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物流管理和策略
5管理销售时间前沿153简介153 5.1竞争优势中时间的作用154 5.1.1基于时间的竞争：定义和概念154 5.1.2种类和复杂性155 5.1.3基于时间的举措156 5.1.4基于时间的基于时间的机会，基于时间为159 5.1.5降低成本159 5.1.6 5.1.6 5.1.6 5.1 161 161 5.2 PARCAINE的机会161 5.2 PAT：2 pat：2 PAR仪式161 PARC：2 PARCY：2 PARCY：2 PARCY：DARAIS。绩效度量162 5.2.2使用时间来衡量供应管道的性能163 5.2.3当p时间大于d时间165 5.3基于时间的过程映射168 5.3.1阶段1：创建一个特遣部队169 5.3.2阶段2：选择图169 5.3.3阶段169 5.3.3 6：构建基于时间的过程图171 5.3.7阶段7：解决方案171 5.4在物流管道中管理及时性176 5.4.1当p时间大于d时177 5.4.2 p时p时p时进行应对时应对p时的策略。不必要的过程步骤和大量浪费时间181
SleepFM：在大脑活动，ECG和呼吸信号
睡眠是通过记录各种方式来评估一种复杂的生理过程。我们从14,000多个参与者中策划了一个大型的多模式睡眠记录的大型多摄影数据集。掌握了这个广泛的数据集，我们开发了SleepFM，这是第一个用于睡眠分析的多模式基础模型。我们表明，与标准的成对构造学习的表示相比，一种新颖的对比学习方法可以显着证明下游任务绩效。A logistic regression model trained on SleepFM 's learned embeddings out- performs an end-to-end trained convolutional neu- ral network (CNN) on sleep stage classification (macro AUROC 0.88 vs 0.72 and macro AUPRC 0.72 vs 0.48) and sleep disordered breathing de- tection (AUROC 0.85 vs 0.69 and AUPRC 0.77 vs 0.61）。值得注意的是，从90,000个候选者中检索模态剪辑对时，学到的嵌入在检索模态剪辑对方面具有48％的平均准确性。这项工作展示了整体多模式睡眠建模的价值，以完全捕获睡眠记录的丰富性。SleepFM是开源的，可在https://github.com/rthapa84/sleepfm- codebase上找到。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
NIH F30/31 奖学金申请：撰写研究策略的技巧
• 使用反向概述（制作每个段落/部分要点的项目符号列表）以鸟瞰逻辑/流程 • 在新的纸张上重写您的研究问题，并评估每个部分（甚至每个句子！）与研究问题的直接关系。如果没有，您需要调整或删除有问题的句子，或者编辑研究问题本身。 • 寻找非常专业的词汇或行话。您是否对它们进行了足够好的定义或解释，让非专家也能理解？ • 仔细考虑您的首字母缩略词 - 您的读者是否一定知道它的含义（例如 DNA）？如果不知道，它需要是首字母缩略词吗？（您是否使用了 6 次以上？原始短语是否非常长？）尽量减少使用的首字母缩略词的数量 - 读者需要花费大量精力来记住它们，您也不想让审阅者感到疲倦或恼火！当你使用缩写词时，确保在第一次使用时拼写正确（除了非常知名的缩写词，例如 DNA） • 校对时，一次只读一两页。少量校对将帮助你避免无聊和失去注意力。 • 与实验室的一名高年级学生或你的 PI 合作，了解如何更好地找出你的研究课题中的问题。积极学习他们寻找什么以及如何修复它将有助于你自己应用他们的技巧。 VIII. 如何纳入修订
缓解偏见：通过改进模型解释来增强图像分类
二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。
电池研究2022
•B。Blackstone，Y。Baghzouz，“与PV系统配对时，为BTM存储的增值顺序服务”。第19届国际谐波和权力质量会议，IEEE，2020年。•C。Hicks和Y. Baghzouz，“使用光伏系统为住宅客户存储的实验性稳态和瞬态分析”，IEEE国际清洁电力国际会议，意大利奥特兰托，2019年7月2-5日，2019年7月2-5日。否。8890193，pp。438-443。•Y. Baghzouz，“在区域市场环境中使用PV系统为住宅客户存储幕后电池存储的经济评估”，香港国际工程与应用科学会议（HKICEAS）（HKICEAS），2018年12月18日至20日。•Arabali，A.，Ghofrani，M.，Etezadi-Amoli，M.，Fadali，M.S.，Baghzouz，Y。，“基于基于遗传的能量管理的基于遗传的优化方法”162-170，2013年1月。•Peng，W。和Baghzouz，Y。，“铅酸AGM电池的稳态和动态性能的准确电路模型”，《电力与能源系统的公用事业展览：亚洲问题与前景》（ICUE），帕塔亚市，泰国，9月28日至30日，2011年9月28日至30日，2011年9月28日。
