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美国生活历史
for helpful comments, We thanked ran Abramitzky, Abhishek Arora, Leh Boustan, Leo Bursztyn, Martin Fiszbein, Vicky Fouka, Ed Glaeser, Grant Goehring, Claudia Goldin, Stefan Heblich, Pat Kline, bob Margo, Sendil Mullanathan, Hong Wang, David Yanagizawa-Drott, Noam Yuchtman和研讨会/会议/会议参与者在BU，Brown，Chicago，Cuhk深圳，哈佛大学，牛津，慕尼黑，NBER SUMMER Institute，Stanford，Warwick和Eth-Zurich举行。for outstanding research assistance, we thankstand lidia Barski, Augustus Balocher-Rubin, Catrina Brown, Vikram Dixit, Shreya Dutt, Ella Edmond, Soala Ekine, Giacomo Gattorno, Danile Gofffi, Mashod Harrison, Annie Herring, Justin Johnson, Angeli Kini, Dahlia Levine, Shraddha Mandi, Isaac while,盗窃Polyak，Simone Seiner，Elijah Sumernikov，Mafo Tekobo和Hans Xu。 所有潜在的错误都是我们自己的。 我们没有相关的财务关系披露。 本文所表达的观点是作者的观点，不必反映国家经济研究局的观点。for outstanding research assistance, we thankstand lidia Barski, Augustus Balocher-Rubin, Catrina Brown, Vikram Dixit, Shreya Dutt, Ella Edmond, Soala Ekine, Giacomo Gattorno, Danile Gofffi, Mashod Harrison, Annie Herring, Justin Johnson, Angeli Kini, Dahlia Levine, Shraddha Mandi, Isaac while,盗窃Polyak，Simone Seiner，Elijah Sumernikov，Mafo Tekobo和Hans Xu。所有潜在的错误都是我们自己的。我们没有相关的财务关系披露。本文所表达的观点是作者的观点，不必反映国家经济研究局的观点。
针对肺癌的表观遗传学
癌症的特点是遗传、转录和表型异质性，这些异质性会影响癌症进展、转移和耐药性 (Lawson 等人 2018；Hinohara 和 Polyak 2019)。表观遗传变化是造成大部分转录异质性的原因，而这些转录异质性并非由潜在突变引起。表观遗传改变比体细胞突变更常见，但两者之间存在显著的相互作用，因为表观遗传沉默可导致基因突变，反之，基因突变可改变表观遗传过程 (Brzezia ń ska 等人 2013；Chatterjee 等人 2018)。肺癌尤其以明确的基因驱动突变以及全局和位点特异性表观遗传修饰为特征。表观基因组失调与吸烟相关和不相关的恶性转化有关，并在获得癌症特征（如细胞增殖增加、抗凋亡、血管生成和转移）中起关键作用
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
SMA 白皮书 其他人怎么想以及我们如何...
贡献作者：Alexus G. Greenkewich 准将（DDGO，J39）、Dr. Hriar “Doc” Cabayan (JS J39)，先生。罗伯特·C·琼斯（SOCOM），Cllr。 Scott K. Thomson 博士（国防部副部长办公室（政策））； Spencer B. Meredith III (NDU)、中尉 (Dr.) Gregory S. Seese (JHU-APL)、中尉 (Dr.) Rafael E. Linera (USASOC)； Erinn McQuagge（北格鲁曼）；帕特里夏·德根纳罗 (TRADOC G2)； Randy Munch 博士（TRADOC G2）；黛安·迪尤利斯 (NDU)；詹姆斯·佐丹奴（乔治城）；伊恩·麦卡洛（约翰·霍普金斯饰）女士劳里·麦卡洛（田野）； Jason Spitaletta 博士（JHU-APL）； Nicholas D. Wright 博士（英国伯明翰大学）；玛格丽特·霍尔（UNO）；吉娜·利根（UNO）；克拉拉·布劳恩博士（UNO）；劳拉·斯特克曼（MITRE）；克拉克·麦考利（布林莫尔饰）；索菲亚·莫斯卡伦科（布林莫尔饰）；汤姆·麦考利（罗切斯特大学）；丹·福伊先生（盖洛普）；克里斯·斯图尔特博士（盖洛普）； Linda Durnell 博士（菲尔丁）；加里·黑尔（田野）； Gwyneth Sutherlin（地理服务）；马克·波利亚克（Ipsos 公共事务部）； David C. Ellis（联合特种作战大学）； Katie Ziemer 先生（益普索公共事务部）；霍华德·西姆金 (USASOC G9)；威廉·D·凯斯比尔（洛克希德·马丁公司 ATL）
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