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最佳的各向同性，可重复使用的桁架晶格材料与接近...
软木是一种天然的无定形材料，其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性，横向各向同性，复合材料，几乎无法缩放。在这里，我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料，该类似于混合桁架材料，以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的，并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料，由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造，几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6％超过20％的应变。
接近最佳的基础状态准备-UC Berkeley Math
准备给定的哈密顿量的基态并估算其基础能量很重要，但在计算上的艰巨任务。但是，给定一些其他信息，可以在量子计算机上有效地解决这些问题。我们假设具有与基态非平凡重叠的初始状态可以很好地制备，并且地面能量和第一个激发能之间的光谱间隙从下方界定。使用这些假设，我们设计了一种算法，该算法在已知地面能的上限时会制备基态，该算法的运行时间对逆误差具有对数依赖性。当未知的上限尚不清楚时，我们提出了一种杂交量子古典算法来估计地面能量，在这种情况下，与当前最新的最新算法相比，在[GE等人的[GE等人]中提出的当前最新的算法相比，查询数量对初始状态对所需的精度的依赖性得到了指数改善。2019]。然后可以将这两种算法组合在一起以制备基态，而不知道地面能的上限。我们还证明，我们的算法通过将其应用于非结构化搜索问题和量子近似计数问题来达到复杂性下限。
精准肿瘤学时代已然到来：设计最佳的……
提供对靶标调节的洞察，从而可以在作用机制和疗效之间建立联系。在适当的临床前模型中建立药代动力学/药效学/疗效关系可增强对靶标介导疗效的信心，并提供可用作化合物优化标准的药效学调节阈值。此外，应用跨物种血浆蛋白结合的校正因子可以预测人类靶标结合所需的药物浓度，该浓度可用于人体剂量预测，然后在 I 期试验的剂量递增期间使用药效学测定进行测试 (2)。遵循这一框架可以在药物和靶标之间建立机制联系，从而可以检验治疗假设，并为将药物推进到后期临床开发以确认疗效提供信心（参见参考文献 3、4）。尽管在开发靶向疗法方面取得了进展，但只有约 7% 的患者从中受益 (5)。针对这一医疗需求空白，为更广泛的患者群体开发有效的治疗方法，需要遵循关于靶标选择、效力和选择性的重要性以及解决耐药性方面所学到的原则。获得的新见解
双方量子测量，具有最佳的单面区分性
我们分析了一个复合n×n hilbert空间中的正交碱基，该空间描述了两部分量子系统，并寻求具有最佳单侧互态区分性的基础。此条件意味着在每个子系统中，n 2还原状态形成最大边缘长度的常规单纯形，相对于痕量距离定义。在两个Qubit系统的情况下，我们的解决方案与Gisin引入的优雅关节测量相吻合。我们得出了n = 3的类似星座的显式表达式，并提供了n 2个状态的一般结构，在h n n n n n n中形成了这种最佳基础。我们的构建对于已知对称信息完整（SIC）广义测量的所有维度都是有效的。此外，我们表明，区分复合系统最佳基础状态的一方测量会导致具有线性重建公式的局部量子状态层析成像。最后，我们使用两台不同的IBM机器在一组三个相互偏见的基底座上测试了引入的层析成绩方案。
纠缠的n-photon国家，以进行公平，最佳的社会决策
