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宏观经济与健康
背景：当前的 covid-19 经济危机继续削弱南非的经济增长。本研究旨在展示经济衰退对青少年（18 岁组）和成年人（25 岁组）人群的精神健康状况、代谢风险因素、传染病和非传染病的比较影响。研究设计：这是使用南非统计局发布的二手数据的面板分析。方法：作者使用两阶段最小二乘模型 (2SLS) 量化经济衰退对青少年和青年成年人群的精神健康状况（抑郁和创伤应激）、非传染性疾病（癌症和糖尿病）、代谢风险因素（酗酒和高血压）和传染病（流感、腹泻、干咳）的影响。每组包括一个治疗组和一个对照组。结果：2008 年至 2014 年经济衰退导致青少年和青年人口的精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化。然而，经济衰退减少了传染性疾病病例。经济衰退的影响使城市地区的精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化程度大于农村地区。在经济衰退期间，男性酗酒现象比女性严重，这导致精神健康状况、高血压和非传染性疾病恶化，尤其是在城市成年人口中。结论：经济衰退导致精神健康状况、代谢风险因素和非传染性疾病恶化。随着 covid-19 经济冲击继续使经济增长倒退，南非政府可能希望优先考虑这些情况。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
开放量子系统中的算子增长 - CDN
引言：传统上，量子多体系统的研究集中于预测少体可观测量，如局部相关函数。最近，受量子热化和混沌[1]、量子系统的经典模拟[2]和量子引力[3]中基本问题的启发，物理学家们转向了一项互补的研究：量化多体动力学本身的复杂性。这一研究的核心是量子信息扰乱的概念；在几乎所有相互作用的多体量子系统中，最初在局部算子中编码的信息会逐渐变得高度非局部[4-6]。值得注意的是，最近的实验进展使得直接测量扰乱成为可能——这项任务最常见的是利用时间倒退演化[7-14]，但也可以使用系统的多个副本[15-17]或随机测量[18,19]来执行。在这样的系统中，扰乱动力学、外部退相干和实验噪声之间的相互作用引发了一个基本问题：开放量子系统中量子信息扰乱的本质是什么[13,16,20 – 31]？在本文中，我们引入了一个基于算子尺寸分布的通用框架[32 – 35]，用于捕捉局部误差对扰乱动力学的影响。具体来说，我们推测混沌多体系统中误差的传播从根本上受时间演化算子的尺寸分布控制，与微观误差机制无关。我们的框架立即为 Loschmidt 回声[36 – 38] 和非时序相关 (OTOC) 函数 [39,40] 提供了预测。具体来说，我们预测 Loschmidt 回声的衰减（用于测量与时间向后演化相关的保真度）发生在
HANYS 2024-2025 财年州预算证词
纽约州长期以来为数百万纽约人提供医疗服务的复杂医疗融资机制正在失败。急诊室超负荷运转、养老院和医院病房关闭以及缺乏家庭医疗保健都是这种即将失败的症状。如果不立即采取重大和持续的行动，医疗服务匮乏的情况将进一步加剧。纽约人正在老龄化。因此，更多的患者将需要长期护理，以治疗癌症、中风和阿尔茨海默病等神经退行性疾病。与美国其他州一样，纽约现在面临着长期严重的劳动力短缺问题。这些因素和其他因素的结合增加了在所有环境中提供医疗服务的成本。这种不断增加和变化的患者护理需求以及向需要护理的患者提供护理的更高成本是我们必须共同面对的现实。我们必须共同努力建立一个可持续的医疗保健系统，以满足纽约人当前和不断变化的需求，并使所有利益相关者在结构上都能负担得起。这项基本工作需要两党多年的关注和合作。我们必须现在就开始。今年的当务之急是确保纽约人目前所需的医疗服务能够稳定。行政预算提案完全未能解决稳定所有医院和疗养院以及保障纽约州医疗服务可及性的迫切需求。事实上，这份预算中的财政提案让纽约倒退，并将使医疗服务和医疗服务的重要改进在未来变得更加困难和昂贵。
