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摘要 本文回顾了总罢工的关键方面,并分析了尼泊尔此类罢工的经济成本。数据分析显示,2008 年至 2013 年期间,总罢工的平均直接成本为每罢工一天 18 亿卢比,按当前价格计算每年 270 亿卢比。每年的产出损失占年总产出的 1.4%。五年期间因总罢工造成的累计产出损失总额达到 1170 亿卢比。由于此类损失,总罢工在研究期间使年 GDP 增长率降低了 0.6 个百分点至 2.2 个百分点。总罢工对通货膨胀和游客到达率的影响迅速而显著。两天的总罢工导致月通货膨胀率跃升至 9% 以上,而持续三天或三天以上的罢工导致通货膨胀率超过 10%。同样,游客到达率也随之下降。不过,总固定资本形成和外国直接投资似乎受总罢工的影响较小,这可能主要归因于它们已经触底。
摘要 - 边缘计算在云和最终用户之间运行,并努力以很高的速度提供计算服务。由于计算和存储资源是数量的,因此将更多资源引导到某些计算作业将阻止(并传递到云)他人的执行。我们使用两个指标评估系统性能:作业计算时间和工作阻止概率。边缘节点通常在高度不可预测的环境中运行,并在资源允许时复制工作执行会改善工作平均执行时间。我们表明,工作计算时间随组数量增加,但阻塞概率却没有。也就是说,在工作计算时间和阻止概率之间存在一个权衡。本文采用平均系统时间作为单个系统的性能指标来评估权衡。我们得出的结论是,随着到达率和云时间的最大化组的最佳组数量。
我们研究了一个量子开关,该量子开关可为连接到它的多组用户创建共享的端到端纠缠量子状态。每个用户都通过光学链接连接到交换机,在每个时间段中生成了具有某些概率的两个时间段的双方钟形纠缠状态,然后交换机合并链接的链接以创建用户端到端的纠缠。链接的纠缠的一个固定位置存储在交换机上,纠缠的另一个量子存储在与链接相对应的用户中。假设一个时间段之后的链接纠缠的词汇位,我们表征了容量区域,该链接区域定义为端到端纠缠的请求率集,该端到端纠缠率是为了稳定开关的调度策略。我们提出了最大重量调度策略,并表明它可以稳定在容量区域的所有到达率的转换。我们还提供数值结果来支持我们的分析。
神经生理学测量表明,人类的信息处理是通过神经元活动来表现的。然而,大脑区域活动与其信息处理能力之间的定量关系仍不清楚。我们引入并验证了大脑区域信息处理能力的数学模型,该模型包括神经元活动、输入存储容量和传入信息到达率。我们将该模型应用于从年轻和年老受试者的侧翼范式中获得的 fMRI 数据。我们的分析表明,对于给定的认知任务和受试者,更高的信息处理能力会导致更低的神经元活动和更快的反应。至关重要的是,处理能力(根据 fMRI 数据估计)预测了任务和年龄相关的反应时间差异,这说明了该模型的预测有效性。该模型为信息处理能力方面的大脑动态建模提供了一个框架,可用于预测编码和贝叶斯最优决策的研究。
摘要:随着网络、信息和通信技术的进步,无线体域网 (WBAN) 在医疗和非医疗应用领域越来越受欢迎。实时患者监测应用会在短时间内生成周期性数据。在生命攸关的应用中,数据可能会突发。因此,系统需要一种可靠的节能通信技术,该技术具有有限的延迟。在这种情况下,媒体访问控制标准中的固定时隙分配会导致系统性能低下。本文讨论了实时远程患者监测系统的雾辅助网络中的动态时隙分配方案。雾计算是云计算范式的扩展版本,适用于可靠、延迟敏感的生命攸关应用。此外,为了提高网络性能,提出了一种节能的最小成本父选择算法来路由数据包。动态时隙分配使用模糊逻辑,输入变量为能量比、缓冲比和数据包到达率。动态时隙分配消除了时隙浪费和网络中的过度延迟,并为网络带来了高可靠性和最大通道利用率。与传统 IEEE 相比,所提方案的有效性在数据包传送率、平均端到端延迟和平均能耗方面得到了证明
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作,然后一次选择一个动作,从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态,这增加了决策深度,状态空间,不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外,当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高,因为它们采用固定数量的操作,而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战,我们提出了一种新颖的结合作用选择方法,使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策,联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明,联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能,而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。
