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人类大脑皮层的计算功耗不到 0.2 瓦，但考虑到通信成本，这种巨大的功耗却是最佳的
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面，能量限制了计算，无论是神经和概率计算，还是数字和逻辑计算。在建立节能观点之后，我们定义计算并构建一个可优化的能量约束计算函数。该函数意味着 ATP 消耗过程之间的特定区分，尤其是计算本身与动作电位和其他通信成本。因此，这里对 ATP 消耗的划分与早期工作不同。计算的 bits/J 优化需要对人脑进行能量审计。划分和审计显示，大脑皮层计算消耗 0.2 瓦 ATP，而长距离通信成本却是大脑的 20 倍多，而不是使用经常被引用的 20 瓦葡萄糖（1、2）。bits/joule 计算优化意味着瞬时信息速率超过 7 bit/sec/神经元。
最佳的贝叶斯阈值，用于使用类转换合奏的重新平衡分类问题
数据不平衡发生在许多现实世界应用领域，该领域旨在检测罕见但重要的情况。可以在信息技术领域[1,2]中找到它们；生物医学数据[3,4]；工业应用[5]；和财务杂志[6]。这种不平衡意味着学习算法很困难，因为它们会偏向最常见的（通常不太重要）的病例。要克服对大多数类示例的这种偏见，必须应用特定的机器学习算法。即使我们将搜索限制在近年来，列出与这些算法相关的所有相关作品也是很自命的（在过去3年中，Google Scholar中列出了6500多篇论文）。因此，我们更喜欢建议教程[7-9]（以及其中的参考），向感兴趣的读者提供完整的概述。通常，解决不平衡的方法可以分为三类：1）数据级方法集中于修改训练集以使其适合标准学习算法。bal-ancing分布是 -
Okta，CrowdStrike和Zscaler提供了一个集成的，最佳的零信任解决方案，可提供跨域和上下文驱动的安全性。
多年来，组织一直试图通过解决更多点安全解决方案来限制其安全体系结构中的任何空白来超越对手。现在，我们已经达到了回报率降低的点，并增加其他产品正在增加更复杂的性能，增加了响应时间，并最终使我们降低了安全。是时候重新想象一下我们如何实现安全性并利用AI的力量来提供速度和规模。使正确的高级安全解决方案无缝地协同工作可以提供急需的分层方法，以提高操作效率并降低复杂性。
ik-595，一种最佳的MEK-RAF复合物，在RAS/RAF驱动的肿瘤中驱动广泛而有效的抗肿瘤活性
图1。a）IK-595的晶体结构与BRAF和MEK复合在一起。IK-595在BRAF蛋白中诱导A C螺旋“ OUT”无活性构象。 b）用IK-595，Trametinib，avutometinib或Trametiglue处理的HCT-116（KRAS G13D）细胞中MEK-CRAF共免疫沉淀的蛋白质印迹4小时。 c）MEK免疫沉淀物的质谱法证明了用DMSO，IK-595，Trametinib或Avutometinib处理的ASPC-1（KRAS G12D）细胞中的MEK-ARAF相互作用。 d）在HCT-116（BRAF WILD-TYPE），HT-29（BRAF V600E），NCI-H1755（NCI-H1755（BRAF STALS II）（BRAF STALS II）和NCI-H1666（NCI-H1666（NCI-H1666（BRAF Class III）），IK-595治疗4小时后，MEK-BRAF共免疫沉积量化了MEK-BRAF共免疫沉积。 所有化合物均以各自的IC 90浓度处理。IK-595在BRAF蛋白中诱导A C螺旋“ OUT”无活性构象。b）用IK-595，Trametinib，avutometinib或Trametiglue处理的HCT-116（KRAS G13D）细胞中MEK-CRAF共免疫沉淀的蛋白质印迹4小时。c）MEK免疫沉淀物的质谱法证明了用DMSO，IK-595，Trametinib或Avutometinib处理的ASPC-1（KRAS G12D）细胞中的MEK-ARAF相互作用。d）在HCT-116（BRAF WILD-TYPE），HT-29（BRAF V600E），NCI-H1755（NCI-H1755（BRAF STALS II）（BRAF STALS II）和NCI-H1666（NCI-H1666（NCI-H1666（BRAF Class III）），IK-595治疗4小时后，MEK-BRAF共免疫沉积量化了MEK-BRAF共免疫沉积。所有化合物均以各自的IC 90浓度处理。