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表2。 生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。 为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。 平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。 平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。 长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。 l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见） [77]。 𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。 在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。表2。生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见[77]。𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。例如，为了计算平均性繁殖φ，我们将V矩阵的列中的值求和，并将每个φIJ乘以稳定阶段w的相应j th元素W j，计算为a的右特征向量。
人工智能与教育
摘要：以下研究试图探索人工智能 (AI) 的流行趋势。人工智能被定义为人类认知行为的自动化，它为企业和组织创造了无限的机会 (Jarek,2019)。本研究的重点是如何将人工智能融入教育机构的背景下。特别是，本研究深入探讨了将人工智能与蒙西夫国立学校 (MNS) 进行比较作为案例研究。尽管如此，人工智能将在 MNS 中实施，作为一种提高组织效率和效力的工具，而不会取代其人力资本。然而，在本研究中，人工智能的实施需要倒退一步，通过社会经济管理方法 (SEAM) 测试组织基础，以分析和解决这所拥有 83 年历史的学校的功能障碍。关键词：人工智能、教育、SEAM、人力资本、学校、组织基础。介绍本研究的目的是尝试在教育行业实施人工智能，特别是在黎巴嫩学校系统中，尤其是在蒙西夫国立学校。人工智能在一定程度上已在中国和美国等国家/地区应用于教育领域。然而，在学校教育领域，人工智能的实施程度非常低。由于新冠疫情，世界必须迅速调整和适应。教育行业也应该如此，我们应该尽快摆脱传统教育，否则世界各地的许多学校将倒闭。下面，我将根据我在文章和论文中发现的内容，讨论人工智能技术的发展及其在教育中的应用。在本研究结束时，我的目标是尝试找到如何使用技术（人工智能）来定制和优化学校系统（特别是 MNS）内学生、教师和管理者的技能，因为教育可以让学生为应对世界的变化做好准备，而人工智能就是未来。
合作伙伴委员会关于 WUENIC 最新发布的声明
伙伴关系委员会就最新 WUENIC 发布的内容发表声明 2030 年免疫议程伙伴关系委员会成员聚集在一起，针对世卫组织和联合国儿童基金会关于 2022 年免疫覆盖率的新数据发表以下声明。2020 年，作为全球 2030 年免疫议程伙伴关系委员会的领导人，我们承诺，在确保世界通过疫苗的力量免受致命疾病侵害方面，不让任何人掉队。在整个疫情期间，我们看到免疫覆盖率出现了前所未有的下降，并警告说，可能会有一代儿童在此期间没有接种过疫苗。在各国领导的基础上，我们正在通过联合复苏计划采取行动，应对 COVID-19 疫情的影响，重回正轨，加快实现 2030 年免疫议程目标。 2030 年免疫议程合作伙伴，包括世卫组织、联合国儿童基金会、全球疫苗免疫联盟、疫苗联盟和比尔及梅琳达·盖茨基金会，以及其他 2030 年免疫议程全球和国家卫生合作伙伴，于 2023 年发起了“大追赶”行动，以激励行动并在公共舞台上强调这一历史性倒退造成的危机。世卫组织和联合国儿童基金会今天发布的新数据强调了共同行动的力量，也强调了我们必须加倍努力，确保更公平、更快地从疫情中恢复，并覆盖疫情期间被遗漏的人群。我们很高兴看到，全球覆盖率几乎恢复到疫情前的水平，出现了令人鼓舞的复苏迹象。然而，各国和不同疫苗的恢复情况非常不平衡，仍然存在巨大的免疫缺口，我们特别关切地注意到：
强大的backstepping-super-twisting-sliding-mode-control- ...
