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优化您的学生沟通策略
EAB Global，Inc。（“ EAB”）已努力验证其向合作伙伴提供的信息的准确性。本报告依赖于从许多来源获得的数据，而EAB不能保证所提供的信息的准确性或基于任何分析的数据。此外，EAB或其任何分支机构（每个人的“ EAB组织”）都不属于法律，会计或其他专业建议，并且其报告不应被解释为专业建议。特别是，合作伙伴不应依靠本报告中的任何法律评论作为行动的基础，也不应假定适用法律允许此处描述的任何策略或适合给定合伙人的情况。合作伙伴在实施这些策略中的任何一个之前，都建议与适当的有关法律，税收或会计问题的专业人员进行咨询。否则不对（a）本报告中的任何错误或遗漏有关的任何索赔，责任或费用负责任何索赔，责任或费用，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织还是任何其他雇员或其他第三方或其他雇员造成的雇员或EAB）的人，（B）与EAB的任何建议，（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（B） 在此处。否则不对（a）本报告中的任何错误或遗漏有关的任何索赔，责任或费用负责任何索赔，责任或费用，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织，无论是由任何EAB组织还是任何其他雇员或其他第三方或其他雇员造成的雇员或EAB）的人，（B）与EAB的任何建议，（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（b）（B） 在此处。
优化收敛网络中的带宽分配...
摘要：对高速网络服务的需求和网络流量的不断发展导致了融合网络的普及，这些网络在单个基础架构上混合了各种服务。但是，由于应用程序要求和资源限制的种类繁多，因此很难确保这些网络中的服务质量（QoS）。用于分配带宽的常规方法经常是静态，反应性和效率低下的，这会导致网络性能不足。我们提供了一种独特的深度学习方法，以优化收敛网络中的带宽分配，以克服这一点。我们创建并使用三个深度学习模型：深Q网络（DQN），生成对抗网络（GAN）和一种基于LSTM的特殊DQN模型。我们使用广泛的数据集评估每个模型的性能。我们的结果表明，新型DQN模型在最小数据包丢失，准确性提高，延迟降低，吞吐量最大化，光谱效率优化，降低位错误率，降低位错误，公平性保证和有效的通道资源使用方面的性能优于其他模型。更好的服务质量是这些升级的结果，这也大大提高了上传和下载速度。我们的实证研究证明了我们的方法论在现实世界中的有用性，并为智能网络管理解决方案打开了大门，这些解决方案促进了更好的QoS，有效的带宽分配以及改善融合网络中的用户体验。
优化支付诚信活动指南...
1 例如，2019 年支付诚信信息法案 (2019) § 3352(d)，https://www.congress.gov/bill/116th- congress/senate-bill/375/text 2 管理和预算办公室，OMB 通函 A-123 (2021) M-21-19 附录 C，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 3 2019 年支付诚信信息法案 (2019)，https://www.congress.gov/bill/116th-congress/senate- bill/375/text 4 管理和预算办公室，OMB 通函 A-123 (2021) M-21-19 附录 C，第 29 页， https://www.whitehouse.gov/wp‐content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 5 风险偏好是指组织为实现其使命/愿景而愿意承担的广泛风险。管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）附录 C M-21-19，第 72 页，https://www.whitehouse.gov/wp‐content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 6 风险容忍度是相对于实现政策目标而言，绩效差异的可接受水平，与风险偏好相一致。管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）M-21-19 附录 C，第 73 页，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf 7 管理和预算办公室，OMB 通告 A-123（2021 年）M-21-19 附录 C，第 74 页，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2021/03/M-21-19.pdf
设计用于优化氧化还原的材料配置...
随机访问内存（DRAM）和闪存已达到物理缩放限制。为了解决这个问题，在去年已经提出了新兴的记忆技术。[8-10]，基于氧化还原的电阻随机访问记忆（RERAMS）因其CMOS兼容的制造，功能，多功能性和缩放潜力而受到特别关注。[1,11,12]它被认为是下一代存储记忆，内存档案计算和人工智能的重要组成部分。[3,8,10–12] RERAM是一种两端金属 - 绝缘子 - 金属细胞。绝缘层的电导率（通常是过渡金属氧化物）可以通过外部电刺激引起的离子调节调节。[11]氧化物膜具有传导金属阳离子，构值和氧离子/空位等离子的能力，因此通常称为固体电解质。[13–15]根据功能原理，两种类型的重新拉液特别有前途 - 电化学金属化记忆（ECM）和价值变化存储器（VCM）。[11,16,17] ECM细胞中的电阻转换依赖于在活性电极和反电极之间分别形成和溶解的金属丝。[16]丝的形成对应于设定的过程，在此过程中，细胞从高电阻状态（HRS）转换为低电阻状态（LRS）。设定的过程伴随着单个个体电化学过程，即活动电极的电离（氧化），金属阳离子在氧化物电解质中的扩散和计数器电极下的成核/生长。反向电势的应用通过氧化/溶解细丝将细胞转换回HRS，从而导致重置过程。电化学活性金属（例如Ag，Cu或它们的合金/化合物）通常用作活性电极。[13,18,19]反电极由PT，IR或化合物（例如TIN）等惰性材料制成。[18–20] VCM细胞由具有高功函数的底部电极组成（例如，PT，TIN），该电极与氧化物形成了Schottky界面。顶部电极具有电活性，通常是具有高氧亲和力（例如TA，Ti，HF）的金属，它允许氧化还原反应/离子交换并与氧化物形成欧姆接触，有利于氧气空位缺陷形成。[21,22]被广泛接受的是，VCM电池的电阻转换是通过通过迁移和氧气空位缺陷的重新分布来调节Schottky界面处的静电屏障。[11,23]
优化靶标相互作用 - 药物设计
醚可能阻碍或阻止原始醇或酚的氢键形成的原因有两个：1 - 原始羟基的质子丢失（图 10.5 中的框 1 和 2）。2 - 但是，假设氧原子充当氢键受体（图 10.5 中的框 3）：氧仍存在于醚类似物中，那么它是否仍能参与氢键形成？嗯，可能，但程度可能不同（减弱）。甲基的额外体积应会阻碍之前可以实现的紧密接近，并破坏氢键（图 10.5 中的框 4）。
并行优化LNP和特定疾病的有效载荷...
