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风景最优美的 - 新西兰航空学院
新西兰航空学院是新西兰唯一一家从入门培训到商业执照培训都使用触摸屏玻璃驾驶舱飞机的固定翼培训机构。这些现代化的培训飞机配备了包括四级地形警报、合成视觉、移动地图显示和交通意识（ADS-B 输入和输出）在内的技术。虽然 NZAAL 的基础是提供高质量的态势感知和飞行技能培训，但发起人的理念是提供市场上最新的技术和安全功能，这样即使学生陷入困境，也不会有生命危险。NZAAL 是新西兰第一家也是唯一一家投资电子一氧化碳探测器的 FTO，该探测器可在玻璃驾驶舱显示屏上提供听觉警报和视觉警报。
基于最优卷积神经网络的脑肿瘤检测
引言：肿瘤是当今第二大癌症病因。许多人因癌症而处于危险之中。为了检测脑肿瘤等癌症，医疗部门需要一种快速、自动化、高效和可靠的程序。目的：治疗的早期阶段对于检测至关重要。如果能够准确诊断肿瘤，医生就可以保护患者免受危险。在这个程序中，使用了几种图像处理算法。方法：利用这种方法，无数癌症患者得到了治疗，挽救了他们的生命。肿瘤只不过是不受控制地增殖的细胞的集合。脑衰竭是由脑癌细胞的发展引起的，这些细胞会吞噬健康细胞和组织所需的所有营养。目前，医生会仔细检查大脑的 MRI 图像，以确定患者脑肿瘤的位置和大小。这需要大量时间，并会增加错误的肿瘤检测。结果：肿瘤是不受控制的组织生长。迁移学习可用于检测脑癌。该模型能够预测图片中是否存在癌症，这是其最大的优势。如果存在肿瘤，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。结论：总之，使用 CNN 和深度学习算法识别脑肿瘤已显示出巨大的前景，并有可能彻底改变放射学学科。
最优营销策略的博弈分析
2021年初，疫情病例不断增加，使得在线交易（市场）更加普遍，市场公司之间的竞争也更加激烈。营销策略竞争可以用博弈论的方法来检验。本研究旨在确定市场中的最佳营销策略，从而增加市场份额。从收益矩阵的数据处理来看，不存在最大值与最小值不相同的鞍点，因此纯策略不是最优策略。此外，使用POM-QM程序处理数据，以确定每个市场的最佳营销策略值。使用混合策略在市场之间进行博弈。在Shopee和Tokopedia的游戏中，最佳博弈值为9%。在第二场游戏Shopee和Lazada中，最佳博弈值为10%。在Shopee和Bukalapak的游戏中，最佳博弈值为8%。在Shopee和Blibli的游戏中，最佳博弈值为16%。在Tokopedia和Lazada的游戏中，最佳博弈值为10%。在Tokopedia和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为9%。在Tokopedia和Blibli游戏中，最佳游戏价值为9%。在Lazada和Bukalapak游戏中，最佳游戏价值为11%。在Lazada和Blibli游戏中，最佳游戏价值为13%。在上一款游戏中，Bukalapak和Blibli，最佳游戏价值为14%。
成本最优规划作为可满足性
简介 命题可满足性 (SAT) 或其他约束形式主义的编译已成为解决不同规划和模型检查变体的成功方法（Kautz 和 Selman 1992；Biere 等人 1999）。大多数此类基于编译的技术通过向约束求解器（例如 SAT 求解器）提交多个查询来工作，并且每个查询都对问题进行编码“是否存在最多有 h 个步骤的见证转换序列？”，其中 h 是某个自然数，通常称为地平线。对多个增加的 h 值重复此操作。为了使这些方法完整，h 必须有一个上限，通常称为完整性阈值，如果没有更短的上限，则不会找到任何见证人。此外，界限越严格，这些基于编译的程序就越有效。先前的研究已经将状态空间的不同拓扑属性确定为不同变体模型检查和规划问题的完备性阈值。例如，对于安全属性的有界模型检查，Biere 等人将直径（状态空间中最长最短路径的长度）确定为完备性阈值。直径也是基于 SAT 的满意规划的完备性阈值。Biere 等人还将递归直径（状态空间中最长简单路径的长度）确定为活性属性有界模型检查的完备性阈值。Edmund Clarke（Clarke、Emerson 和 Sifakis 2009）在其 Turing 中将识别和计算完备性阈值视为模型检查的一个活跃研究领域
抵押经济中的最优货币政策
