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World File Search System成功概率
评估疫苗和其他抗感染治疗开发计划的成功概率
我们感谢 Informa 为我们提供其数据和专业知识，并特别感谢 Will Akie、Christine Blazynski、Gabrielle Gessner、Mark Gordon、Michael Hay、Ian Lloyd 和 Ryan Sasaki。我们还感谢 Christine Blazynski、John Tedrow、编辑、副编辑和审稿人对本文提出的有益评论。我们非常感谢麻省理工学院金融工程实验室的研究支持和洛克菲勒基金会的资金支持。本文中表达的观点和意见仅代表作者本人，并不一定代表任何机构或机构、其任何附属机构或员工、上述任何个人或国家经济研究局的观点和意见。我们非常感谢麻省理工学院金融工程实验室的资金支持，但本研究未获得直接资助，也没有任何资助机构参与研究设计、数据收集和分析、发表决定或本文的准备工作。在撰写本文期间，作者的个人工资由其所在机构支付（尽管没有为撰写本文留出或提供特定工资）。
提高您成功概率的 MVNO 策略
图 1：2017-2024 年 MVNO 市场规模。......................................................................................................................................2 图 2：六大创新 MVNO 战略总结....................................................................................................................................2 图 3：全球 MVNO 示例概览......................................................................................................................................3 图 4：示例 MVNO 及其战略......................................................................................................................................3 图 5：Weex Mexico，灵活性和完全控制力.........................................................................................................................5 图 6：Circles.Life Singapore – 以应用为中心的用户体验.........................................................................................................6 图 7：截至 2019 年第三季度全球下载量排名前 10 的移动应用.........................................................................................................7 图 8：移动应用程序加载时间.........................................................................................................................................7 图 9：giffgaff UK – 社区参与............................................................................................................................8 图 10：giffgaff UK – 推荐计划。 ........................................................................................................................................... 10 图 11：Jawwy 沙特阿拉伯 - 定制分销 ................................................................................................................ 11 图 12：Circles.Life 新加坡 - 特殊合作伙伴关系 ................................................................................................. 12
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素