摘要本文重点介绍了自动驾驶车辆的控制问题之后的路径。旨在增强鲁棒性和衰减现象，基于Lyapunov理论开发了一种超级扭转的滑动模式控制算法（STA），其中通过应用倒退技术来提供控制系统稳定性的证明。此外，进行MATLAB/SIMULINK和CARSIM之间的共模拟以验证控制性能后的路径。在这项研究中，Stanley控制器，常规滑动模式控制（SMC）和模型预测控制（MPC）用作评估提出的STA性能的基准控制器。在模拟中考虑了两种驾驶场景，包括正常驾驶和猛烈驾驶。全面评估控制绩效和控制工作（即转向的大小），新颖地提供了一个集成和加权性能评估指数。仿真结果表明，在正常驾驶情况下，所提出的STA的𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼可以减少40.5％，25.8％，10.9％；与斯坦利控制器，常规SMC和MPC相比，在激烈的驾驶情况下，在激烈的驾驶情况下有62.5％，24％，6.8％。结果还表明，所提出的STA在颤动的衰减方面优于常规SMC，从而导致前方向盘角度输入更平滑，并且更平滑。与MPC相比，所提出的STA的优点在于其计算复杂性较低。此外，通过更改车辆质量和轮胎参数来验证控制器的鲁棒性。与基准方法相比，所提出的STA可以将𝐼𝑊𝑃𝐸𝐼的波动减少22.6％，22.3％和5.9％。这些结果表明，对系统扰动的考虑对于超级扭转滑动模式控制器的设计至关重要，这可以改善系统后自动驾驶汽车路径的鲁棒性。
加速叶绿体工程
摘要：创建转基因微生物的“无标记”策略避免了潜在的抗生素抗性基因向其他微生物传播的问题。已经建立的策略，用于设计绿色Microalga衣原体的叶绿体基因组（= plastome）Reinhardtii，涉及使用在钥匙光合作用基因中携带质体突变的受体菌株恢复光合作用功能。在最小培养基上进行转化菌落的选择，使得只有在转基因DNA上进行的野生型拷贝代替突变基因的细胞才能具有光营养的生长。然而，由于使用有限的光敏性表型的突变株，这种方法可能会遭受效率问题，而在最小培养基上的生长缓慢以及未转换的细胞草坪的缓慢倒退。此外，这种光营养的救援往往依靠现有的突变体，这些突变体不一定是转化和靶向转基因插入的理想的：携带点突变的突变体可以轻易恢复，而那些没有删除的突变体不扩展到预期的转基因插入部位，这会引起缺乏过境的救援线的群体，从而引起了缺乏过境的线索。为了改善和加速C. renhardtii的转换管道，我们创建了一个新颖的受体线Hnt6，该系列在PSAA的外显子3中携带了工程删除，该删除编码了光学系统I（PSI）的核心亚基之一。我们使用荧光素酶报道器演示了HNT6的应用。这种PSI突变体是高度光敏的，可以通过在含乙酸乙酸酯的培养基上选择轻耐性，而不是在最小培养基上的光营养生长来更快地恢复转化菌落。缺失延伸到PSAA-3上游的位点，该位点是用于转基因插入的中性基因座，从而确保所有回收的菌落都是包含转基因的转化体。
不要对每个客户订单收取 75 美分的费用！
不要对每份客户订单收取 75 美分的配送费！几乎每个明尼苏达州消费者都必须缴纳配送费，这是一种倒退行为，会对所有家庭产生负面影响，并给企业带来过度负担。这项规定包含在交通综合法案中，它提出的问题比它提供的答案要多。随着该州寻求周到的解决方案来解决交通挑战，消费者配送费具有不可否认的影响和难以克服的挑战。对明尼苏达人的影响：拟议的配送费将影响每个明尼苏达人，无论他们的预算大小或居住在哪里。当我们面临经济不确定性并且家庭做出支出决定时，根据这项规定，如果他们选择配送，明尼苏达人将受到惩罚。不幸的是，这个想法没有考虑到个人或家庭的收入。它也没有考虑他们可能或不可能获得食物或必需品；他们已经在为购买的商品缴纳销售税。此外，接受公共援助的明尼苏达人不在本条款的考虑范围内。 SNAP 物品无需纳税，但如果收件人收到的配送订单中既有符合条件的物品，也有不符合条件的物品，这会如何影响费用？税务部估计，平均每个人每年将有 48 次配送。对于某些家庭预算，这项措施将需要真正的决策和后果。对业务运营的影响：由于收取和汇出费用是零售商的责任，因此该法案并未考虑到零售商建立系统来跟踪、收取和汇出费用所需的复杂性。根据起草的条款，该条款为税务局管理零售配送费的成本提供了补偿。零售商将需要大量资源投入以遵守费用，但却没有对该管理的支持。一些企业将配送作为其商业模式的一个次要组成部分；在这种情况下，从运营上实施这项费用对他们来说并不经济。