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World File Search System权衡
苍白球神经调节探索/利用权衡......
摘要 我们做出的每一个决定都涉及一个冲突，是利用我们目前对某个行动价值的了解，还是探索可能导致更好或更坏结果的替代行动方案。组成基底神经节的皮层下核被认为是一种神经回路，可能有助于解决这种探索-利用“困境”。为了验证这一假设，我们研究了神经调节基底神经节输出核——苍白球内核对接受深部脑刺激 (DBS) 治疗孤立性肌张力障碍的患者的影响。在双臂老虎机概率逆向学习任务中，神经调节增加了选择较低价值选项的探索性选择数量。在强化学习漂移扩散模型中，证据积累率 (漂移率) 的降低可以解释探索增强的情况。我们使用来自健康对照的规范功能连接组，估计了刺激 DBS 电极与大脑其他部分之间的功能连接概况。患者之间神经调节引起的探索程度的差异与从刺激电极位置到分布式大脑功能网络的功能连接有关。我们得出结论，基底神经节的输出核，即苍白球内核，在面临探索或利用的困境时，可以自适应地修改决策选择。
可重复使用的发射车的概念前分阶段权衡
摘要研究和验证量子力学基础与一般相对论之间的联系将需要极灵敏的量子实验。为了最终洞悉这一引人入胜的物理领域，迟早会在太空中实现专门的实验成为必要。量子技术，尤其是量子记忆，正在提供新颖的方法，以达到确定的实验结果，因为它们的高级发展状态得到了数十年的进步。将量子状态存储长时间的时间将使研究天文基准的铃铛测试，以提高测量精度以研究引力对量子系统的重力影响，或者启用量子传感器和时钟的分布式网络。我们在这里促进了为空间中基本物理学开发量子记忆的情况，并讨论了不同的实验以及潜在的量子记忆平台及其性能。
向资源型转型过程中的协同作用与权衡......
本报告综合了一系列 OECD 报告中关于向资源高效型循环经济转型的见解，这些见解是 OECD“资源高效型循环经济”（RE-CIRCLE）项目的一部分。RE-CIRCLE 项目 (oe.cd/recircle) 由 Rob Dellink 和 Peter Börkey 协调，而 Elisa Lanzi（OECD 环境局）负责监督建模。该项目为资源效率和向循环经济转型提供政策指导。它旨在通过定量和定性分析，确定和量化资源高效型循环经济政策的影响，以指导 OECD 成员国和新兴市场经济体的一系列利益相关者。RE-CIRCLE 项目围绕两个互补的工作包构建，旨在提出合理的基于证据的政策建议。第一个工作流使用选定主题的定性分析来指导政策，以进一步向循环经济转型。第二个工作流使用全球环境经济模型来预测资源使用的影响和政策干预的效果。本政策文件利用 RE-CIRCLE 项目两个工作包的互补性，重点关注不同政策工具之间的协同作用和权衡。
IAC – 22 – B3.6-A5.3.5在实现多机器人命令... 上 绿色氢的地下存储 - 压缩机系统的结合条件 电解减少的重力环境 HISST：第二届国际高速车辆科学技术会议 可重复使用的发射车的概念前分阶段权衡 太空基本科学的量子记忆 应用能量
抽象未来的船员行星任务将在很大程度上取决于机器人在机器人到达前后的关键资产（例如返回车辆）的设置和计算的支持。有效地完成了各种各样的任务，我们设想使用一个异质团队在各种自治级别上被命令。这项工作为此类机器人团队提供了一个直观而多功能的命令概念，该机器人使用了船员船上的多模式机器人命令终端（RCT）。我们采用以对象为中心的知识管理，该管理存储有关如何处理机器人周围对象的信息。这包括有关检测，推理和与对象互动的知识。后者是以动作模板（ATS）的形式组织的，该模板允许任务的混合计划，即在符号和几何级别上进行推理，以验证可行性并找到相关动作的合适参数化。此外，通过将机器人视为对象，可以通过将技能嵌入ATS来轻松整合机器人。多机器人世界状态表示（MRWSR）用于实例化实际对象及其属性。当无法保证所有参与者之间的交流时，多个机器人的MRWSR的分散同步支持任务执行。为了说明机器人特异性感知属性，为每个机器人独立存储信息，并共享所有细节。此启用连续的机器人和命令专门决定，用于完成任务的信息。