1魁北克研究中心大学医院中心 - 加拿大魁北克G1V 4G2的拉瓦尔大学； 2魁北克大学心脏病学研究所（CRIUCPQ） - 加拿大魁北克G1V 4G5的Laval University，加拿大魁北克大学的心脏病学研究中心； 3舍布鲁克大学医院中心（CHUS）和CRCHUS，魁北克J1H 5N4，Sherbrooke的CRCHUS 3医学遗传学服务； 4加拿大魁北克G1V 0A6大学Laval Cancer Research Center，加拿大魁北克； 5加拿大魁北克G1V 0A6，魁北克省，魁北克省法学与工程学院生物化学，微生物学和生物信息学系； 6加拿大魁北克G1V 0A6牙科医学学院口腔生态学研究小组，加拿大魁北克； 7加拿大魁北克G1V 0A6魁北克大学牙科医学学院Hérelle细菌病毒参考中心的7félix； 8国家科学研究中心（CNRS），Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，Luminy Campus国家科学研究中心（CNRS）的建筑和功能； 9生物大分子的建筑和功能，Aix-Marseille大学，Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，法国
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
最佳的执行策略通过市场制造纳入内部流动性
在执行大订单时，在短时间内进行交易可能会触发不可避免的市场变动，称为市场影响。在更长的时间内传播执行，使交易者面临市场风险。算法执行策略必须在这种权衡方面进行导航，并且这些策略通常被归类为静态策略，这些策略遵循预定的执行时间表和动态策略，这些策略会根据市场条件来调整时间表。Almgren和Chriss [1]和Bertsimas和Lo [3]的开创性工作引入了该领域的基础模型，代表市场中值是连续的差异过程，其市场影响纳入了漂移期限。此模型提供了使用变分方法得出静态最佳执行策略的框架。涉及静态策略，许多研究还扩展了市场影响结构的建模，包括非线性市场的影响，弹性和Dang中的瞬时影响[8]，Gatheral等。[9]，Galedal and Schied [10]和Curato [7]。在实际市场中，重要的是要考虑竞标差价，并最佳地使用市场订单（MOS）和限制订单（LOS）至关重要。Cartea等。 [6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。 他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。Cartea等。[6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。
for Fleet的力量 - 为电动汽车选择最佳的充电基础设施和商业生态系统
围栏充电依赖于公共收费基础设施或遍布北美的其他创新收费模型，例如仓库或高速公路收费。这些解决方案可能更适合于长距离旅行并需要在途中进行机会充电的车队，或者适合较小的车队所有者和运营商，这些车队所有者和运营商负担不起大量资本投资来开发和部署自己的基础设施。这两种方法都很复杂，组织不应自己尝试。是建立私人的，围栏基础设施，还是将现有或计划的外部基础设施纳入车队运营中，公司应确保与其他生态系统缔约方合作。
最佳的在线算法，用于减少峰值的最大化用储能最大化
电费中高比例的需求费用激励大力客户利用能量存储来减少外部网格的峰值采购。在储能有限的情况下，我们希望以在线方式最大程度地减少峰值需求，并受到高度不确定的需求和可再生注射的挑战，高峰消费的非肿瘤性质以及在线决策的耦合。在本文中，我们提出了一种最佳的在线算法，该算法达到了最佳竞争比率，该算法是在保持在线和最佳离线峰值还原性能之间持续比率的想法。我们进一步表明，可以通过求解线性线性分流程序来计算最佳竞争比率。此外，鉴于每个决策回合的投入和行动，我们扩展了算法以自适应维持最佳竞争比率。自适应算法保留了最佳的最坏情况保证，并获得了改善的平均案例性能。我们使用现实世界的痕迹评估了我们提出的算法，并表明它们获得了最佳离线基准的峰值降低81％。此外，与基线替代方案相对于基线替代方案，自适应算法至少增加了20％的峰值降低。
B.模型选择和超参数设置，用于最佳的启发式阈值
选择机器学习模型，用于识别两个类之间的最佳阈值，例如非表达和表现性的MIDI轨道，需要仔细考虑数据的特定char-cher-cher-cher-cher-tecteristical和分析目标。逻辑回归通常受到青睐。该模型通过对给定输入属于两个类之一的概率进行建模，为分类提供了一个清晰，可解释的框架。逻辑回归的输出是0到1之间的连续概率得分，可以直接确定和调整决策阈值。这种简单性和直接性使逻辑回归特别有吸引力，当时主要目标是确定可靠且易于解释的阈值。