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与双通道供应连锁店的竞争供应商是否应该在电子商务平台上采用代理商销售？
在本文中，我们检查了电子商务平台竞争供应商提供的具有典型双通道供应链的销售代理机构或批发合同，应采用典型的双通道供应链，而在直接渠道和间接平台渠道之间没有区分产品，如挖掘式渠道。特别是，我们考虑了两个相互竞争的供应商中的每个情况，即其是否通过直接渠道和/或间接渠道通过平台出售。此外，如果通过该平台出售，供应商还选择销售合同或批发合同的代理商。构建和解决游戏理论模型，我们得出了一个主要结果，即以平衡，一个供应商仅通过直接渠道出售产品，而其他供应商也通过直接渠道和平台渠道通过采用批发合同出售，即使考虑到对称供应商的假设，也是通过批发合同出售的。这一发现产生了管理的含义，即在竞争环境中销售直接和平台渠道之间具有相同质量的产品的供应商不应采用代理机构销售，而应在通过平台销售时定期批发合同。此外，这发现在先前的研究中，将传统的见解与现有模型的传统见解相反，即当供应商没有自己的直接销售渠道时，至少有一个竞争的供应商始终会采用代理合同。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
基于SIC平台上Fermi级托管障碍二极管的300 GHz频段的低噪声平衡搅拌机
复杂的编码方案，例如正交相移键合和正交振幅调制，由于其较高的频谱效率而被广泛用于宽带无线通信系统中[1，2，3，4]。在这些方案中，正交混合器是向下转换接收到的信号（i）和正交相（q）中间频率（if）信号的关键元素。使用半导体设备[5,6,7,7,8,9]制造此类接收器电路，预计当载体频率较高时，例如在Terahertz（THZ）波范围内，由于在半导体底物上制造的平面波导在thz-Wave范围内变得相当损失和分配。一个基于半导体的设备还需要接线或翻转芯片键[6，13]，通常用石英底物制造的波导耦合器，这些连接可能会导致反射和/或损失高频
在整合基于PDMS的微流体设备和微电极阵列的神经芯片平台上的最新进度和观点
摘要：近年来，在应用和解码神经活动在药物筛查，疾病诊断和脑部计算机相互作用中的编码和解码应用方面的进展激增。为了克服大脑复杂性的限制以及体内研究的伦理考虑，已经提高了整合微功能设备和微电极阵列的神经芯片平台，这不仅可以自定义体外神经元的生长路径，而且还可以监测和调节碎屑生长的专用神经网络。因此，本文回顾了整合微流体设备和微电极阵列的芯片平台的发展历史。首先，我们回顾了高级微电极阵列和微流体设备的设计和应用。之后，我们介绍了神经芯片平台的制造过程。最后，我们重点介绍了这种类型的芯片平台的最新进展，作为脑科学和神经科学领域的研究工具，重点是神经药理学，神经系统疾病和简化的脑模型。这是对神经芯片平台的详细而全面的评论。这项工作旨在实现以下三个目标：（1）总结此类平台的最新设计模式和制造方案，为开发其他新平台提供了参考； （2）在神经病学领域概括了芯片平台的几个重要应用，这将吸引科学家在领域的注意； （3）提出了整合微流体设备和微电极阵列的神经芯片平台的发展方向。
监视平台上的电池配置文件编程
Solaredge的存储解决方案可用于通过使用电池来存储能源和供应功率的各种应用程序，以使系统所有者的能源独立性。存储解决方案的主要应用之一是电池配置文件编程，其中系统根据可配置的充电/放电轮廓操作 - 例如使用时间套利时间（当关税较低时，当关税较低并在关税率高时将电池电池电量放电时，从PV/网格中充电）。
硅光子平台上的电磁钡调节剂
具有铁电极内化（面向A轴或X切片膜）。这样的X切割调节器的好处是在不构图BTO的情况下轻松地在标准的硅光子过程中制造。波导可以由沉积在BTO层的硅或氮化硅制成，并在沉积的BTO层和电极上形成，以形成Te-Mode EO调节剂[13]。然而，沿晶体的X方向应用的磁场访问R 42在BTO材料中经历了极高的介电常数，通常超过1000。这个高介电常数直接转化为EO调制效率的降低。相比之下，沿z-方向应用的字段访问R 33 Pockels组件经历了典型的BTO介电常数小于60。介电载荷的减少可以抵消EO系数的降低。我们为配置制造了Mach-Zehnder调制器，并比较其制造和调节效率的易度性，并证明SI平台上的BTO适合于与硅光子制造兼容的低功率，小型脚印Mach-Zhhnder调制器兼容。
IBM NISQ平台上Grover算法的实现
u f | s⟩= cos（θ/ 2）| s' + e ip sin（i/ 2）| oh⟩= cos（θ/ 2）| s'⟩ -sin（θ/ 2）|哦（7）
