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百事公司如何在竞争激烈的市场中脱颖而出？
百事可乐成立于 1965 年，由百事可乐和菲多利两家公司合并而成（“关于百事可乐”，2023 年）。在接下来的几年里，该公司扩大了业务，收购了数百个品牌，并创造了越来越多的收入。如今，该公司的业务涵盖 500 多个品牌，2022 年，其净收入达到 864 亿美元（百事可乐，2022 年）。百事可乐是标准普尔 500 指数成分股，业务涉及非耐用消费品领域和非酒精饮料行业，该公司是该行业市值第二大公司，仅次于可口可乐公司（TradingView，2023 年）。总体而言，食品和饮料行业的特点是竞争激烈，拥有众多资源和竞争力的大型公司，软饮料行业有可口可乐、农夫山泉和红牛等全球性公司和品牌 (Brown, 2023)。本文介绍了百事可乐的供应链和商业模式，以及他们如何在竞争激烈的市场中生存。
![b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave](/simg/c/c60171978270993a15b3267b52b0da3abc5d5b5e.webp)
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量，例如准粒子电荷，霍尔电导，霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），在长波长的情况下，在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k）。FQH接地的一个基本特征是，确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2，3]，较低的结合在长波长度的强度下，构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下，当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在，即，前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作，涉及一类旋转不变的模型波函数（Laughlin [6]，Moore-Read [7]，Read-Rezayi [8]），与欧几里得的保形场理论有关，并使Haldane结合饱和[9，10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态（零能量特征态），并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是，它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d，因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件：最大性手性的较弱版本是，纠缠谱的低较低部分（或同等地，拓扑模式）仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足，而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中，我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件？我们在附录B中显示，连续旋转不变性是必需的。之所以如此，是因为角动量的波动有助于O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）4的静态结构因子4，但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统，先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13]，即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /（2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1）jain状态[14]不满意，不满意n> 1，不满足n> 1，不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是，尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题，并提供了明确的证据，表明弱的最大手性不足。因此，我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此，我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组，并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）的系数\ XC2 \ Xaf S 4）4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中，并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
计算模型用于识别针对以糖酵解增强为特征的转移性去势抵抗性前列腺癌的药物
摘要：由于缺乏有效的治疗方法，转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 仍然是一种致命疾病。癌症代谢向糖酵解升高方向重编程是 mCRPC 的标志。我们的目标是确定与高糖酵解特别相关的治疗方法。在这里，我们建立了一个计算框架，以在肿瘤微环境下识别具有增强糖酵解活性的 mCRPC 的新药物，然后进行体外验证。首先，使用我们已建立的计算工具 OncoPredict，我们估算了来自两个大型临床患者队列的每个 mCRPC 肿瘤中大约 1900 种药物对药物反应的可能性。我们选择了预测敏感性与糖酵解评分高度相关的药物。总共确定了 77 种预测在高糖酵解 mCRPC 肿瘤中更敏感的药物。这些药物代表了不同的作用机制。基于在泛癌细胞系中与糖酵解/OXPHOS 相关的最高测量药物反应，我们选择了三种候选药物伊维菌素、CNF2024 和 P276-00 进行后续体外验证。通过降低培养基中的输入葡萄糖水平以模拟 mCRPC 肿瘤微环境，我们在 PC3 细胞中诱导了高糖酵解条件，并验证了在此条件下这三种药物预计的更高敏感性（所有药物的 p < 0.0001）。对于生物标志物的发现，预测伊维菌素和 P276-00 对具有低雄激素受体活性和高糖酵解活性（AR（低）Gly（高））的 mCRPC 肿瘤更敏感。此外，我们整合了蛋白质-蛋白质相互作用网络和拓扑方法来识别这些候选药物的生物标志物。通过多个独立的生物标志物提名管道，EEF1B2 和 CCNA2 分别被确定为伊维菌素和 CNF2024 的关键生物标志物。总之，这项研究通过精准靶向高糖酵解的 mCRPC，提供了超越传统雄激素剥夺疗法的新型有效治疗方法。
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
待定互联网计算机化自适应测试 (PiCAT) ...
