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热力学理想量子态输入至任意设备
我们研究并确定任何有限时间物理过程的理想输入。我们证明熵流、热量和功的期望值都可以通过初始状态的 Hermitian 可观测量来确定。这些 Hermitian 算子概括了行为的广度和常见热力学目标的理想输入。我们展示了如何通过测量有限数量、实际上任意输入的热力学输出来构造这些 Hermitian 算子。因此，少量测试输入的行为决定了所有输入的全部热力学行为范围。对于任何过程，熵流、热量和功都可以通过纯输入态（各自算子的本征态）来极化。相反，最小化熵产生或最大化自由能变化的输入状态是从算子获得的非纯混合态，它们是凸优化问题的解。为了实现这些目标，我们提供了一种易于实现的密度矩阵流形梯度下降法，其中解析解在每个迭代步骤中产生有效的下降方向。有限域内的理想输入及其相关的热力学算子可以用较少的努力获得。这允许在无限维量子系统的量子子空间内分析理想的热力学输入；它还允许在经典极限中分析理想输入。我们的例子说明了“理想”输入的多样性：不同的初始状态使熵产生最小化，使自由能的变化极端化，并最大化工作提取。
SG报告和海洋法的渠道输入
•2023年11月在维也纳举行了为期四天的专家小组会议，以强调影响海洋环境的污染犯罪的关键问题。与《联合国海洋法公约》（UNCLOS）和《国际预防船舶污染公约》（MARPOL）等关键国际法律公约（例如联合国法律公约）（MARPOL）的讨论框架。参与者致力于定义国旗，沿海和港口国家的作用，探索先进的调查技术，并消除国际合作来打击影响海洋环境的污染犯罪的细微差别。该聚会在完善拟议的模型立法规定方面起着重要作用，目的是在纳入会议的反馈和随后的审查后，在2024年第一季度完成立法指南和附件。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
用于输送药品和生物制品的设备的基本药物输送输出，行业指南草案
本指南涉及器械 1 和 17 组合产品 2,3 的药物输送性能信息的关键方面，这些产品包括器械组成部分 4，旨在输送人体药物，包括生物产品 5（本文称为药物输送器械）。 6 本指南描述了 FDA 与建立和评估药物输送性能所必需的器械设计输出相关的建议。该指南包括 21 在研究、营销和上市后变更申请中提交的信息和数据的建议。 7 一般而言，如本指南进一步讨论的那样，基本药物输送输出 (EDDO) 是指确保药物输送功能所必需的器械药物输送设计输出。 8 本指南建议了一种识别 EDDO 的方法，提供了特定类型器械的 EDDO 示例，并描述了申请中提供的与 EDDO 相关的信息和数据。 27
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。
PM Dickon Mitchell将犯罪分子通知
格林纳达警察正在配备高功率的武器，以将战斗带给该国的犯罪分子，据称他们本身就购买了一些最新的硬件来捍卫他们的非法活动。总理迪肯·米切尔（Dickon Mitchell）在周一晚上在圣安德鲁（St Andrew）的一次市政厅会议上宣布，他已下达皇家格林纳达警察部队（RGPF）的命令，以购买这些枪支，以使警察处于较高的位置，只要有需要使用这些枪支。他透露，多年来，RGPF没有为RGPF采购枪支，他的国家民主国会（NDC）政府现在正在解决这个问题。如果他们犯罪分子认为他们有很长的枪支，我们将给警察更长的枪支。，我们已经下达了命令，以便警察实际上可以得到适当的装备。”“我们希望它永远不必做到这一点（警察和犯罪分子之间的枪战），但是如果是这样，我们需要确保他们（RGPF）在与那些不准备接受我们提供的大赦的人时具有决定性的优势。这是指7月31日到期的国家提出的3个月大赦。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
欧洲空中导航安全组织经济分析标准输入
出版参考：24/01/30/45 ISBN 编号：978-2-87497-129-7 文档标识符 版本号：10.0 EUROCONTROL - 24/01/30/45 发行日期：2024 年 5 月 摘要 本文件提供了通常用于经济分析的数据项的值，以及来源的详细信息和对这些值的适用性和使用的讨论。这些值是从公开文件中汇编而成的。它们通常是平均值，可能并不适用于所有情况。此版本 10.0 以 2022 年为基准，因为在撰写本文档时，大多数数据值都是在这一年获得的。从此版本开始，更新将在在线文档中提供，网址为 https://ansperformance.eu/economics/cba/standard-inputs/ 。
研究与开发、创新投入和生产力；国家创新体系的作用
研发费用和研究人员数量是创新成果的重要影响因素。然而，我们发现，创新成果也受到国家创新体系的显著影响，而这一点在现有文献中经常被忽视。国家创新体系包含难以衡量的资源，例如员工培训量、大学与行业或跨行业合作的程度以及知识产权水平。我们使用数据包络分析模型证明，国家创新体系的跨国差异在很大程度上解释了从典型创新投入中产生创新的相对低效率。这一发现表明，各国只需培育和推进国家创新体系即可支持长期经济增长。关键词：数据包络分析、国家创新体系、国家