环糊精稳定的精胺标记药物三链体，在呼吸紧急情况下选择性地将茶碱靶向肺部
将茶碱等救命药与靶向部分进行离子配对，可能会对哮喘持续状态或 COVID-19 引起的纵隔气肿等医疗紧急情况产生重大影响。然而，为了在体内实现快速药物靶向，必须防止离子对在进入靶组织之前分解。本研究旨在调查当茶碱与多胺转运蛋白底物精胺离子配对时，将其插入环糊精 (CD) 中形成三重体，是否可以在静脉注射后将支气管扩张剂选择性地引导至肺部。NMR 表明，三重体形成后，精胺从 CD 腔中突出，这会导致 A549 细胞中的能量依赖性摄取（增强 1.8 倍），持续时间超过 20 分钟。在体内，三联体在大鼠和小鼠体内注射 20 分钟后分别使肺中茶碱增加 2.4 倍和 2.2 倍（p < 0.05）。肺靶向性是选择性的，不会增加大脑或心脏的吸收量，而这些部位的茶碱副作用是治疗限制因素。选择性地将肺中茶碱的浓度加倍可以改善这种治疗指数较窄的药物的效益风险比，这在重症监护中仍然很重要。
环糊精稳定的精胺标记药物三链体，在呼吸紧急情况下选择性地将茶碱靶向肺部
将茶碱等救命药与靶向部分进行离子配对，可能会对哮喘持续状态或 COVID-19 引起的纵隔气肿等医疗紧急情况产生重大影响。然而，为了在体内实现快速药物靶向，必须防止离子对在进入靶组织之前分解。本研究旨在调查当茶碱与多胺转运蛋白底物精胺离子配对时，将其插入环糊精 (CD) 中形成三重体，是否可以在静脉注射后将支气管扩张剂选择性地引导至肺部。NMR 表明，三重体形成后，精胺从 CD 腔中突出，这会导致 A549 细胞中的能量依赖性摄取（增强 1.8 倍），持续时间超过 20 分钟。在体内，三联体在大鼠和小鼠体内注射 20 分钟后分别使肺中茶碱增加 2.4 倍和 2.2 倍（p < 0.05）。肺靶向性是选择性的，不会增加大脑或心脏的吸收量，而这些部位的茶碱副作用是治疗限制因素。选择性地将肺中茶碱的浓度加倍可以改善这种治疗指数较窄的药物的效益风险比，这在重症监护中仍然很重要。
论净化条件下链级纠缠的保真度分布
量子纠缠是长距离量子通信的关键。在量子通信节点之间进行纠缠分布的第一步是在相邻通信节点之间生成链路级爱因斯坦-波多尔斯基-罗森 (EPR) 对。EPR 对可以连续生成并存储在一些量子存储器中，以供量子应用使用。一个主要的挑战是量子比特会因与环境的相互作用而遭受不可避免的噪声，这被称为退相干。这种退相干导致量子比特的保真度随时间呈已知的指数衰减模型，从而限制了量子存储器中量子比特的寿命和量子应用的性能。在本文中，我们评估了在两种相反的动态和概率现象下存储的 EPR 对的保真度，首先是前面提到的退相干和第二次净化，即以牺牲另一个 EPR 对为代价来提高 EPR 对的保真度的操作。我们不是一生成两个 EPR 对就应用净化，而是引入了两个 EPR 对的生成时间之外的净化方案 (PBG)。我们分析显示了在每个节点有两个量子存储器的系统中存储的链路级 EPR 对的保真度的概率分布，该系统最多允许两个存储的 EPR 对。此外，我们应用了一种 PBG 方案，在生成另一个 EPR 对时净化两个存储的 EPR 对。最后，我们对分析方法进行了数值评估，并展示了所考虑的净化方案的保真度-速率权衡。
晶体管诞生 75 周年
晶体管及其使用，以及随之而来的半导体，是人类最伟大的技术成就之一。它们在计算、通信、交易和健康方面的日常使用中，是一股社会力量。在这次 75 周年庆典中，我在这里分享了晶体管成长过程中的一些经验教训。技术领域的新手和年轻人可能会发现这些小插曲很有趣，甚至很有用。关于晶体管的历史和未来，已经有很多文章进行了论述。通过将静态能量转换为信号能量的简单方法，它成为逻辑转换和通信的物理工具，即使不放大，它也是稳定性的重要反馈工具。它可以变形为多种形式，当它与其他结构结合在一起时，它会扩展到新功能。由于它内部有浮动电荷存储，因此它是一种准非易失性存储器；由于有电容器，因此它是一种快速且密集的动态存储器；当与其他晶体管配对时，它就变成了一种非常快速的静态存储器。静态随机存取存储器甚至具有自我意识这一不寻常的基本特性。它保持其状态，需要类似的交叉耦合元素来更改它或探测其状态。现代时代是由技术社会变革所造成的，这些变革源于发明、其发展以及它所衍生的新方向：与智力/学习或身体健康相关的追求正在展开，还有许多我们尚无法看到的追求。许多人已经写过这些转变。推测、想象和思想的互动是人类进化的重要食粮。出生于