XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最大化
Q-FiRM：基于保真度的量子网络速率最大化路由
摘要 — 端节点之间的高效信息路由是安全量子网络和量子密钥共享的关键推动因素，这依赖于随时间推移创建和维持纠缠态。然而，这种成对纠缠会由于通道损耗和网络节点上纠缠光子的存储而退化。纠缠态反过来会影响保真度，保真度是量化一对量子态相似程度的指标。在本文中，我们提出了一种路由解决方案，该解决方案可满足接收器对从多个发射器节点接收的量子信息施加的阈值保真度要求。我们的解决方案从网络内的此类节点池中选择中间中继器，以最大化量子信息传输的总速率。为此，我们首先提供相邻节点之间保真度损失以及端到端量子数据速率的表达式。然后，我们提出了一种新颖的两阶段路由解决方案，该解决方案（i）使用保真度作为成本度量来确定每个发射器的 k 条最短路径，以及（ii）（启发式地）根据中继器节点是否具有单个或多个可用内存单元为每个发射器分配一条路径。模拟结果表明，我们提出的基于保真度的路由解决方案满足广泛的保真度要求 [0.6-0.79]，同时最大化量子信息传输速率，优于现有的基于距离和跳跃的路由方法。索引术语 — 量子网络、量子中继器、量子路由、量子通信、纠缠
食品保存和营养福利的最大化单元15食品保存和营养福利的最大化
在上述单元中，我们已经讨论了食物如何以及为什么宠坏食物以及我们可以采用的方法来预防或最大程度地减少这种变质。在这种情况下，我们的讨论主要是针对将食物保持在健康和正常状态的必要措施，即在收获，制造或屠杀时间到消费时间之间。现在，我们将在本单元中将注意力转移到可以采取的措施上，以使食物保持健康和正常状态，或者尽可能长时间。用于此类度量的术语是保存。我们将以家庭规模保存的例子讨论食物保存的不同原理和方法。我们还将讨论如何从消费的食物中获得最大的食物价值，防止营养损失并避免食物浪费。
E-商业对印度经济的影响 回顾聚合物对药物的影响... ... 的热排气发电 无线太阳能银行 一项研究以评估... 的足部护理方案的有效性 序列应用在DNA及其... 中 对糖尿病的贝尔水果的评论... 物理学对社会的影响 太阳太阳寻求能量最大化 探索技术对印度经济的影响 煤矿细菌的隔离，鉴定和表征 使用... 的多重疾病预测系统 微生物在污水处理中的作用：评论 电动船的审查 我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i 数字技术对电影的影响... 外国就业对经济和社会的影响 - 使用机器学习的糖尿病预测 一项评估计划有效性的研究... 家庭和工业逆变器的电池管理系统
电子商务是通过电子网络（主要是Internet）通过电子网络购买和销售商品和服务或资金或数据的传输。这些业务交易发生企业对企业，企业对消费者，消费者到消费者或消费者对企业。术语E-商业和E-业务通常可以互换使用。术语E-尾巴有时也用于参考在线零售周围的交易过程。电子商务借鉴了移动商务，电子基金传输，供应链管理，互联网营销，在线交易处理，电子数据互换，库存管理软件，数据收集系统电子商务的技术，该应用程序是使用各种应用程序进行的，例如电子邮件，传真在线目录和网络目录和购物车，电子数据交换，文件交换，文件交换协议和网络传输协议和网络服务。其中大部分是从事企业的，一些公司试图将电子邮件和传真使用给消费者和其他业务前景，并将电子新闻通讯发送给订阅者。电子商务是印度不断发展的行业。就像1990年代印度的IT行业的发展一样，2010年代将因电子商务行业的增长而被人们铭记。在目前的状态下，电子商务对GDP的贡献约为0.2％，预计到2030年将增长15次，约2.5％。影响是如此巨大，以至于目前的取消货币化浪潮是否不存在，如果不存在电子商务。电子商务在很大程度上有助于吸收其震惊，并从中获得了最大收益。到2030年，电子商务对GDP的贡献预计将达到约3000亿美元，目前的州约为200亿美元。
在不同早期疫情条件下最大化有限疫苗供应的影响：男男性行为人群中猴痘病毒传播的两城市模型分析
模型结构和参数化 我们的模型包括 6 种健康状态：易感、接种疫苗、暴露、感染、隔离和康复（图 1A）。每个城市进一步按性风险水平分层（高或低由性伴侣数量定义），以反映疫苗优先级 2 和观察到的 MPXV 感染风险差异。16 表 1 总结了默认模型参数。较高和较低水平性风险的定义概述在附录 1 中，可在 www.cmaj.ca/lookup/doi/10.1503/cmaj.221232/tab-related-content 上查阅。为了参数化模型，我们借鉴了之前对加拿大 GBMSM 性网络的分析 17,20 和当前疫情背景下新出现的 MPXV 流行病学数据。 22–24,26,31 我们校准了高风险人群中性伴侣的平均数量，以获得特定城市的 R 0，范围从 1 到 2。附录 1 提供了有关模型实施和参数化的更多详细信息。我们用高风险人群中的 10 个输入病例或种子病例初始化所有模拟，这些病例分布在 2 个城市，如分析小节所述，并按平均阶段持续时间按比例分布在暴露、传染和隔离阶段。
行业中的利润最大化策略：可持续发展...
