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World File Search System单模
基于机器学习的混合双胞胎增强了磁轴承实时模拟的减少订单模型
磁轴承的模拟涉及高度非线性物理，对输入变化高度依赖。此外，在使用经典计算方法时，在现实的计算时间内，这种模拟是耗时而无法运行的。另一方面，经典模型还原技术无法在允许的计算窗口内实现所需的精度。为了解决这种复杂性，这项工作提出了基于物理的计算方法，模型还原技术和机器学习算法的组合，以满足要求。用于表示磁性轴承的物理模型是经典的Cauer梯子网络方法，而模型还原技术是在物理模型解决方案的误差上应用的。后来，在潜在空间中，机器学习算法用于预测潜在空间中校正的演变。结果显示了解决方案的改进，而不会稀释计算时间。该解决方案是几乎实时计算的（几毫秒），并将其与有限的元素参考解决方案进行了比较。关键字：光谱法，减少基础，机器学习，磁性轴承，磁悬浮，长期术语记忆
单模激发近红外非线性三阶三光子产生的实验演示和建模
摘要：三光子产生 (TPG) 是一种三阶非线性光学相互作用，其中能量为 ћω p 的光子分裂为三个光子，分别为 ћω 1 、 ћω 2 和 ћω 3，其中 ћω p = ћω 1 + ћω 2 + ћω 3。三重态具有与光子对不同的量子特征，这对量子信息具有浓厚的兴趣。在本研究中，我们首次实验演示了在 ћω 1 处对三重态的一种模式进行刺激的 TPG，之前对 TPG 的研究涉及在 ћω 2 和 ћω 3 处对两种模式进行刺激。非线性介质是在 λ p = 532 nm 下以皮秒模式（15 ps，10 Hz）泵浦的 KTiOPO 4 晶体。刺激光束由可调光学参量发生器发射：在刺激波长 λ 1 = 1491 nm 处发现相位匹配，三重态的另外两个模式在正交极化下为 λ 2 = λ 3 = 1654 nm。使用超导纳米线单光子探测器，对两个生成模式的极化和波长特征的测量与计算完全一致。在模式 2 和 3 上每个脉冲可以产生总计 2 × 10 4 的光子数，这相当于每个脉冲产生 10 4 个三重态，或者每秒产生 10 5 个三重态，因为重复率等于 10 Hz。我们在未耗尽泵浦和刺激近似下，在海森堡表示中的非线性动量算符的基础上开发的模型框架中解释了这些结果。
医疗保险 2 美元药品清单模型
CKD 是一种公共健康危机，肥胖、高血压和糖尿病的发病率不断上升使这一问题更加严重。2 传统医疗保险中约有 13.5% 的老年受益人被诊断出患有 CKD，但 CKD 的患病率几乎肯定更高，因为美国国家健康和营养检查调查 (NHANHES) 的数据发现，所有老年和残疾医疗保险受益人中的 CKD 患病率超过 30%。3 4，CKD 会导致肾功能丧失以及心血管疾病和肾脏疾病的相互作用引起的并发症，从而给医疗保险受益人的健康带来高发病率和死亡率。结果是，随着肾脏疾病发展为肾衰竭，发生心血管事件的风险会增加。5 可以通过生活方式和药物干预相结合来预防 CKD，减缓和阻止其进展，但 CKD 的诊断不足和管理不足。 6 NKF 与医疗保健支付方和公共卫生系统合作，通过与健康计划和卫生系统合作来衡量和缩小 CKD 识别和管理方面的差距，从而提高 CKD 护理的质量。7 医疗保险政策可以通过针对受益人面临的挑战来补充这些努力
PGR管理员和PGR召集人 2年SSC菜单模块
benjaminthomas.white@glasgow.ac.uk人文科学，（考古学）stephen.driscoll@glasgow.ac.ac.ac.uk人文，（celtic＆Gaelic）thomas.clancy@glasgow.acclancy@glasgow.ac.ac.ac.uk school of（History） david.mcmenemy@glasgow.ac.uk人文学科，（哲学）ben.colburn@glasgow.ac.uk人文学科，（经典）adrastos.omissi@glasgow.ac.ac.ac.ac.ac.ac.uk感染和免疫学， Richard.burchmore@glasgow.ac.uk（铅）Edward.hutchinson@glasgow.ac.uk（病毒学）gillian.douce@glasgow.ac.ac.uk（细菌学）
自动化飞行研究的简单模式产生非较低的交通模式
对自动空中流量的研究工作将需要用于测试算法功能的工具。测试将需要灵活的方法来创建大量人造数据以验证自动化系统的安全性。这项工作中的交通生成方法是为了测试交通预测和重新算法的自动驾驶汽车，试图降落在非较低的机场。交通生成方法生产机场方法轨迹，支持多种模式输入类型和典型的模式修改操作，用于多种飞机类型，具有不同的性能功能。对于每架飞机，都有选择方法类型，修改方法的飞行方式，并施加了场景驱动的时间约束，例如飞机对之间的间距。该工具使用简化的飞机动力学来生成交通车辆的位置和速度轮廓。此外，该工具还支持独立的仿真测试或批处理/批量测试工作，多个输出数据选项，并促进后处理分析。
数据，减少订单模型和人工智能...
简介减少订单建模是应用数学，计算机科学和工程的快速新兴领域，用于加快数值模拟。在考虑的模型中，有效计算工具和实时计算的需求不断增长，加上参数公式的存在和不确定性量化，这导致了高性能计算（HPC）和降低订单方法（ROMS）之间的计算协作的必要性[14]。前者处理高级模型，其特征是需要HPC设施的非常昂贵且耗时的模拟。roms可以通过构建比以前的模型快的速度来克服这些困难。以这种方式，实时输入输出评估是可能的，而无需要求资源。人工智能（AI），深度学习（DL）和机器学习（ML）是计算科学领域的范围，带来了很高的概括能力。神经网络具有学习和近似复杂模式的能力，在几种情况下已成为强大的工具。因此，将神经网络集成到ROMS中提供了一种有效，准确地近似复杂系统的强大方法。dl在管理如今的大量数据中也起着重要的作用。这种大量的数据不断由多个来源生成，需要用于存储，处理和分析的高级工具和技术，以发现宝贵的见解并推动决策。使用ML技术和HPC允许Mana
联邦医疗保险 2 美元药品清单模型 – 信息请求 (RFI)
联邦医疗保险 2 美元药品清单模型 – 信息请求 (RFI) – 回复截止日期为 2024 年 12 月 9 日 今年 10 月是拜登总统发布第 14087 号行政命令“降低美国人的处方药成本”的两周年，该命令指示卫生与公众服务部部长“选择 CMS 创新中心测试新的医疗保健支付和交付模式，以降低药品成本并促进药品可及性。” 作为回应，卫生与公众服务部部长于 2023 年 2 月向白宫提交了一份报告，概述了三种选定的模型，所有这些模型都旨在提高处方药的可负担性和可及性，同时也补充了 2022 年《通胀削减法案》中降低美国人处方药成本的历史性改革。部长在 2023 年 2 月的报告中提出的三种模型之一是 Medicare 2 美元药品清单模型（“该模型”），该模型将允许 D 部分计划发起人为 Medicare 定义的标准仿制药清单的所有 D 部分药品福利费用分摊阶段提供低额、固定（每月供应量最高 2 美元）的共付额（最高可达自付限额）。有关该模型的更多详细信息也于 2023 年 10 月在“CMS 创新中心关于降低美国人处方药成本的行政命令的一年更新”博客文章中发布。在此信息请求 (RFI) 中，CMS 正在寻求广泛利益相关方的意见，以支持该模型的持续开发工作。CMS 的主要关注领域包括：
指导学习的模型复杂性：为什么简单模型几乎总是最有效的，以及为什么它对应用研究很重要 *
受其他领域的启发，政治学家接受了将监督的学习用于词典，推断，测量和描述。这样做，他们通常使用在非社会科学环境中证明成功的相当复杂性的灵活模型。然而，这种方法的回报似乎有很大的限制，至少相对于使用非常模拟（广义线性）模型来进行此类任务的替代方案。我们解释了为什么这是，如何确定这将是真实的问题以及该如何处理。我们表明，政治学数据的内在维度很低，这意味着复杂性的回报是静音或不存在的。我们提供了一种“数据策划”理论来解释这种情况。我们的方法使我们可以诊断简单的模型是最佳的，并为寻求使用机器学习的从业者提供建议。
混合延长自行车：高动车轨迹计划的简单模型
摘要 - 虽然高度自动化的驾驶大部分时间都依赖于平稳的驾驶假设，但车辆进行刺激性操纵的可能性很可能是面对意外事件的高动力驾驶的可能性。在这些事件中，车辆行为的建模对于适当的计划和控制至关重要；使用的模型应呈现准确和计算上有效的属性，以确保与车辆动力学的一致性并在实时系统中使用。在本文中，我们提出了一个基于LSTM的混合动力扩展自行车模型，能够针对正常和侵略性情况提供对车辆状态的准确描述。引入的模型用于模型预测路径积分（MPPI）计划和控制框架，用于在高动力场景中执行轨迹。所提出的模型和框架证明了他们计划可行轨迹的能力，即使在处理范围内，也可以确保精确的车辆行为。
2年SSC菜单模块
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