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与同质能量受限代理在固定路径上进行协作交付
我们考虑使用多个移动代理将包裹从指定源集体递送到图中指定目标位置的问题。每个代理从图的某个顶点开始；它可以沿着图的边缘移动，并且可以在移动过程中从一个顶点拾起包裹并将其放在另一个顶点。但是，每个代理的能量预算有限，只能遍历长度为 B 的路径；因此，多个代理需要协作才能将包裹运送到目的地。给定图中代理的位置及其能量预算，寻找可行移动计划的问题称为协作递送问题，之前已经对其进行了研究。先前结果中的一个悬而未决的问题是，当递送必须遵循预先给定的固定路径时会发生什么。虽然这种特殊约束减少了可行解决方案的搜索空间，但我们表明寻找可行计划的问题仍然是 NP 难题（与原始问题一样）。我们考虑该问题的优化版本，即在给定代理的初始位置的情况下，要求每个代理的最佳能量预算 B，从而实现可行的交付计划。与该问题的一般版本已知结果相比，我们证明了该问题的固定路径版本存在更好的近似值（至少对于每个代理单次拾取的限制情况）。我们为有向和有向路径提供了多项式时间近似算法
使用纵向医疗记录利用预处理的大语言模型用于2型糖尿病的预后
1计算健康中心，计算生物学研究所，德国慕尼黑，慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者：Reinhard.holl@uni-ulm.de＆Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病（T2D）的及时预后（T2D）是至关重要的。AI驱动的大语言模型（LLMS）提供了提取临床见解的潜力，但由于纵向医疗记录的稀疏，高维的性质，面临挑战。这项研究表明，通过使用掩模缺失的数据预处理数据，在预审预告片的LLM中添加嵌入层，并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集（449,185 T2D患者）在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线，分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性，分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测（95％CI：[547.0，561.5]），MSE比基于近距离观察的方法提高了9％。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问，揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构，包括前馈神经网络，总体而言，结果表明，使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性，有助于临床预后和生物标志物发现，最终提高精密医学。引言2型糖尿病（T2D）是一种慢性代谢性疾病，可导致血糖升高1升高，与微血管疾病，包括心血管疾病，神经性病，肾病和视网膜病有关，与微血管疾病，包括心血管疾病和大血管并发症有关，导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预，改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据，包括人口统计学，病史，测试结果，药物和生活方式因素，使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明，此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式，以实现更准确和个性化的预后评估，但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。
预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
在温室中与电池储能系统优化透明的光伏整合：考虑贝斯退化的每日光积分受限的经济分析
温室为作物种植提供了控制的环境，并整合半透明的光伏（STPV）面板提供了产生可再生能源的双重好处，同时促进自然光穿透光合作用。这项研究将整合电池存储系统（BESS）与温室农业中的STPV系统进行可行性分析，考虑到不同农作物的每日光积分（DLI）的要求是主要约束。采用增强的萤火虫算法（FA）来优化PV覆盖率和BES的容量，该分析旨在在25年内最大化净现值（NPV），以作为主要经济参数。通过纳入各种农作物类型的DLI要求，该研究可确保最佳的作物生长，同时最大程度地发电。为了确保现实的长期预测，该分析纳入了25年期间的BESS退化，从而考虑了能源储能的容量损失和效率降低。结果揭示了作物类型的重大影响，具有各种必需的DLI和透明度因子对优化的BES，因此对项目的NPV进行了重大影响。仿真结果表明，对于具有较高DLI需求的农作物，温室中的PVR％可行范围从42％到91％，具体取决于STPV的透射因子。此外，该研究表明，在所有情况下，初始负收入都是普遍的，NPV的最高收入为$ 1,331,340，其农作物的需求较低，而BESS容量为216 kW。