电子邮件：devajit1402@gmail.com 手机：+8801866207021 Haradhan Kumar Mohajan 孟加拉国吉大港第一大学数学系助理教授 电子邮件：haradhan1971@gmail.com 手机：+8801716397232 摘要 本文试图通过使用四个可变投入（例如资本、劳动力、主要原材料和行业的其他投入）来讨论利润最大化政策，其中通过考虑预算约束来应用数学经济模型。为了实现可持续生产，每个行业都应采用科学方法（例如数学技术）来获得更准确的结果。在研究中，对柯布-道格拉斯生产函数进行了详细的数学分析。操作中包括敏感性分析，以显示利润最大化，这是行业的关键目标。通过比较静态分析提供未来生产的经济预测，以确保在行业开始生产之前实现利润最大化。研究中运用拉格朗日乘数技术，使工业操作的每个步骤都达到最优结果。
初次接触：通过相互信息最大化实现无监督的人机协同适应
在没有事先映射、无法要求用户以动作标签或奖励反馈的形式进行监督、也不事先了解用户试图完成的任务的情况下，我们如何训练辅助人机界面（例如基于肌电图的肢体假肢）将用户的原始命令信号转化为机器人或计算机的动作？本文的关键思想是，无论任务是什么，当界面更直观时，用户的命令噪音更小。我们将这个想法形式化为优化界面的完全无监督目标：用户命令信号与环境中诱导状态转换之间的相互信息。为了评估这个相互信息分数是否可以区分有效和无效界面，我们对 540K 个用户操作各种键盘和眼神注视界面（用于打字、控制模拟机器人和玩视频游戏）的示例进行了大规模观察性研究。结果表明，我们的相互信息分数可以预测各种领域的实际任务完成情况指标，平均 Spearman 等级相关系数为 ρ = 0.43。除了对现有界面进行离线评估之外，我们还使用无监督目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用界面执行他们想要的任务，测量相互信息分数，然后更新界面以通过强化学习最大化相互信息。我们通过一项小规模用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用受扰鼠标执行 2D 光标控制任务，并且让一名专家用户使用网络摄像头捕捉到的手势玩月球着陆器游戏。结果表明，我们可以从头开始学习界面，无需任何用户监督或任务的先验知识，只需不到 30 分钟的人机协同训练。
可再生联合非管制电力系统利润最大化比较研究
摘要：电力能源在社会和经济发展中发挥着关键作用。由于电力部门的重要性，电力部门历来由国家机构拥有和运营。随着时间的推移，电力市场经历了重组，电力市场也开始放松管制。在消费者价格、效率和环境影响方面，受管制和不受管制的电力市场各有优缺点。受管制市场通常使用基于政策的技术来解决化石燃料资源的成本问题，并提高可再生能源的可行性。通过结合监管和市场措施，可再生能源可以融入放松管制的市场，以延长系统的经济稳定性，本文已对此进行了阐述。随着过去几十年来对能源的需求急剧增加，特别是在发展中国家，温室气体排放量迅速攀升，燃料价格也随之上涨，而燃料价格是推动更有效地利用可再生能源的关键驱动力。尽管可再生能源有明显的优势，但它也有明显的缺点，例如，由于大多数可再生能源供应都依赖于气候，因此需要复杂的设计、规划和控制优化方法，因此需要对可再生能源的一致性进行优化。目前已有许多优化策略应用于可再生能源综合非管制电力系统。随着可再生能源的使用增加，储能技术的重要性日益增加，因为这些设备可以在非高峰需求时段捕获可再生能源产生的电力，并在高峰需求时段将其放回电网。使用储存的可再生能源而不是增加基于化石燃料的发电量，有助于最大限度地减少温室气体排放。人们有兴趣通过实施 FACTS 来更好地利用可用的电力系统容量，以最大限度地提高非管制系统的社会效益。因此，有效的 FACTS 设备放置可在稳态功率流调节和动态稳定性控制中提供新颖的控制能力。本研究回顾了可再生能源综合非管制电力系统的几个方面，并清晰地描述了该主题的最新研究进展。审查的主要目标是通过优化放置储能设备和 FACTS 控制器来实现系统利润的最大化、社会福利的最大化以及系统发电成本和损失的最小化。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。