摘要 — 集成传感和通信 (ISAC) 技术的最新进展为解决下一代无线通信网络 (6G) 车对万物 (V2X) 中的通信质量和高分辨率定位要求带来了新的可能性。同时为车辆目标的智能服务提供高精度定位和高通信容量 (CC) 具有挑战性。在本文中,我们提出了一种可重构智能表面 (RIS) 辅助的 6G V2X 系统,以在满足基本通信要求的情况下实现车辆目标的高精度定位。我们提供了车辆目标的 CC 和 3-D 费舍尔信息矩阵 (FIM) 公式。我们展示了反射器单元中的相位调制对联合定位精度和 CC 性能的直接影响。同时,我们设计了一个灵活的深度确定性策略梯度 (FL-DDPG) 算法网络,采用 ϵ -贪婪策略来解决高维非凸优化问题,在满足各种 CC 要求的同时实现最小定位误差。仿真结果表明,FL-DDPG算法将定位精度提升了至少89%,将车辆目标的到达率提升了近3倍,优于传统数学方法。与经典的深度强化学习方法相比,FL-DDPG在满足通信要求的前提下获得了更好的定位精度。当面对不完美信道时,FL-DDPG能够有效解决ISAC系统中的信道估计误差问题。
摘要:针对当前流行的 Omicron 变体的 COVID-19 疫苗加强剂直到该变体首次被发现一年后才在美国上市。这种开发、测试和分发变体特定加强剂的模式可能会成为应对新变体引起的更多 COVID-19 浪潮的默认反应。一项具有现实科学潜力的创新——一种对现有和未来变体有效的通用 COVID-19 疫苗——可以通过先发制人地预防新变体提供更多价值。通过蒙特卡罗模拟的平均值,我们估计通用 COVID-19 疫苗对美国人口的增量价值比变体特定加强剂高出 1.5 至 2.6 万亿美元(取决于变体到达率的建模方式)。这一社会价值比预先市场承诺激励通用疫苗的成本高出几个数量级。经济文献杂志代码:H51(政府支出与健康)、I18(公共卫生)、L65(生物技术) 关键词:疫苗、COVID-19、冠状病毒、通用疫苗、提前市场承诺 致谢:作者感谢与 Willy Chertman、Jake Eberts、Josh Morrison、Stanley Plotkin、Alec Stapp、Nikki Teran 和 Witold Więcek 的有益讨论。这是我们工作论文的大幅修订和扩充版本:T. Kelly、R. Glennerster、CM Snyder (2023) “提前市场承诺,以激励在下一个变种出现之前研制通用冠状病毒疫苗”,华盛顿特区:1Day Sooner。这份工作论文又以 Eric Mannes 的初步工作为基础,我们对他特别感激。 利益声明:无 资金声明:Snyder 感谢进步研究所的资助。
AAME:航空医学检查员协会 AAP:先进自动化程序 AAPA:亚太航空公司协会 AAR:机场接受率或机场到达率 AAR:空中加油 AAS:先进自动化系统(所有 FAA 空中交通管制的终端系统,位于 ARTCC AASA:南部非洲航空公司协会 AASC:机场当局指导委员会 AASI:航空应用服务接口 AASR:航路和机场监视雷达 AAT:阿尔法衰减测试 AATF:适航保证工作队 AATMS:先进空中交通管理系统 AATT:先进航空运输技术 AAUI:航空应用用户界面 AB:操作按钮(鼠标) ABAS:机载增强系统 ABC:ATC 旁路综合体 ABET:空域行为工程技术 ABFG:ATM 基本功能子组 ABI:先进边界信息 ABM:正交 ABN:机场信标 ABPSK:航空二进制相移键控 ABT:左右 ABV:上方 AC:加拿大航空 AC:交流电 AC:高积云 AC:评估中心 AC:助理管制员 AC:咨询通告 ACA:空中交通中心架构 ACA:机场协调员协会 ACA:空域管制活动 ACA:AUP/UUP 组合应用程序(软件) ACA:奥地利驾驶舱协会 ACAC:阿拉伯民航委员会 Acad:学术机构 ACAD:自动计算机辅助设计(操作员输入 + 显示系统) ACAG:空域协调机构 ACAM:机场容量禁区建模 ACAMS:飞机状况分析与管理系统 ACARS:飞机通信、寻址与报告系统 ACARS ARINC 通信与地址报告系统(主要用于飞机与航空公司之间消息的数字通信系统) ACARS MU ACARS 管理单元 ACAS:机载防撞系统 ACAS I:飞机防撞系统版本 1 ACAS II:飞机防撞系统版本 2 ACAS III:飞机防撞系统版本 3 ACASA:ACAS 分析 ACATF:空中交通管制中心通信架构工作队 ACB:航空俱乐部 ACC:区域管制中心 ACC 管制员:区域管制员 ACC Loop:预测-行动-比较循环 ACCA:航空包机承运人协会 ACCC:澳大利亚竞争和消费者委员会 ACCEL:加速 ACCESS:用于实验和模拟研究的飞机控制台 ACCID:飞机事故通知 ACC-PC:ACC 规划管制员 ACCS:空中指挥和控制系统 ACC-TC:ACC 战术管制员 ACCUM:累积