco 等人，2022）以及神经形态 BMI 电路（Donati 和 Indiveri，2023）为这项工作做出了贡献，这有望在低功耗运行时实现更好的生物相容性。在上述许多方法中反复出现的一些挑战是线性（可实现）或低维系统的假设、对底层动态的知识或所需目标状态的可用性（如帕金森病的 DBS）。本文针对这些局限性做出了两项主要贡献。首先，我们建议一致使用动力系统来模拟大脑、环境、和假肢。除了统一方法论之外，这种选择还可以灵活地对不同程度的真实模型进行实验。在这里，我们展示了循环神经网络 (RNN) 作为神经系统和假肢的简单、高度可扩展的构建块的使用。其次，我们逐步消除了线性、系统知识、完全可观测性和监督目标状态的假设，通过使用强化学习 (RL)（Sutton 和 Barto，2020 年）进行系统识别和合成假肢控制器。
用所有感官进行学习：多模式丰富是未来的最佳学习策略
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致，可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致，可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源：认知科学趋势 (2022)。DOI：10.1016/j.tics.2022.10.007
c学习估计重复疾病的最佳个性化治疗方案
抽象的经常性事件，其特征是在个人研究中反复发生同一事件，是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进，我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案（ITR）。ITR是一项决策规则，它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者，以最大程度地提高整体治疗益处。但是，现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件，而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题，我们提出了经常性的C-学习方法（RECL）方法，以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器：结果回归估计器，逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外，基于关于结直肠癌治疗的实际数据，我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案，从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
非线性有限的精确和最佳二次化 -
摘要。普通微分方程的多项式和非分解系统的二二次化在多种学科中，例如系统理论，流体力学，化学反应建模和数学分析。二次化揭示了模型的新变量和结构，该变量和结构可能更容易分析，模拟，控制并提供了方便的学习参数化。本文提出了新的理论，算法和软件功能，用于非自治odes的二次化。我们根据输入函数的规律性提供存在结果，因为可以通过二次化获得二次双线系统的情况。我们进一步发展存在结果和一种算法，该算法概括了具有任意维度的系统的二次化过程，该系统在尺寸增长时保留了非线性结构。对于此类系统，我们提供维度不合时宜的二次化。一个示例是半消化的PDE，当离散化大小增加时，非线性项在象征性上相同。作为这项研究实际采用的重要方面，我们将QBEE软件的功能扩展到具有任意维度的ODES和ODES的非自治系统。我们提供了以前在文献中报道的ODE的几个示例，在此，我们的新算法找到了比先前报道的提升转换的四倍体ode系统。我们进一步强调了二次化的重要领域：减少阶模型学习。太阳风示例突出了这些优势。该区域可以通过在最佳提升变量中工作而受益匪浅，其中二次模型提供了模型的直接参数化，这也避免了非线性项的额外超重还原。