任务控制实例允许调整可用命令的可能性，以说明特定用户，机器人或方案。操作员使用RCT基于基于对象的知识代表来命令机器人，而MRWSR则用作行星资产的机器人 - 敏捷界面。选择要命令的机器人作为可用命令的顶级过滤器。通过选择一个对象实例，应用了第二个过滤器层。这些滤波器将多种可用命令降低到对操作员有意义且可操作的数量。机器人特定的直接远距离操作技能可通过各自的AT访问，并且可以绘制为可用的输入设备。使用机器人提供的每个输入设备提供的AT特定参数允许机器人 - 敏捷的使用情况以及不同的控制模式，例如。速度，模型介导或基于域的被动率控制。该概念将在Surface Avatar实验中的ISS上进行评估。关键字：太空遥控，机器人团队协作，可扩展的自主权，多模式用户界面，suversed自主权，远程介绍
信息集解码的经典 - 量式权衡
摘要。通常通过信息集解码（ISD）算法评估基于代码的构造的安全性。在量子设置中，幅度扩增产生了与经典类似物相比的渐近平方根增益。但是，prange的最基本ISD算法已经受到了二次描述基础问题的长度的巨大宽度要求。即使多项式，考虑到实际量子电路在接近到中期的应用，对Qubits的需求也是最大的挑战之一。在这项工作中，我们通过介绍了第一个混合ISD al-gorithm来克服此问题，这些混合体允许将所需的量子定量为任何可用量，同时仍提供Tef formtδ的量子加速度为0。5 <Δ<1，其中t是纯经典程序的运行时间。感兴趣的是，当约束电路的宽度而不是其深度时，我们能够克服在约束量子搜索上以前的最优结果。此外，我们使用量子仿真库QIBO和SAGEMATH提供了成熟的量子ISD程序以及经典的协调员的实现。
重新审视量子感知器：计算与统计的权衡
量子机器学习算法可以显著提高其速度，但其是否也能实现良好的泛化仍不清楚。最近，Wiebe 等人 [2016] 提出了两个量子感知器模型，它们使用 Grover 搜索比经典感知器算法实现了二次方的改进。第一个模型降低了与训练集大小相关的复杂度，而第二个模型则提高了感知器错误数量的界限。在本文中，我们介绍了一种混合量子-经典感知器算法，其复杂度低于经典感知器，泛化能力优于经典感知器。我们在样本数量和数据边际方面都比经典感知器实现了二次方的改进。我们推导出了算法返回的假设预期误差的界限，与使用经典在线感知器获得的误差相比，该界限更为有利。我们利用数值实验来说明量子感知器学习中计算复杂性和统计准确性之间的权衡，并讨论将量子感知器模型应用于近期量子设备的一些关键实际问题，由于固有噪声，其实际实施面临严峻挑战。然而，潜在的好处使得纠正这个问题值得。
经济与政策权衡
1 更一般地说，任何对通胀和产出产生不同影响的冲击都会产生权衡。2 Cloyne 和 Hürtgen (2016) 估计，自 1993 年以来，银行利率变动对通胀的影响峰值出现在变动后约 12 个月，对产出的影响峰值则稍晚一些。同样，Cesa-Bianchi 等人 (2020) 发现通胀影响峰值出现在约 10 个月，失业率（和月度 GDP）影响峰值出现在约 20 个月。其他研究（包括许多针对美国的研究）发现，影响峰值出现的时间稍晚，约为 18-24 个月，尽管政策产生影响的时间往往更早。3 还可能存在我们认为可能在某个时候发生但不确定具体时间的冲击，例如当前疫情的未来几波。政策通常不会对这些冲击做出反应，直到它们真正发生。
新冠病毒带来的权衡
最近的冠状病毒疫情使各国政府面临一个不便的权衡选择，即在拯救生命和拯救经济之间做出选择，这迫使他们在不知道最终结果对整个社会会是什么的情况下，在备选行动方案中做出影响深远的决定。本文试图将冠状病毒权衡问题定义为经济优化问题，并提出了数学优化方法，以便在面临权衡情况（例如在应对最近的冠状病毒大流行时所涉及的权衡情况）时做出合理的最佳决策。本文介绍的框架和提出的方法基于社会层面的理性选择理论，该理论假设政府是一个理性的、仁慈的代理人，系统地、有目的地考虑其行为对公民的社会边际成本和社会边际效益，并做出最大化整个社会福祉的决策。我们从静态和动态的角度来解决这个权衡问题。最后，我们提供了几个数值示例，阐明了如何在现实世界中应用所提出的框架和方法。