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全球经济：新风险和领导力问题
摘要：2008-2009年全球金融危机后，世界经济进入了重组时代。本文主要探讨新领导人在塑造世界经济过程中将面临的风险。研究采用的方法包括连续变化大数据处理和基于国际货币基金组织（IMF）、世界银行（WB）、国际清算银行（BIS）、各国中央银行和财政部收集的统计数据的对称宏观经济分析结果。研究结果证明，衰退过程、其深度和全球性是由世界金融体系危机和普遍文明问题共同造成的。这些新的世界经济系统性风险可能导致新的全球危机，从而限制国际金融机构用于可持续发展的资源。此外，对于大多数银行来说，这些危机将意味着将大量衍生品转移到表外负债，在交易中使用特殊目的载体（SPV），随之而来的是国家和企业债务的增加、贸易战、中国经济发展放缓以及全球和国家财政之间的矛盾加剧。定期研究和系统化已经为全球经济重组进程制定了某些指导方针。首先，建议在国家间妥协的基础上，重点关注国际协议，以确保全球金融的坚实基础。在对美国、中国和其他国家进行比较分析的基础上，可以清楚地看出，21世纪世界经济中没有一位领导者认为世界储备仅基于一个国家的货币。相反，将缓慢过渡到使用由15-20种G20货币组成的篮子的特别提款权（SDR）。
非凸逆问题
2凸式23 2.1基础：压缩感应。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.1凸介：原理。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.2直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.3在有限的等轴测图下保证紧密度。。。。。29 2.2低级矩阵恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.1凸质：原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.2在受限的等轴测图下保证紧密度。33 2.2.3没有限制等轴测的问题。。。。。。。。。。35 2.3超分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 2.3.1通过总变化规范进行凸介。 。 。 40 2.3.2无限制的等轴测特性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.3.3通过双证书正确性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4440 2.3.1通过总变化规范进行凸介。。。40 2.3.2无限制的等轴测特性。。。。。。。。。。。。。43 2.3.3通过双证书正确性。。。。。。。。。。。。。44
针对LLL和BKZ的参数研究，并应用于最短矢量问题
摘要 - 在这项工作中，我们研究了最短矢量问题（SVP）在学习错误问题（LWES）方面产生的最短媒介问题（SVP）。lwes是模块环上方程式的线性系统，其中将扰动向量添加到右侧。这种类型的问题引起了人们的极大兴趣，因为必须解决LWES，以便能够破坏基于晶格的密码系统作为NIST在2024年发表的基于模块的键盘封装机制。由于这一事实，已经研究了几种基于经典和量子的算法来求解SVP。可用于简化给定SVP的两种著名算法是Lenstra-Lenstra-Lov´asz（LLL）算法和块Korkine-Zolotarev（bkz）算法。LLL和BKZ构造碱基可用于计算SVP的解决方案或近似解决方案。我们研究具有不同尺寸和模块化环的SVP的两种算法的性能。因此，如果LLL或BKZ在给定的SVP中的应用被认为是成功的，那么它们会产生包含SVP的溶液向量的碱基。
整合机器学习和操作研究方法，以进行调度问题：文献分析和文献综述
摘要：操作研究（OR）技术已被广泛用于优化问题，例如制造计划，供应链优化和资源分配。尽管具有传统或尤其是确切的方法，但通常在可伸缩性，计算效率和对行业4.0的动态和不确定环境的适应性方面遇到困难。尽管机器学习（ML）的进步提供了解决这些挑战的新方法，但它们还提出了局限性，例如缺乏保证精确的解决方案和相关数据的需求。因此，OR和ML的集成提供了一个平衡的解决方案，利用ML从大型数据集中提取模式并做出预测性决策和OR的精确度以增强决策过程，尤其是在使用行业4.0的环境安排任务的过程中。这种组合不仅提高了解决方案的鲁棒性和效率，而且还可以减轻两个领域的个人局限性。并根据不确定性做出预测性决策补充了OR的决策过程。本文旨在对ML的整合和OR，重点介绍其在调度问题中的应用。关键字：行业4.0，调度，操作研究，机器学习
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
年轻人常见心理健康问题的早期干预方法：系统评价
对儿童和年轻人的有效早期支持是重中之重。对患有精神病或饮食失调的年轻人的早期干预方法具有大量的证据，但是良好的方法可以对出现早期出现焦虑和抑郁症状的年轻人做出迅速，有效的反应。，我们对年轻人的早期干预措施或方法（11至25年）的结果进行了系统的审查，最初是抑郁症，焦虑症和其他常见心理健康困难的症状。搜索了五个书目和两个灰色文献数据库，以搜索与青年，早期干预和常见心理健康问题有关的论文。我们使用CASP清单进行了模型的叙事综合，并评估了质量。我们包括38项研究（43个出版物）：其中，随机对照试验是高质量的，但其他研究倾向于缺乏对照组，并且质量较低。广泛针对的方法为症状发作提供了更全面，更有效的早期反应，主要目标属于以下方面：1）使护理更全面且联合起来，2）提高速度或易于获得支持的速度或3），或3）除了焦虑和抑郁外，还提供针对特定需求的目标支持。一些证据表明，这些方法可能会在短期内促进并减少等待时间，同时减轻其他心理健康或紧急服务的负担。与对照组相比，与对照组相比，与对照组相比，与对照组相比，对照组的可接受性高。总体而言，早期干预抑郁和焦虑的模型表明，有望改善年轻人的获得，经验和护理结果。但是，干预措施和结果的高异质性测量了确定性。需要更强大的对照研究，以及年轻人通过干预获得的支持的全面详细信息，以及证据表明在哪些环境中有效。
儿童时期的社会问题和大脑结构的发展轻度创伤性脑损伤
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG