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求解量子计算机上数据库架构的硬变量
使用量子计算机现在可作为云服务可用，可以显示一个可以显示量子优势的应用程序。自然，数据管理是候选领域。工作解决方案需要设计混合量子算法的设计，其中量子计算单元（QPU）和经典计算（通过CPU）合作解决问题。此演示说明了针对数据库架构匹配的NP-HARD变体的端到端解决方案。我们的演示旨在进行教育（希望鼓舞人心），使参与者能够探索关键的设计决策，例如基于QPU和CPU计算的阶段之间的移交。它还将允许参与者通过嬉戏的互动体验动手实践 - 问题尺寸超过当今QPU的局限性。
1 型糖尿病儿童及其父母的心理变量和生活方式：系统评价
摘要 糖尿病可能会影响身体和心理健康；全球糖尿病发病率急剧上升。患有和不患有慢性病的儿童的心理健康和幸福感不佳的现象也在增加；问题出现在更年轻的年龄。本综述的目的是了解家庭背景下这些问题的决定因素。我们进行了系统综述，以调查哪些生活方式和心理因素会影响患有 1 型糖尿病的儿童及其父母。使用包含截至 2022 年 5 月出版物的电子书目数据库，使用涵盖糖尿病相关术语、目标人群和相关情绪困扰的关键词组合进行有针对性的文献搜索。使用定量研究质量评估工具评估方法学质量。20 篇文章符合纳入标准。由于缺乏对照组、治疗类型信息或足够的样本量，质量评分较低。许多研究的样本年龄范围很广。大多数研究报告称，父母及其子女表现出抑郁症状、对低血糖的恐惧和更高的育儿压力。我们得出结论，需要开展具有足够效力的研究，采用适当的对照组和措施来阐明与儿童 1 型糖尿病相关的心理变量及其对父母的影响，尤其是考虑到越来越多的报告显示小学年龄儿童心理健康状况不佳，以及其影响。这将有助于引入更有针对性的干预措施并改善行为结果。
药物和生物制品随机临床试验中协变量的调整
I. 引言 本指南介绍了 FDA 目前关于在药物开发计划中的随机临床试验统计分析中调整协变量的建议。本指南为在随机平行组临床试验分析中使用协变量提供了建议，这些建议适用于优效性试验和非劣效性试验。本指南主要关注如何使用预后基线协变量 3 来提高估计和检验治疗效果的统计效率。本指南不涉及在非随机试验中使用协变量来控制混杂变量、在模型中使用协变量来解释缺失的结果数据（美国国家研究委员会，2010 年）、使用协变量调整来分析纵向重复测量数据、使用贝叶斯方法进行协变量调整或使用机器学习方法进行协变量调整。一般而言，FDA 的指导文件并未规定具有法律强制力的责任。相反，指南描述了机构当前对某个主题的想法，除非引用了特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。机构指南中使用的“应该”一词意味着建议或推荐某事，但不是要求。
迭代变量重新排序：驯服庞大的系统家族*
对于使用模型检查技术进行的系统验证，基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族，例如，通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知，有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型，由于变量顺序错误，族模型甚至可能无法构建。在本文中，我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术，它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性，该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明，标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型，而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
市场定位是在国际发展过程中吸收文化变量的关键因素
市场定位是在国际发展过程中吸收文化变量的关键因素，本文讨论了公司国际化战略。它专注于目标市场的选择和真正的价值体系的发展（即与目标市场的外国合作伙伴保持对成员的价值链的一致性。它强调了管理国际化文化因素的困难。它讨论了市场取向的好处，用于选择市场的选择以及价值体系的建设。它表明，通过行为和文化维度通过行为和文化方面的市场取向可以帮助更好地管理文化差距。它也可以帮助建立可持续和强大的价值体系。这些思考使我们提出了与目标市场合作伙伴关系阅读国际化过程的网格的提议。关键字：国际化，市场定位，伙伴关系，组织文化，跨文化管理。曲目：国际和跨文化营销
用于可解释的多变量时间序列分类的多模态原型学习
多变量时间序列分类问题在生物学和金融等多个领域越来越普遍和复杂。虽然深度学习方法是解决这些问题的有效工具，但它们往往缺乏可解释性。在这项工作中，我们提出了一种用于多变量时间序列分类的新型模块化原型学习框架。在我们框架的第一阶段，编码器独立地从每个变量中提取特征。原型层在生成的特征空间中识别单变量原型。我们框架的下一阶段根据多变量时间序列样本点与这些单变量原型的相似性来表示它们。这会产生一种固有可解释的多变量模式表示，原型学习应用于提取代表性示例，即多变量原型。因此，我们的框架能够明确识别各个变量中的信息模式以及变量之间的关系。我们在具有嵌入模式的模拟数据集以及真实的人类活动识别问题上验证了我们的框架。我们的框架在这些任务上实现了与现有时间序列分类方法相当或更优异的分类性能。在模拟数据集上，我们发现我们的模型返回与嵌入模式一致的解释。此外，在活动识别数据集上学习到的解释与领域知识一致。
数据表 - 类型335/350/123变量区域流量计
0.5 1 1.105 1.29 1.364 1,296 1,296 1,296 1,296 1，，996 1 1,066 1,136 1,136 1,136 1.196 1.262 0.9 0.724 0.802 0.8,696 1，，896 1 0,8,896 1 1.055 1,266 1 0.678 0.735 0.793 0.845 0.896 1 0.956 0.976 0.971 0.53 0.53 0.5313 0.595 0.645 0.695 0.743 0.787 0.795 0.795 0.766 0.767 0.767 0.767 0.767 0.8166 0.478 0.538 0.574 0.617 0.75 0.755 0.475 0.476 0.654 0.691 0.691 0.691 div>
具有经典变量的量子霍尔逻辑 - UTS 的 OPUS
霍尔逻辑提供了一种面向语法的程序正确性推理方法，并且已被证明在经典和概率程序的验证中非常有效。现有的量子霍尔逻辑提案要么缺乏完整性，要么仅支持量子变量，从而限制了它们的实际应用能力。在本文中，我们针对一种涉及经典和量子变量的简单 while 语言提出了一种量子霍尔逻辑。对于用该语言编写的量子程序的部分正确性和完全正确性，证明了其合理性和相对完整性。值得注意的是，由于对经典量子态和相应断言有了新的定义，该逻辑系统非常简单，与用于经典程序的传统霍尔逻辑相似。此外，为了简化实际应用中的推理，提供了辅助证明规则，支持在断言的经典部分引入析取和量词，在量子部分引入超算子应用和叠加。最后，对一系列实用量子算法，特别是Shor因式分解的整体算法进行了形式验证，以证明该逻辑的有效性。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
1我们考虑一个带有V变量的系统，该系统构成...
图。4。检查分类特征。我们发现分类数量是某个⃗X∗的斜率，即| J IJ | ，尤其是在低n中，表现出色的功能。此外，我们还记录了网络中的所有其他变量，以评估部分相关性。