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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：
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
摘要集 - IBN
摩尔多瓦印刷：Tipografia UST 地址：Chi¸sin˘au, str.Ghenadie Iablocikin 5 描述 CIP a Camerai Naşionale a Cărşii 应用和工业数学会议（29；2022；基希讷乌）。第 29 届应用与工业数学会议，纪念 Mitrofan M. Choban 院士，2022 年 8 月 25-27 日：摘要书/科学委员会：Ioan Tomescu（罗马尼亚）、Alexander Arhangelskii（俄罗斯）[等];组织委员会：Stelian Ion [等人。];组委会：Stelian Ion [et al.]。– 基希讷乌：S. n.，2022（Bons Offices）。– 187 页。 ：图、照片、选项卡。标头。: 罗马尼亚应用与工业数学学会 - ROMAI，蒂拉斯波尔州立大学，“Gheorge Mihoc-Caius Iacob”研究所。。[等]。– 参考书目。la sfyarshitul 艺术。– 索引：第 14 页185-187。– 100 前。
摘要集-EmergeMAT-2023.pdf
2023 年的展会将作为一项混合活动举办，包含 4 个部分：能源材料（改进的金属离子电池材料：基于金属离子的电池的先进材料、电化学方法和新的表征方法；固体氧化物燃料电池的材料、合成、烧结和表征方法；用于能量收集的新型压电和热电材料；用于热能存储的新型材料）；关键原材料（用于极端条件下可持续替代关键原材料的新材料和工艺；用于能源和生物医学应用的新型金属、陶瓷、复合材料和混合材料的增材制造；先进材料的循环性、其再利用和重新设计的新工艺）和环境保护新材料（用于工业废水净化的材料；用于 CO 2 吸附的材料；用于传感器和先进检测的新材料）。材料建模与仿真（用于储能的材料的原子建模；用于生物医学应用的材料的原子建模；过程建模）。我们继续鼓励年轻研究人员的参与。他们的许多有趣贡献都包含在青年科学家奖竞赛中。
生物传感器文摘集...
芬兰赫尔辛基。johan.bobacka@abo.fi 非侵入式体表化学传感能够持续追踪与人类健康和福祉至关重要的生物标志物。通过附着在人体皮肤上的化学传感器和生物传感器，可以非侵入式地获取有关各种分析物的信息。最常用的是电化学和光学转换方法。典型方法包括使用固体接触离子选择电极测定电解质（Na+、K+、Ca2+、Cl-）和 pH 值，以及使用基于酶的电流生物传感器测定葡萄糖和乳酸 [1]。当前，非侵入式化学传感研究主要集中在汗液分析上，汗液是一种容易获取的样本，因为它会自然从人体排泄，尤其是在体育锻炼过程中 [1]。在其他样本类型中，唾液和泪水受到的关注相对较少。人们投入了大量精力来测定间质液 (ISF) 中的葡萄糖。市面上可穿戴的持续血糖监测设备大多依靠插入皮肤或植入皮下的生物传感器来获取 ISF。从用户的角度来看，这仍然不是最佳选择，完全非侵入性的方法会更好。尽管人体皮肤具有出色的屏障性能，但利用反向离子电渗疗法无需对皮肤进行任何物理穿刺，就可以非侵入性地提取 ISF。此外，最近开发的磁流体动力学 (MHD) 采样方法被证明比传统的反向离子电渗疗法效率高 13 倍 [2, 3]。基于 MHD 技术的可穿戴非侵入性血糖监测仪在一项临床性能研究中与参考血糖测量值具有很强的相关性，该研究包括 100 多名成年参与者，提供了超过 900 个数据点，涵盖 4-26 mM 的葡萄糖浓度范围。在本演讲中，将简要概述非侵入性在体化学传感和生物传感，然后介绍基于 MHD 提取 ISF 的非侵入性血糖监测的具体示例。 Z. Boeva、Z. Mousavi、T. Sokalski、J. Bobacka、TrAC 趋势。肛门。化学。 172 (2024) 117542。 2. TA Hakala、A. García Pérez、M. Wardale、IA Ruuth、RT Vänskä、TA Nurminen、E. Kemp、ZA Boeva、J.-M。 Alakoskela，K. Pettersson-Fernholm，E. Haeggström，J. Bobacka，科学。报告 11 (2021) 7609。 3. E. Kemp、T. Palomäki、IA Ruuth、ZA Boeva、TA Nurminen、RT Vänskä、LK Zschaechner、A. García Pérez、TA Hakala、M. Wardale、E. Haeggström、J. Bobacka、Biosens。生物电子。 206（2022）114123。
SilverScript 的处方集
ODEFSEY TAB 4 NDS NM PREZCOBIX TAB 800-150 4 NDS NM STRIBILD TAB 4 NDS NM SYMTUZA TAB 4 NDS NM TRIUMEQ PD TAB 4 NDS NM TRIUMEQ TAB 4 NDS NM TRIZIVIR TAB 4 NDS NM 抗结核药物 环丝氨酸 CAPS 250mg 4 NDS 乙胺丁醇盐酸盐 TABS 100mg 1 乙胺丁醇盐酸盐（MYAMBUTOL 的仿制药）TABS 400mg
摘要集 (pdf)
Simon Martiel（Atos Quantum Lab） Hector Miller-Bakewell Mio Murao（东京大学） Glaucia Murta（杜塞尔多夫海因里希海涅大学） Ognyan Oreshkov（布鲁塞尔自由大学） Prakash Panangaden（麦吉尔大学） Simon Perdrix（Loria） Lidia del Rio（苏黎世联邦理工学院） Julien Ross（达尔豪斯大学） Mehrnoosh Sadrzadeh（伦敦大学学院） Ana Belén Sainz（格但斯克大学） John Selby（格但斯克大学） Rui Soares Barbosa（国际伊比利亚纳米技术实验室） Rob Spekkens（Perimeter 研究所） Isar Stubbe（滨海大学） Benoit Valiron（巴黎萨克雷大学） Jamie Vicary（剑桥大学） John van de Wetering (奈梅亨内梅亨拉德堡大学) Alexander Wilce (萨斯奎哈纳大学) 应明胜 (悉尼科技大学) Vladimir Zamdzhiev (Loria) Margherita Zorzi (维罗纳大学)