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量子囚徒困境与高频交易......
高频交易 (HFT) 为商用第一代准量子计算机提供了一个绝佳的使用案例和潜在的杀手级应用。为此，我们在此提供一个简单的 HFT 博弈论模型，即著名的双人游戏“囚徒困境”。我们探索使用 Eisert、Wilkens 和 Lewenstein 量子中介通信协议在 (准) 量子云上将 HFT 实现为囚徒困境的一个实例，以及这种实现如何不仅可以提高交易速度，还可以改善 HFT 参与者的命运。使用合作博弈论推理，我们还注意到，在不久的将来，当互联网完全量子化时，玩家将能够在 HFT 中实现帕累托最优，作为强化机器学习的一个实例。
IAEA会议时间表*
TC计划交付可以以财务和非财务条款表示。非财务交付（输出）可以以数字表示，例如部署的专家或进行的培训课程。本节中的表格和图形提供了通过TC程序传递的输出的数字。2。除非另有说明，否则本文档中的所有数字均以欧元表示，这是自2011年1月以来的TC计划的功能货币。为了进行比较，使用联合国Exchange（UNROE），以欧元（UNROE）呈现了已经以美元呈现给董事会的文件中的数字。对于所有2011年以前的数字，2010年12月31日的UNROE使用0.761欧元。由于四舍五入，表格中的数量可能无法完全累加到所示的总数中。
利用量子化学指导的多目标贝叶斯优化发现储能分子材料
氧化还原液流电池 (RFB) 因其灵活的设计、可扩展性和低成本而成为固定储能应用的一项有前途的技术。在 RFB 中，能量以可流动的氧化还原活性材料 (redoxmers) 的形式传输，这些材料存储在外部并在运行期间泵送到电池中。要进一步提高 RFB 的能量密度，就需要设计具有更宽氧化还原电位窗口和更高溶解度的氧化还原聚合物。此外，设计具有荧光自报告功能的氧化还原聚合物可以监测 RFB 的健康状况。为了加速发现具有所需特性的氧化还原聚合物，最先进的机器学习 (ML) 方法（例如多目标贝叶斯优化 (MBO)）非常有用。在这里，我们首先采用密度泛函理论计算，基于 2,1,3-苯并噻二唑 (BzNSN) 核心结构，为 1400 个氧化还原聚合物分子生成还原电位、溶剂化自由能和吸收波长的数据库。根据计算出的属性，我们确定了 22 种兼具所有所需属性的帕累托最优分子。我们进一步利用这些数据开发和基准测试了 MBO 方法，以快速有效地识别具有多种目标属性的候选分子。使用 MBO，与蛮力或随机选择方法相比，从 1400 个分子数据集中识别最佳候选分子的效率至少提高 15 倍。重要的是，我们利用这种方法从 100 万个基于 BzNSN 的分子的未知数据库中发现了有前途的氧化还原体，我们发现了 16 种新的帕累托最优分子，其性能比最初的 1400 种分子有显著改善。我们预计这种主动学习技术是通用的，可用于发现满足多种所需属性标准的任何一类功能材料。
B 计划审查 - 雅各布斯报告 - 第 1 卷 - 能源
B 计划旨在提供足够的输电基础设施，以实现维多利亚州的可再生能源目标 (VRET)，即到 2030 年，维多利亚州 65% 的电力由可再生能源供应，到 2035 年达到 95%。此外，B 计划旨在满足三个次要目标（以及另外两个目标）： 墨累河和维多利亚西部 REZ 的削减率低于 13%，边际损耗系数超过 0.93（即其他 REZ 的削减率更低，边际损耗更小）； 根据《2022 年安全立法修正案（关键基础设施保护）法案》（SLACIP 法案），可能被定义为具有国家意义的系统的新输电线路上没有单点故障 (SPoF)； 尽可能利用现有输电网络和地役权，尽量减少输电所需的新土地数量
Edify 和 Sosteneo 合作推出价值 4 亿澳元的 Koorangie 能源存储系统
