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旅游发展和环境库兹尼茨曲线在东盟国家：来自小组估算器的新证据稳健至横截面依赖
旅游业发展已成为许多东盟国家经济增长的主要驱动力之一，但是，旅游业和经济增长的不利环境影响引起了地区制定者的重大关注。这项研究调查了旅游业发展在环境Kuznets曲线（EKC）假设的背景下，从1995年到2019年，在10个东盟国家通过面板估算器在25年中进行了25年的估计量。调查结果表明，旅游业有助于环境降级。在EKC假设上，证据被混合在一起，因为只有面板校正的标准误差估计表明排放和人均GDP之间的U形关系倒立。人均GDP的门槛价值估计约为12,000美元，这表明东盟当前的经济发展仍然对环境有害。此外，发现可再生能源是一个强大的缓解因素。人口规模是CO2和GHG排放的重要驱动力。这项研究的发现突出了东盟地区旅游业发展，经济增长和环境质量之间的复杂关系。随后，讨论了几种政策含义。关键字：二氧化碳排放，环境库兹尼特曲线，小组数据计量经济学，可再生能源，旅游业发展。JEL代码：O13，Q56，Z32
双曲线空间中的增强学习
随着机器学习技术和应用的爆炸性增长，具有转移功率的新范式和模型正在丰富该领域。近年来最引人注目的趋势之一是里曼尼亚几何学和谎言群体理论的显着意义的迅速崛起。根本原因是数据的复杂性上升，激发了更复杂的方法，从而导致广泛认识到大量数据集表现出内在的曲率。换句话说，许多数据集自然代表或忠实地嵌入了非欧几里得空间中。这种明显的例子是机器人技术中的旋转运动。n维空间中的旋转构成谎言组，并且没有矢量空间的结构。但是，非欧盟数据的显着性远远超出了这个特定示例。略有明显，但无处不在的是双曲几何形状中的数据表示。被广泛接受的是，任何具有某些（可能是隐藏的）层次结构的数据集自然地嵌入具有恒定负曲率的Riemannian歧管中[18，19，15]。数据激发系统方法的各种非欧亚人表示的最新进展，从而引起了新兴领域，名为“几何深度学习” [8]。
椭圆曲线上的类群作用产生的量子货币
量子货币是一种实现数字货币的方式，其中代表货币的“钞票”是量子态。量子货币的想法最早由 Wiesner [ Wie83 ] 提出，自那时起，量子货币就吸引了量子计算研究界的关注。在本文中，我们重点研究可公开验证的量子货币 [ Aar09 ]，这意味着任何观察者无需掌握特权信息即可验证钞票的正确性，以及量子闪电 [ Zha19 ]，这可以保证铸币厂也无法通过铸造复本钞票作弊。不幸的是，构建可公开验证的量子货币已被证明是相当难以捉摸的。Farhi、Gosset、Hassidim、Lutomirski、Nagaj 和 Shor 表明，即使经过一些自然修改，Wiesner 的量子货币方案也不能用于直接构建可公开验证的方案 [ FGH + 10 ]。第一个真正可公开验证的量子货币候选者是由 Aaronson [ Aar09 ] 以及 Aaronson 和 Christiano [ AC12 ] 提出的，他们分别给出了相对于量子和经典预言机的可公开验证的量子货币构造。不幸的是，这两种构造中预言机的拟议实例后来都被破解了 [ LAF + 10 ] [ CPDDF + 19 ]，这使得人们对此类预言机能否在现实世界中安全实施产生了怀疑。Zhandry 对量子闪电的具体构造 [ Zha19 ] 也被 Roberts [ Rob21 ] 破解。最近，Khesin、Lu 和 Shor [ KLS22 ] 的基于格的构造被 Liu、Montgomery 和 Zhandry [ LMZ23 ] 破解。另一方面，已经提出了一些候选方案，但尚未被破译，包括基于结点的构造 [ FGH + 12 ] 和四元数代数 [ Kan18 , KSS21 ]。此外，
质量的椭圆曲线密码学：简单且快速有限的场算术
在有限场上基于离散的加密的早期，一个显而易见的想法是使用形状的素数，可以更快地减少模块化。但是，有人担心任何有用的特殊形状也大大削弱了离散的日志问题，安全性依赖于该问题。问题是，这个离散对数问题受到“索引演算”攻击。和有用的质子可能会允许索引演算攻击[22]。在[20]中直言不讳的“特殊形式的素数可以更轻松地计算离散对数”。但随着椭圆曲线加密的发现而发生了变化，就像在有限场上定义的椭圆曲线一样，没有索引演算攻击（因为可以纳入整数，但曲线上的要点不能）。因此，形状模量是完全可以接受的，并且确实被广泛使用。普遍认为，在这种情况下，Mersenne Prime最适合模块化减少 - 但除2 127-1和2 521 - 1
葡萄糖度功能曲线优于传统连续葡萄糖监测指标