基础编辑可以使基因组DNA中可编程的单基碱基突变，并有可能永久治愈严重的遗传疾病。意识到这一潜力需要开发安全有效的方法，以将基础编辑试剂传递到目标器官的细胞内隔室。LNP是一种经过临床验证的RNA疗法的技术。在这项工作中，我们优化了LNP，用于传递编码基本编辑器的mRNA，并将RNA引导至肝细胞。使用替代有效载荷，已发表的腺嘌呤基本编辑器（ABE）和在啮齿动物和非人类灵长类动物（NHP）之间保守的指导RNA进行了优化。在平行的努力中，我们开发了疾病特异性的基础编辑器和指导RNA（GRNA），可以纠正致病性突变。当这些治疗有效载荷是在LNP中提出的，它们能够在转基因小鼠模型的肝脏中有效纠正引起疾病的突变。
“推定启动疫苗接种并优化与……的对话
摘要 简介 导致免疫不足的一个主要原因是父母因担心疫苗而拒绝或推迟接种疫苗。许多临床医生缺乏与对疫苗犹豫不决的父母 (VHP) 沟通的信心，并认为他们的讨论对改变父母的想法没有多大作用。改善临床医生与 VHP 的沟通对于提高儿童疫苗接种率至关重要。 方法与分析 我们描述了一项集群随机对照试验的方案，以测试一种新颖的、多方面的临床医生疫苗沟通策略对儿童免疫接种状况的影响。该试验将在美国两个州（华盛顿州和科罗拉多州）的 24 家初级保健机构进行。该策略称为推定开始接种疫苗和通过动机访谈优化谈话 (PIVOT with MI)，包括临床医生使用推定格式与所有幼儿父母发起疫苗对话，并在那些抵制疫苗的父母中转向使用 MI。我们的主要结果是 19 个月 0 天时 VHP 儿童的免疫状况，以从出生到 19 个月期间推荐的 22 剂 8 种疫苗中未免疫的天数百分比表示。次要结果包括临床医生与 VHP 沟通的经验、父母就诊经验以及临床医生遵守 PIVOT 与 MI 沟通策略的情况。伦理与传播本研究已获得以下机构审查委员会的批准：科罗拉多州多机构审查委员会、华盛顿州机构审查委员会和瑞典卫生服务机构审查委员会。结果将通过同行评审的手稿和会议报告进行传播。试验注册号 NCT03885232。
使用 qBang 优化变分量子算法
变分量子算法 (VQA) 代表了一种利用当前量子计算基础设施的有前途的方法。VQA 基于通过经典算法在闭环中优化的参数化量子电路。这种混合方法减少了量子处理单元的负载，但代价是经典优化会产生平坦的能量景观。现有的优化技术，包括虚时间传播、自然梯度或基于动量的方法，都是有前途的候选方法，但要么给量子设备带来沉重的负担，要么经常遭受收敛速度缓慢的困扰。在这项工作中，我们提出了量子 Broyden 自适应自然梯度 (qBang) 方法，这是一种新颖的优化器，旨在提炼现有方法的最佳方面。通过采用 Broyden 方法近似 Fisher 信息矩阵中的更新并将其与基于动量的算法相结合，qBang 降低了量子资源需求，同时比资源要求更高的替代方案表现更好。荒原、量子化学和最大切割问题的基准测试表明，在以下情况下，其整体性能稳定，并且比现有技术有明显改进
使用深度强化学习优化 ZX 图
摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。
通过电池集成优化能源存储...
摘要 — 由于人口增长和对能源资源的需求增加，人们广泛需要可再生能源 (RES)。RES 价格低廉、储量丰富且无污染。储能系统 (ESS) 对于满足负载要求至关重要。由于其能量密度高，BESS 通常受到青睐。在临时情况下，它对突然变化的反应很慢。储能系统 (ESS) 对于满足负载要求至关重要。由于其能量密度高，BESS 通常受到青睐。在临时情况下，它对突然变化的反应很慢。因此，为了构建 HESS，需要将具有高功率密度的 ESS（例如超级电容器）与电池结合使用。ESS 和 PV 阵列通过 48 V DC 连接器连接。在这项工作中，随着太阳能输出功率的上升，HESS 使用额外的功率来保持负载的电源恒定，并在 PV 无法满足负载需求时将能量返回给负载。建议采用集成控制方法，该方法可以高效地产生双向转换器的开关脉冲。电压控制环路产生流向 HESS 的全部电流。除了设计现有的控制环路外，还进行了稳定性分析。在 HESS 稳定性测试中采用了波特图。结果令人鼓舞，控制器有效地在 SC 和电池之间共享功率并恢复直流链路电压。使用建议的控制器，发现 HESS 在长时间提供平均功率和短时间内管理瞬态情况方面表现良好。索引术语 — 电池、可再生能源、储能系统、混合储能系统、超级电容器。