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深度强化学习实现多能源智能电网的优化能源管理
摘要。本文提出了一种深度强化学习方法，用于智能电网中多能源系统的优化管理。智能电网中生产和存储单元的最优控制问题被表述为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)，并使用参与者-评论家深度强化学习算法进行解决。该框架在一个新型多能源住宅微电网模型上进行了测试，该模型涵盖电力、供暖和制冷存储以及热力生产系统和可再生能源发电。处理此类多能源系统的实时最优控制时面临的主要挑战之一是需要同时采取多种连续行动。所提出的深度确定性策略梯度 (DDPG) 代理已证明能够很好地处理连续状态和动作空间，并学会了同时对生产和存储系统采取多种行动，从而可以联合优化智能电网中的电力、供暖和制冷使用情况。这使得该方法可应用于更大规模多能源智能电网（如生态区和智能城市）的实时最优能源管理，这些电网需要同时采取多项连续行动。
学校最佳屏幕时间指南
•教育工作者模型平衡的屏幕习惯，优先考虑面对面的互动和户外活动。•教育工作者为电子邮件响应时间设定了界限。（例如，仅在教学时间之外做出响应）•教育工作者设置了傍晚的分配日期，以避免在就寝前立即使用屏幕。•教学生认识到有问题的屏幕使用迹象，并在设置个人屏幕限制时支持它们，专注于体育锻炼和离线游戏。支持学生理解互联网安全是数字公民身份的关键组成部分。5-17岁的24小时运动指南
OptimalCutpoints.pdf
连续的生物标志物或诊断测试通常用于区分患病和健康人群。在临床实践中，有必要选择一个定义阳性和阴性测试结果的切割点或歧视值C。根据此选择的根本原因，在文献中提出了几种用于选择诊断测试中最佳切点的方法。此软件包允许用户计算诊断测试或连续标记的最佳切口。已经实施了各种选择最佳临界值的方法，包括基于成本效益分析和诊断测试精度度量（敏感/特异性，预测值和诊断可能性比率）或普遍性的方法。很容易获得所有方法的数值和图形输出。
Jackstraw：无监督学习的统计推断
描述实现了一种基于树木的方法，专门针对个性化医学应用。通过使用基因组和突变数据，“ ODT”有效地识别了针对个别患者概况量身定制的最佳药物推荐。“ ODT”算法构建了在每个节点上分叉的决定树，选择最相关的标记物（离散或连续）和相应的处理方法，从而确保了建议既具有个人化和统计上稳健的建议。这种迭代方法通过对治疗建议提出预定义的组大小来增强治疗性决策。此外，所产生的树木的简单性和解释性使医疗保健行业可以使用的方法。包括用于训练决策树的功能，对新样本或材料进行预测以及可视化所得树。有关该方法论的详细见解，请转移到Gimeno等。（2023）。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
一种用于学习余量的近乎最佳算法，带有Massart Noise ∗
我们研究了在Massart噪声存在下PAC学习γ-摩尔金半空间的问题。没有计算考虑因素，该学习问题的样本复杂性已知为Eθ（1 /（γ2ǫ））。对问题的事先计算算法产生样品复杂性〜o（1 /（γ4ǫ3）），并达到η +ǫ的0-1误差，其中η<1/2是噪声速率的上限。最近的工作给出了信息计算交易的证据，表明对1 /ǫ的二次依赖是计算上有效算法所必需的。我们的主要结果是具有样品复杂性eθ（1 /（γ2ǫ2））的计算上有效的学习者，几乎与该下限匹配。此外，我们的算法是简单且实用的，它依靠在线SGD依靠精心选择的凸损失序列。
通过可变和间歇性可再生电力发电实现最佳能源转换