• 这是 Sosteneo 在澳大利亚的首笔交易，Sosteneo 代表客户收购了 100% 的所有权； • 联合 CBA、DNB 和 BNP Paribas 提供长期银团债务融资； • 包括与澳大利亚能源市场运营商 (AEMO) 达成的为期 20 年的系统支持协议，以提供系统强度； • 由与壳牌能源达成的为期 15 年的承购协议支持，涵盖全部 185MW/370MWh； • 通过创造就业机会、注入社区经济和提升当地技能来支持维多利亚州地区的发展； • 有助于确保墨累河可再生能源区 (REZ) 未来可再生能源的稳定性； • 将在 Wemen 和 Kerang 之间建立新的终端站；并且 • 能够为 350,000 户家庭供电 2 小时。
创建内容策略并衡量其影响
Mircea-Alexandru ROȘU * 摘要 一家公司的在线形象不仅仅是推广其产品或服务的随机广告材料。相反，在互联网上发布的每条内容都需要符合明确的战略，这应该使企业在在线环境中变得更加引人注目。本文通过研究企业的目标、梦想买家是谁以及如何识别他们，探讨了创建内容生成策略的过程。本文的第一部分强调了如何明确阐述企业的目标以创建买家角色。使用帕累托原则和光环策略可以更好地理解客户的需求。文章的后半部分重点介绍了如何衡量内容制作工作。关键词：内容营销、内容策略、梦想买家简介
印度理工学院鲁尔基分校
印度理工学院鲁尔基分校 系别：应用数学与科学计算系 科目代码：AMC-501 课程名称：应用优化技术 LTP：3-0-0 学分：3 学科领域：PCC 课程大纲：优化简介、凸集、凸函数、数学建模、线性规划：图解法、单纯形法、线性规划中的对偶性、灵敏度分析、对偶单纯形法、整数规划问题、混合整数规划问题、无约束优化 - 牛顿-拉夫逊法、拟牛顿法、共轭梯度法、最速下降法、约束优化 - 拉格朗日法、广义递减梯度法、罚函数法、多目标优化 - 多目标优化问题、帕累托前沿、支配和非支配解、经典多目标优化方法（如加权和方法、e-约束方法）。
不确定需求条件下绿色供应链金融利益分配研究
摘要：随着环保意识的增强，绿色供应链金融得到广泛认可，然而由于利益分配机制不完善导致其发展受阻。因此本研究尝试将这一理念融入到绿色供应链金融中，以更好地解决不确定环境下的利益分配问题，并基于夏普利值法构建了多目标绿色供应链金融利益分配模型。根据研究结果，当企业预期利润超过指标利润时，将运用夏普利值法合理配置资源。此外，通过政府监管，也将提高帕累托效率，这不仅可以解决企业开展绿色金融时的公平冲突，还可以保证资源的公平分配，使资源的使用更加有序。
劳动力市场摩擦下的最佳增长
在本文中，我开发了一个具有劳动力市场摩擦的最佳增长模型，其中招聘工作以劳动力而不是产出来衡量。具体来说，我建立了一个拉姆齐式的跨期框架，其中劳动力必须交替用于生产商品或招聘工人。在这种背景下，假设资本是根据其边际生产力支付的，我表明（i）沿其密集边际衡量的资本可能以非单调的方式收敛到其固定值；（ii）集中经济中典型的帕累托最优配置也可以在分散环境中实现，其中普遍工资与劳动力市场紧张程度指标挂钩；（iii）实施有效配置的工资与商品市场竞争力的一致性依赖于贴现率的消失值。
全球陆地数据同化系统
有助于预测气候变化、天气、生物和农业生产力以及洪水，并可用于开展更广泛的生物地球科学研究。特别是，陆地上的能量和水储存会调节陆地和大气之间的通量，并在昼夜、季节和年际时间尺度上表现出持久性。此外，由于土壤水分、温度和积雪是综合状态，陆地表面强迫数据和参数化的偏差会累积为操作数值天气预报和气候模型及其相关耦合数据同化系统中这些状态的表示错误。这会导致地表水和能量分配不正确，从而导致预测不准确。如果陆地表面场可靠且在全球范围内可用，具有高空间分辨率和近实时性，则重新初始化陆地表面状态将缓解这一问题。