涉及健康和糖尿病种群的临床研究。但是，有效利用CGM概况的高时间分辨率仍然是一个重大挑战。已提出了许多指标，例如时间范围的指标和葡萄糖可变性度量，但证据表明这些指标忽略了glu-Cose动态稳态的关键方面。作为一种替代方法，本文探讨了葡萄糖度指标在捕获glu-cosos动力学时的临床价值（特别是CGM时间序列的速度和加速度），这是预测长期葡萄糖结果的新生物标志物。我们的结果表明，与传统的非CGM和CGM Glucose Biomarkers相比，在五年和八年的五年和八年中，在预测糖基化血红蛋白（HBA1C）和空腹血浆葡萄糖（FPG）方面，超过20％的信息获得了20％。这些发现强调了纳入更复杂的CGM功能指标的重要性，例如葡萄糖度方法，以完全捕获跨不同时间尺度分辨率的连续葡萄糖波动。关键字：葡萄糖动力学；连续葡萄糖监测数据；葡萄糖代谢；功能数据分析。
建议的NYISO安装了2025-2026功能年度的容量需求曲线以及2026-2027，2027-202的年度更新方法和输入
Updates to Gross CONE .............................................................................................................. 53 Updates to the Net EAS Revenue Offset ................................................................................... 56 Updates to Seasonal Capacity Availability Ratios ..................................................................... 58 Updates to Relative Seasonal Reliability Risks ..................................................................................................................................... 58
NYISO 2025-2029 ICAP需求曲线重置
注意：[1]所有位置的峰值植物技术选择都是2小时的锂离子Bess，它以绿色突出显示。[2] 1x0 GE 7HA.03对所有位置的NOX排放率为25 ppm，1x0 GE 7HA.02对负载区K的NOX排放率为25 ppm的NOX排放率，1x0 GE 7ha.02，1x0 GE 7HA.02没有SCRESS COUNTRY的15 ppm and s Country to Country for s Country for Z Country for Z cons and c. cons and cps and cps and g（hut）and g（guate and g（guate）f（guate and g（guate）。[3]净EAS收入是使用9月1日至2024年8月31日的三年期的数据估算的，季节性容量的可用性值基于同一时期的数据。[5]假设1x0 GE 7HA.03，$ 3.97/kW的年度电压支持服务（VSS）收入加法器，$ 3.51/kW YAIL年的VSS收入加法1x0 GE 7HA.02和$ 4.10/KW年度$ 4.10/KW年度的收入为Lithium-In In In In In bess bess。[6]根据新的源绩效标准应用运行时限制。所有带有SCR排放控制的燃烧涡轮机在每个建模年度的运行时间限制为3,504小时（2021年9月1日至2022年8月31日； 2022年9月1日至2022年8月31日至2023年8月31日； 2023年9月1日至2023年8月31日至2024年8月31日）。在每个建模年份中，所有没有SCR排放控制的单位都限制为200,000磅的NOX排放。[7] UCAP参考点价格反映了2024-2025冬季能力期的适用CAF值，而1x0 GE 7HA.03和1x0 GE 7HA0.2单位和BESS单位的1x0 GE 7HA.0HA.0HA.0HA.0HA.03和1x0 GE 7HA0.2单位的脱衍生因子值为4.1％。ag和1898＆Co。承认，NYISO的工作人员建议使用2.5％的Bess单位衍生因子；因此，此处提供的BESS单位的指示性UCAP参考点价格与NYISO员工最终建议中提出的指示性UCAP参考点价格不同。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
气候政策曲线突出显示关键缓解选择
抽象未来气候变化的程度在很大程度上是政策选择。我们用气候政策曲线（CPC）阐明了这种选择，该曲线将气候政策与随后的全球温度联系起来。估计的向下倾斜CPC强调了通过总体有效碳价格表达的初始政策野心与后来的政策负担之间的关键权衡。我们还展示了不同的CPC如何说明达到巴黎协议温度目标的气候政策路径的范围。基于最新政府间气候变化小组（IPCC）集成 - 评估模型方案，我们估计一个隐式CPC，它提供了对IPCC评估气候政策权衡评估的假设的高级摘要。我们表明，CPC凭借其还原主义，是一种有用的模型诊断和通信工具，用于气候政策讨论。