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差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
网格空间中的凸包计算
摘要 当输入点来自结构化配置（例如二维 (2D) 或三维 (3D) 网格）时，许多实际应用都要求计算凸包 (CH)。网格空间中的凸包已应用于地理信息系统、医学数据分析、机器人/自动驾驶汽车的路径规划等。用于 CH 计算的传统和现有的 GPU 加速算法不能直接在以矩阵格式表示的 2D 或 3D 网格上运行，并且不能利用这种光栅化表示中固有的顺序。这项工作引入了新颖的过滤算法，最初为 2D 网格空间开发，随后扩展到 3D 以加速外壳计算。它们进一步扩展为 GPU-CPU 混合算法，并在商用 NVIDIA GPU 上实现和评估。对于 2D 网格，对于 ( n × n ) 网格，贡献像素的数量始终限制为 ≤ 2 n。此外，它们是按字典顺序提取的，从而确保了 CH 的高效 O(n) 计算。同样，在 3D 中，对于 (n×n×n) 体素矩阵，贡献体素的数量始终限制为 ≤ 2n2。此外，2D CH 滤波在 3D 网格的所有切片上并行启用，从而进一步减少了要输入到 3D CH 计算过程的贡献体素的数量。与最先进的方法相比，我们的方法更胜一筹，尤其是对于大型和稀疏的点云。
随机凸优化中适应性的价格
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数，以大量的时间，计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应（或无参数）算法的持续兴趣，这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是，这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”，还是有改进的空间？换句话说，是否有基本价格要支付（按照收敛速度），因为不知道问题参数吗？为了回答这些问题，我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感，并介绍了“适应性价格”（POA）。大致说明，由于问题参数的不确定性，POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限：
氧化镍超导体在高温下超高...
在第二年，铜氧化物 *2中高温超导性的发现是极快的杰作，并且是一部杰作，它将留在科学史上。自2000年代初以来，Kuroki教授及其小组一直在研究实现TC的策略，该策略超过了氧化铜。尽管可以在理论模型的范围内实现高T C，但使用真实材料实现这一点并不容易。经过各种考虑，黑子教授和其他人在2017年的论文A中发现，即使不是理想的理论模型本身，La 3 Ni 2 O 7也可以达到类似的情况。六年后的2023年5月，来自中国中央大学的一个小组在其预印式服务器Arxiv上宣布，La 3 Ni 2 O 7在压力下以T C = 80K的最大t c = 80K表现出高温超导性，并于9月在自然界发表（H. Sun等人，自然，自然621，493（20233））。自从本文出现在5月的Arxiv上以来，Kuroki教授，Sakakibara副教授和Ochi副教授已经开始了联合研究，并于6月发表了有关Arxiv的论文。从那时起，关于ARXIV的大量相关实验和理论论文已经发表，并且在全球范围内一直在蓬勃发展。
劳资关系与就业：调查与实证思考
一年内可进行的培训定义为一个模块。 这将是对工会平等机会要求的妥协。因此，工会抗议“为了培训而培训”的不公正，这种培训可能没有完全融入日常工作职责，导致“人们做同样的工作，却获得不同的工资（由于完成模块后工资逐步增加）”。 4）英国就业岗位的灵活性是为了应对生产的波动。
氧化镍超导体在高温下超高...
在第二年，铜氧化物 *2中高温超导性的发现是极快的杰作，并且是一部杰作，它将留在科学史上。自2000年代初以来，Kuroki教授及其小组一直在研究实现TC的策略，该策略超过了氧化铜。尽管可以在理论模型的范围内实现高T C，但使用真实材料实现这一点并不容易。经过各种考虑，黑子教授和其他人在2017年的论文A中发现，即使不是理想的理论模型本身，La 3 Ni 2 O 7也可以达到类似的情况。六年后的2023年5月，来自中国中央大学的一个小组在其预印式服务器Arxiv上宣布，La 3 Ni 2 O 7在压力下以T C = 80K的最大t c = 80K表现出高温超导性，并于9月在自然界发表（H. Sun等人，自然，自然621，493（20233））。自从本文出现在5月的Arxiv上以来，Kuroki教授，Sakakibara副教授和Ochi副教授已经开始了联合研究，并于6月发表了有关Arxiv的论文。从那时起，关于ARXIV的大量相关实验和理论论文已经发表，并且在全球范围内一直在蓬勃发展。