我们提出了第一个动态模型，该模型考虑了可再生能源的可变性和间歇性以及储存，实现了从化石燃料到可再生能源发电的最佳过渡。我们以太阳能为例，它是可变的（晚上没有太阳）和间歇性的（白天有云时几乎没有或没有太阳）。我们表明，当云现象不太严重时，可以安全地忽略间歇性，规划者只需考虑可再生能源的确定性可变性。在这种情况下，最佳过渡包括在白天和晚上使用化石燃料，并在白天用太阳能电力进行补充，同时投资建设太阳能发电能力；然后在白天放弃化石燃料，只将其用于夜间发电；然后，当太阳能发电能力足够大时，开始储存电力；最后在碳预算耗尽时完全放弃化石燃料。但是，如果云问题严重，间歇性就很重要，需要采取预防措施，在白天放弃化石燃料之前尽早开始储存。我们表明，可再生能源发电和储存是互补的：如果没有储存设备，长期来看太阳能发电量会较小，电力消耗也会较小。我们最后为西班牙能源转型提供了一个定量说明。我们表明，在西班牙，间歇性可以安全地忽略。我们计算了与 2 ◦ C 碳预算相对应的碳值、储存开始的日期以及太阳能发电量的投资路径。
游动和附着纤毛虫的最佳摄食
靠近水生食物链底部的纤毛微生物要么游动去寻找猎物，要么附着在基质上并产生摄食流来捕获路过的颗粒。在这里，我们使用一种流行的粘性流体球形模型来表示附着和游动的纤毛虫，其滑动表面速度可以提供纤毛流动的解析表达式。我们求解了溶解营养物浓度的平流扩散方程，其中佩克莱特数 (Pe) 反映了扩散与平流时间尺度的比率。对于固定的流体动力学功率消耗，我们问什么纤毛表面速度可以最大化微生物表面的营养通量。我们发现优化进食的表面运动取决于 Pe。对于在有限 Pe 下自由游动的微生物来说，采用“跑步机”表面运动来游动是最佳选择，但在 Pe 较大的极限下，这种跑步机解与保持生物体静止的对称偶极表面速度之间没有区别。对于附着的微生物，在 Pe 低于临界值时，跑步机解决方案是最佳的进食方式，但在 Pe 值较大时，偶极表面运动是最佳的。我们在开环数值模拟和渐近分析中验证了这些结果，并使用了基于伴生的优化方法。我们的研究结果挑战了现有的“最佳进食就是在所有佩克莱特数上最佳游动”的说法，并为海洋微生物中附着和游动解决方案的普遍性提供了新的见解。
对糖尿病和抗疟药的影响
摘要全球糖尿病和疟疾的负担需要对药物开发的创新方法，而植物来源的化合物则作为有前途的候选者。本综述研究了基于植物性的生物活性化合物对开发抗糖尿病和抗疟疾疗法的潜力。这些化合物的作用机制，包括它们调节葡萄糖代谢和战斗疟疾寄生虫的能力。关键问题，例如生物多样性损失，有限的资金和监管障碍，强调了跨学科研究和协作的需求。未来的方向包括将传统医学与现代药理结合，增强生物技术方法以及建立可持续的药物开发管道。这些努力强调了植物来源化合物在应对全球健康挑战方面的变革潜力。关键词：植物来源的化合物，抗糖尿病药，抗疟药，生物活性化合物，药物发现。
最佳的执行策略通过市场制造纳入内部流动性
在执行大订单时，在短时间内进行交易可能会触发不可避免的市场变动，称为市场影响。在更长的时间内传播执行，使交易者面临市场风险。算法执行策略必须在这种权衡方面进行导航，并且这些策略通常被归类为静态策略，这些策略遵循预定的执行时间表和动态策略，这些策略会根据市场条件来调整时间表。Almgren和Chriss [1]和Bertsimas和Lo [3]的开创性工作引入了该领域的基础模型，代表市场中值是连续的差异过程，其市场影响纳入了漂移期限。此模型提供了使用变分方法得出静态最佳执行策略的框架。涉及静态策略，许多研究还扩展了市场影响结构的建模，包括非线性市场的影响，弹性和Dang中的瞬时影响[8]，Gatheral等。[9]，Galedal and Schied [10]和Curato [7]。在实际市场中，重要的是要考虑竞标差价，并最佳地使用市场订单（MOS）和限制订单（LOS）至关重要。Cartea等。 [6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。 他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。Cartea等。[6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。