1 背景................................................................................................................................ 3 1.1 互联网计算机化自适应测试 (i CAT) .......................................................................................... 3 1.2 AFQT 预测测试 (APT) ...................................................................................................... 3 1.3 待定互联网计算机化自适应测试 (P i CAT) ............................................................................. 4 1.4 访问网络应用程序的权限.................................................................................................... 4 2 i CAT 测试应用程序.................................................................................................................... 5 2.1 注册潜在申请人.................................................................................................................... 5 2.2 参加 APT............................................................................................................................. 9 2.2.1 参加 APT 的要求............................................................................................................. 9 2.2.2 APT 说明............................................................................................................................. 9 2.3 参加 P i CAT 测试............................................................................................................. 12 2.3.1 参加 P i CAT 的要求............................................................................................................. 12 2.3.2 P i CAT 说明 ................................................................................................................13 2.4 参加验证 (Vtest) ................................................................................................................16 2.5 分数报告 ..............................................................................................................................17 3 解决技术问题 ......................................................................................................................20 4 附录 A：PiCAT 说明/访问代码打印输出 ................................................................................21 5 附录 B：APT 说明/访问代码打印输出 ................................................................................22 6 附录 C：隐私法声明 .............................................................................................................23 7 附录 D：修订历史 .............................................................................................................24
过度参数化机器学习中的简单偏见
仍然缺乏对深网（和其他过度参数模型）令人惊讶的发生能力的彻底理论理解。在这里，我们证明了模拟性偏差是在过度参数化机器学习中不可忽视的主要现象。除了解释简单性偏见的结果外，我们还研究了它的来源：遵循具体的严格示例，我们认为（i）模拟偏见可以解释在过度参数化学习模型（例如神经网络）中的概括； （ii）正如我们的示例所示，简单性偏差和出色的概括是与优化器无关的，尽管优化器会影响培训，但它并不是简单性偏见的动力； （iii）在训练模型中的模拟偏差和随后的后代是普遍的，并且源于一个微妙的事实，即统一的随机构造的先验不是统一的统一性； （iv）在神经网络模型中，宽（和浅）网络中的偏见机器与深（和狭窄）网络中的偏置机制不同。
用于比较算法组件的参数化任务图计划算法
摘要 - 在异质计算网络上运行的分布式应用程序在分布式计算中是一个基本问题（NP-HARD）问题，在过去的几十年中，已经提出了许多启发式算法。这些算法中的许多算法都属于列表安排范式，因此该算法首先计算任务的优先级，然后将它们贪婪地安排在最小化某些成本函数的计算节点上。因此，许多算法仅在几个关键组件中彼此不同（例如，它们优先级任务，其成本功能，算法考虑将任务插入部分完成时间表等）。在本文中，我们提出了一种广义列表安排算法，该算法允许混合和匹配不同的任务优先级和贪婪节点选择方案，以产生72个独特的算法。我们在四个数据集上对这些算法进行基准测试，以研究不同算法组件对性能和运行时的个体影响。索引项 - 安排，任务图，工作流程，基准测试
与其在强化学习应用程序的相关数据的过度参数深度非参数回归
在本文中，我们为在有依赖数据的存在下提供了过度参数深的非参数回归的统计保证。通过分解误差，我们建立了非渐近误差界限以进行深度估计，这是通过有效平衡近似和概括误差来实现的。我们得出了具有约束权重的H型函数的近似结果。此外，概括误差受重量标准的界定，允许神经网络参数编号大得多。此外，我们通过假设样品起源于具有较低内在维度的分布来解决维度诅咒的问题。在这个假设下，我们能够克服高维空间所带来的挑战。通过结合额外的错误传播机制，我们为过度参数深拟合的Q-材料提供了Oracle不等式。
让医疗保健更安全 IV_快速审查_计算机化临床决策支持，预防用药错误和药物不良事件
结果。我们的搜索产生了 1,335 篇独特的摘要，其中 33 篇文章符合目标标准并被纳入审查（27 篇系统性审查、1 篇审查概述和 5 篇主要研究）。20 篇报告有效性的审查（共 22 篇）被评为“良好”或“公平”质量。叙述性综合中包括的一项主要研究被评为具有“低”偏倚风险。证据涵盖了 CDSS 对各种医疗环境和专业的影响。CDSS 提供的决策支持类型和结果在研究之间是异质的。总体而言，使用药物相关 CDSS 的计算机化医嘱录入与减少用药错误（中等强度证据）和预防药物不良事件（低强度证据）相关。改进或有针对性的药物相关 CDSS 与减少用药错误和药物不良事件（中等强度证据）相关。但是，警报覆盖率很高，且在不同研究中有所不同，覆盖的适当性在很大程度上受警报类型的影响。其他意外后果包括与 CDSS 相关的错误、过度依赖警报、警报疲劳、不适当的警报覆盖和提供商倦怠。另外 48 篇文章重点介绍了 CDSS 实施的障碍和促进因素。
脑动力学中的功能层次结构，其特征是雪貂皮层中的信号可逆性
大脑信号不可逆性已被证明是研究神经动力学的一种有前途的方法。然而，尚不完全了解与皮质层次结构的关系以及不同电生理特征的影响。在这项研究中，我们使用植入雪貂中的自定义微皮层图（μECOG）阵列记录了自发行为（包括清醒和睡眠期）的本地田间电位（LFP）。与人类相比，在整个睡眠效果周期中，雪貂在每个状态中的时间保持较小。我们部署了各种指标，以衡量不同行为状态的复杂性水平。尤其是，大脑不可逆性是由信号的箭头捕获的非平衡动态的标志，揭示了雪貂皮层的分层组织。我们发现在三种不同的大脑状态（主动清醒，安静的清醒和深度睡眠）的不可逆性和功能性层次结构的不同签名，与另一个相比，在深度睡眠阶段的不可逆性水平较低。不可逆性也使我们能够在此过程中解散不同皮质区域和频带的影响，显示顶叶皮层和theta带的占主导地位。此外，当通过隐藏的马尔可夫模型检查嵌入式动态时，深度睡眠阶段被发现具有较低的开关速率和较低的熵产生。这些结果表明组织中的功能层次结构可以通过热力学特征和信息理论指标来揭示。