一种基于修改的基于规则的能源管理方案，用于最佳的混合光伏电动发动机集成多载体能量系统
在这项研究中，已经提出并开发了基于传统负载后（LF）和电路充电（CC）的修改的基于规则的能源管理策略（EMS），以有效地协调集成的多载波混合能源系统的运行。拟议的EMS旨在克服传统基于规则的EMS的某些挑战，并扩大其对复杂能源系统管理的应用。该研究部署了双层优化方案，以获得最佳的系统组件数量，该系统组件同时在外环中最小化成本，可靠性和排放，并在内环中实现基于规则的EMS。此外，为48小时的时间板模拟了最佳系统的结果，以研究所提出的EMS对Stirling备用启动，电池存储限制以及其他能量向量的产生的影响。结果表明部署了备用备用和电池的部署，最大程度地减少了备用，倾倒电源和排放的承诺。但是，备份的初创企业数量可显着增加15.34％和36％，分别在CC中分别部署了2分和4分的Stirling，并在CC中使用了电池存储。相应地，随着拆分数量的增加，系统的运营成本上升，但是由于绿色发电机的能力显着降低，因此只观察到能源成本的略有变化。有趣的是，由于部署了许多小容量的备用，电池记录了许多占空比的周期，储存较少的能源并获得较低的排放限制。其他结果证明了拟议的EMS在处理复杂能源系统中的其他功能，这是通过随着备份分裂的增加和最佳系统中电池的包括的增加而产生的加热和冷却的。
算法可重复性的最佳保证和...
算法可重复性衡量机器学习算法的输出偏差，而训练过程中发生了较小的变化。先前的工作表明，一阶方法需要权衡融合率（梯度复杂性）才能获得更好的可重复性。在这项工作中，我们挑战了这一看法，并证明在各种错误的甲骨文设置下，可以实现最佳的可重复性和近乎最佳的收敛保证。特别是，鉴于不精确的初始化Oracle，我们基于正则化的算法达到了两全其美的最佳 - 最佳的可重复性和近乎最佳的梯度复杂性 - 用于最小化和最小值优化。使用不精确的梯度甲骨文，近乎最佳的保证也可用于最小值优化。此外，在随机梯度甲骨文中，我们表明随机梯度下降在可重复性和梯度复杂性方面都是最佳的。我们认为，在凸优化的背景下，我们的结果有助于增强对可重复性连接权衡的理解。
SHR-A1811，一种新型抗HER2抗体 - 药物结合物，具有最佳的药物与抗体比，优越的旁观者杀戮效果和有利的安全概况
SHR169265比SHR197971（DXD类似物）表现出更好的渗透性，更强的细胞毒性和更快的全身清除率。SHR-A1811的药物与抗体比（DAR）通过平衡功效和毒性优化为6。SHR-A1811显示出对各种细胞系的HER2依赖性生长抑制作用，以及理想的旁观者杀死能力。SHR-A1811以剂量依赖性的方式导致肿瘤生长抑制甚至消退，至少与HRA18-C015（T-DXD的生物仿制药）和抗HER2-SHR2-SHR2-SHR169265（DAR 8）在具有HER2表达水平范围范围的多个Xenograft模型中。SHR-A1811表现出良好的药代动力学特征，在不同物种的血浆中出色的稳定性以及有利的临床前安全性。cynomolgus猴子中最高的非毒性剂量（HNSTD）为40 mg/kg，胸腺作为主要靶器官。
设计有弹性的地区能源基础设施
•与电力部门的智能集成，作为高容量和非常灵活的电力消费者，以利用可再生电力生产的能力•能够为电力部门提供大容量和快速的调节平衡服务•启用新的能源，本地可再生能源和浪费热源，以访问整个城市，而不是访问整个城市，而不是在整个城市中•最佳的成本和能源的范围•最佳的成本和能源的范围•开发•范围的范围•开发•最佳的成本和能源•开发•最佳的成本和能源•通过实现浪费热能的能源有效的管理•通过可持续转换大型地区•可持续转换来量身定制解决方案，以通过现场储备的能力和热能设备
John Preskill Q2B 2023硅谷2023年12月6日
我们现在拥有的。NISQ对于科学探索很有价值。，与最佳的经典硬件运行最佳的算法以解决相同问题相比，没有提出任何具有商业价值的NISQ计算的应用。