存在金融危机），但这种偏差对于降低金融脆弱性来说是最佳的。在均衡状态下，央行有时触发衰退来降低系统性脆弱性是最佳的。简而言之，我们表明，用前美联储主席威廉·麦克切斯尼·马丁 (William McChesney Martin) 的话来说，央行“拿走潘趣酒碗”可能是最佳选择。马丁指的是控制经济以限制通货膨胀。该模型的设定（详见下文第 2 节）是抵押品在经济中发挥真正作用的模型。美国国债是一种抵押品。国债具有便利收益率，例如，参见 Krishnamurthy 和 Vissing-Jorgensen (2012)。“便利收益率”是由于国债具有安全属性而获得的非金钱回报，即它们在到期时很有可能按面值支付。私营部门无法生产无风险债务，但可以生产相近的替代品，高评级的抵押贷款支持证券 (MBS) 就是最典型的例子。参见 Caballero 等人（2017 年）。这一点很重要，因为从来没有足够的国债来满足对安全资产的需求。参见 Gorton 等人（2012 年）。这里的“宏观审慎政策”是指对经济中抵押品质量的最佳管理，即 MBS 与国债的比率。金融脆弱性（即发生危机的可能性）在这个比率中不断增加，从而降低了福利。在批发银行体系即当前的金融部门中，MBS 和国债用于支持回购、货币市场基金和抵押贷款支持商业票据，即作为危机根源的短期债务。在这里，央行不是直接监管短期债务的数量，而是通过抵押品质量进行间接监管。这是很自然的，因为公开市场操作已经在用现金换取国债，反之亦然。1 因此，无论央行是否认识到这一点，它实际上都在影响经济中抵押品的质量。在这里，央行明确地承认了这一点。在移动抵押品的世界中，宏观审慎问题会干扰货币政策。我们分析的模型是一个大参与者（央行）与许多小参与者（私营经济中的代理人）之间的无限重复博弈。这是一个拉姆齐问题，其中央行无法承诺其最优政策。由于 Kydland 和 Prescott（1977）和 Calvo（1978）的结果表明动态规划由于动态不一致性不能用作解决方法，此类设置已成为大量研究的主题。然而，Fudenberg 等人首次定义的完全公共均衡 (PPE) 的递归表征。 （1994 年），Abreu 等人（1986 年）提出了动态博弈的 APS 模型。APS 阐明了这个问题。在任何 PPE 中，大玩家的策略都是动态一致的，尽管没有承诺。此外，在玩家数量有限的博弈中，APS表明过去的历史可以通过承诺的未来效用、延续价值来总结，并且可以递归地描述代理的价值。这种方法在宏观经济学中得到了广泛的应用。2
量子最优控制的高效量子算法
在本文中，我们提出了高效的量子算法，这些算法比解决量子最优控制问题的经典算法快得多。该问题涉及找到在时间 T 时最大化物理量的控制变量，其中系统由时间相关的薛定谔方程控制。这种类型的控制问题也与机器学习有着错综复杂的关系。我们的算法基于时间相关的汉密尔顿模拟方法和快速梯度估计算法。我们还提供了全面的误差分析，以量化各个步骤的总误差，例如控制函数的有限维表示、薛定谔方程的离散化、数值求积和优化。我们的量子算法需要容错量子计算机。
研究论文 最优混合可再生能源系统
本文对加纳某特定地区的两种混合可再生能源供应 (HRES) 进行了技术经济比较，并提出了成本、发电能力和排放方面的最佳解决方案。本文考虑的两种 HRES 分别是风能/氢能/燃料电池和风能/电池存储。这项研究的必要性源于分散网络中混合可再生能源供应的兴起和扩张。人们似乎已经准备好接受这些新技术，但对于选定的地点来说，带来最佳效益的最佳组合并不明显，需要对其技术和经济模型有深入的技术知识。在该方法中，首先建立了各种可再生能源发电的分析模型，并收集了加纳多德科佩城乡社区的数据来测试这些模型。使用 HOMER 软件根据相同的负载曲线设计了两个混合系统，并对结果进行了比较。事实证明，在 25 年的项目生命周期内，HRES 1（风能/氢能/燃料电池）的净现值 (NPC) 和平准化电力成本 (COE) 最低。与 HRES 1 相比，HRES 2（风能/电池存储）的能源储备量巨大，大约高出 270%。此外，就排放而言，HRES 2 比 HRES 1 更环保。尽管电池存储似乎比氢燃料电池技术更具成本效益，但后者在系统容量和排放方面表现出一些优点，随着世界开始研究更可持续的能源存储系统，这些优点值得更多关注。
最优远程纠缠分布 - WINS 实验室
摘要 — 在远距离节点之间分配纠缠是量子网络中的一项基本任务。 为了完成这项任务，引入了量子中继器来执行纠缠交换。 本文提出了一种远程纠缠分布 (RED) 协议的设计，以最大化纠缠分布率 (EDR)。 我们引入了节点的概念，表示网络中纠缠的量子比特 (qubit) 对。 这一概念使我们能够基于一些线性规划问题的解来设计最优 RED 协议。 此外，我们研究了同质中继链中的 RED，它是许多量子网络的基石。 具体而言，我们以封闭形式确定了同质中继链的最大 EDR。 我们的研究结果使得能够使用有噪声的中尺度量子 (NISQ) 技术分配长距离纠缠，并为一般量子网络的设计和实施提供了见解。
基于点云的建筑物重建最优模型拟合...
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“机器人经济”与最优税收转移改革
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