超导性和压缩性紧张的LA 2 Prni 2 O 7薄膜Yidi Liu 1,2，Eun Kyo Ko 1,3，Yaoju Tarn 1,3，Lop
1斯坦福材料与能源科学研究所，SLAC国家加速器实验室，Menlo Park，CA 94025，美国2美国2号物理系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国3美国3号应用物理系，斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州94305，美国40年5月5日，美国40号。固体化学物理研究所，01187德国，德国6卡夫利研究所，位于康奈尔大学康奈尔大学，康奈尔大学，康奈尔大学，纽约，纽约，14850，美国 *使用外延菌株以薄膜形式以薄膜形式的环境压力超导性。最近，在压缩的双层镍薄膜中已经观察到超导性的迹象，其起源温度超过40 K，尽管具有宽阔和两步状的过渡。在这里，我们报告了压缩性的LA 2 PRNI 2 O 7薄膜中的内在超导性和正常状态转运性能，这些薄膜通过等值的PR替代，生长优化和精确的Ozone退火来实现。超导的开始发生在48 K以上，零电阻达到30 K以上，而在1.4 K时的临界电流密度比以前的报告大100倍。正常状态电阻率表现出二次温度依赖性，指示了费米液体行为，而其他现象学相似性与过度库酸酯中的运输相似，这表明其新兴特性的相似之处。
通过实施量子后加密术的限制设备性能基准测试
摘要：量子计算机的进步可能对现有的公钥加密方法构成显着威胁，这对于当前的网络安全基础架构至关重要。RSA和ECDA是当今两种最广泛使用的安全算法，原则上可能是由Shor算法在多项式时间内解决的（原则上），因为它有效地解决了离散的对数问题的能力，从而有潜在地使现有的基础结构使现有的基础结构构成不受量子攻击的不受限制。国家标准技术研究所（NIST）与量子后加密（PQC）标准化过程反应，以开发和优化一系列基于与Shor的algorithm不易于解决的相当数学问题的量词后算法（PQA）反应。虽然高功率计算机可以有效地运行这些PQA，但需要进一步的工作来调查和基准在较低功率（约束）设备上这些算法的性能，以及它们可以将它们集成到现有协议中（例如TLS）等方案（例如TLS）。本文为NIST最新选择的PQA提供了定量的基准和握手性能数据，并在Raspberry Pi 4设备上进行了测试，以模拟当今的物联网（物联网）设备，并与以前的基准测试数据进行定量比较，以对一系列约束系统进行基准测试。晶体 - 凯伯和晶体 - 二硫硫得时间分别是密钥封装和签名算法中最有效的PQA，猎鹰提供了最佳的TLS握手大小。
Artisan Global 无约束策略
投资风险：投资团队选择的投资组合证券的价值可能会因公司、市场、经济、政治、监管或其他新闻而上涨或下跌，有时甚至高于市场或基准指数。非多元化投资组合可能会将大部分资产投资于少数发行人的证券，而单个发行人的业绩可能会对投资组合的回报产生更大影响。国际投资涉及特殊风险，包括货币波动、流动性较低、会计方法和经济政治制度不同以及交易成本较高。这些风险通常在新兴市场和欠发达市场（包括前沿市场）中更大，包括新的和快速变化的政治和经济结构，这可能导致不稳定；证券市场不发达；以及高通胀、通货紧缩或货币贬值的可能性更高。固定收益证券对发行人和交易对手都承担利率风险和信用风险，投资者可能会损失本金价值。一般来说，当利率上升时，固定收益价值会下降。高收益证券（垃圾债券）具有投机性，价格波动较大，信用和流动性风险程度高于信用评级较高的债券。使用衍生品可能会产生投资杠杆，增加波动的可能性和超过投资金额的损失风险。这些风险以及其他风险在 Artisan Partners 表格 ADV 中有进一步描述，可应要求提供。这是一份营销通讯。
未经训练运动员肌肉酸痛发作延迟的诱发因素：一项横断面研究
DOMS是肌肉纺锤体中神经末端的急性神经元压缩轴突病[6]。它可能是从肌肉纺锤体引发的，还可能是由“封闭栅极”的催眠状态引起的，这是由微型I型I型感觉纤维增强引起的，此外，除了初始交感神经系统（SNS）抑制外，还可以在同心运动过程中保持闭合。这会导致非药理神经性疼痛[7]。doms可以作为重复偏心收缩的安全功能，因为它在肌肉纺锤体传入的感觉和运动神经元末端的微小损伤时可以解决。DOM的感觉主要由IV组传入纤维以及对各种刺激（包括化学，机械和热反应）的多模态反应。根据有效性的顺序，在IV组肌肉纤维中引起作用电位的化学物质是缓激肽，5-羟色胺，组胺和钾[8]。
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。