教程：分析 Windows* 平台上的能源使用情况
您可以使用安装在 Windows* 主机上的 Intel ® System Studio 来识别和分析目标 Windows 系统的能源使用情况。Intel System Studio 的 Intel Energy Profiler 功能使用目标系统上的 Intel SoC Watch 收集器来分析目标系统的功率和能耗。通过 Intel SoC Watch 收集器收集的数据可以导入主机系统上的 Intel VTune ™ Amplifier for Systems，以可视化结果并了解目标系统的能源使用情况。本教程将指导您完成使用 Intel SoC Watch 收集器收集能源数据并在 VTune Amplifier for Systems 中查看数据所需的工作流程步骤。
用于设计聚合物-蛋白质混合物的机器人平台上的机器学习
并且在经常变性和非生物环境中保持稳定性。[1–5] 其中一种策略已导致甲苯中酶的活性保持长达数小时，[6] 该策略根据蛋白质表面化学定制随机共聚物的组成。原则上，共聚物可以精确设计来稳定任何给定的蛋白质而不影响活性。然而，无论是通过合理设计还是筛选，识别此类共聚物都具有挑战性，因为组合设计空间很大（例如，单体化学、链长、结构）。[7] 因此，适合用途的 PPH 可以促进无数应用——生物燃料生产、[8] 塑料降解、[9,10] 药物合成 [11]——但它们的稳健设计策略仍然难以捉摸。在过去十年中，机器学习 (ML) 极大地加速了跨学科的材料发现，[12–14] 使得更有效地识别具有目标特性的材料成为可能。 [12,15–20] 尽管如此，机器学习指导的共聚物设计受到多种因素的限制，包括训练模型所需的高质量数据的可用性。[7,21–24] 大多数聚合物数据库主要以均聚物为主，[25] 而聚合物合成和表征的繁琐性质严重限制了可“内部”检查的系统数量。[26] 因此，一些共聚物设计工作依赖于计算机生成的数据。[20,27,28] 同时，最近的实验工作使用流动反应器或并行批量合成器来提供适度的数据（<500 个样本）。[17,29,30] 更可扩展的方法将大大扩展设计用于 PPH 和其他材料应用的共聚物的能力。在这里，我们使用主动机器学习来快速设计共聚物，以与葡萄糖氧化酶（GOx）、脂肪酶（Lip）和辣根过氧化物酶（HRP）形成热稳定 PPH（图 1）。为了高效获取数据，我们使用自动化耐氧自由基聚合进行共聚物合成 [31,32]，并开发了一种简便的热稳定性测定法来表征 PPH。借助此平台以及对每种酶进行五次“学习-设计-构建-测试”循环，我们成功识别出具有显著酶活性的 PPH；这些 PPH 通常优于通过系统筛选 500 多种独特共聚物而获得的 PPH。值得注意的是，我们证明了我们的策略（利用主动机器学习）可以适当地调整数据采集以适应
联合政府平台上的协议
独立党，左绿色运动和进步党的这个平台解决了冰岛国家的共同利益。它阐明了我们的经济和社会进步，环境保护，动态价值创造，性别平等以及城市和农村定居点之间以及几代人之间的平衡的路线图。我们将以公共利益作为我们的目标来应对所有挑战。我们认为，通过合理的经济，平等的机会和行动，为创新，环境和气候的利益而言，福祉将得到最好的确保。部委的安排考虑了新政府的共同愿景。我们想就资源利用建立共识。我们强调通过减少排放，能量转换和绿色投资来打击气候变化。同时，我们的任务是为冰岛社会的技术进步做好准备，同时确保各代人的生活水平进一步提高。将重点放在平衡经济，社会和环境因素上。上一个选举任期的目的是建立对我们社会的信任并加强其基础设施，并确保政治，社会和环保的稳定。与这些任务同时，我们的社会应对大流行和经济危机，取决于国家的优势和团结。我们学到的教训并不是要充分利用有利的经济时期以确保必要的强大基础设施，并且我们可以一起解决复杂的任务是多么重要。冰岛社会现在处于理想的位置，可以展望未来并促进增长的福祉。这三个政党的合作跨越了冰岛政治的范围，为进步的重要基础创造了平衡。
绝缘体平台上铌酸锂上的集成亚波长光栅用于模式和偏振操控
据我们所知，这是在 LNOI 平台上首次演示高阶模式通带滤波器。我们的模式滤波器体积小、损耗低、MER 高、功能可扩展，与其他材料平台上报道的器件相比，是一种极具吸引力的选择（详情请参阅支持信息 S5）。此外，我们的器件还可以使用微电子行业开发的成熟的 CMOS 兼容蚀刻工艺来制造，同时保留了基于 LNOI 平台探索高速电光器件和高效光学非线性器件的能力。