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算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
各向异性量子大厅液滴
我们研究了强磁场中非相互作用电子的二维（2D）液滴，并以任意形状放置在狭窄的电势中。使用适合最低兰道水平的半经典方法，我们获得了近高斯能量特征状态，这些特征态位于电势的水平曲线并具有位置依赖性高度。这个单粒子的见解使我们能够推断出在热力学极限下的局部多体观测值（例如密度和电流）的期望值。特别是沿边缘的相关性是长期的且不均匀的。正如我们所显示的，这与系统的通用低能描述是边缘模式的免费1D手性相形的野外理论，这是简单几何形式中早期作品所知的。征收本征函数的径向依赖性和角度依赖性之间的微妙相互作用最终确保了该理论在潜力的规范角度变量方面是均一的，尽管其明显的不均匀性在更幼稚的角度坐标方面。最后，我们提出了一种方案，通过将液滴降低到微波辐射中来测量各向异性。我们计算相应的吸收率，并表明它取决于液滴的形状和波浪的极化。这些结果，无论是局部还是全局，在固态系统或2D电子气体的量子模拟器中都可以观察到，并具有高度控制限制电位的量子。
对模式匹配的定量理解 - 滴
本文表明，针对编程语言的定量打字系统的最新方法可以扩展到模式匹配功能。的确，我们定义了两个配备了对模式和术语对的λcalculus的两个资源感知类型的系统，称为U和E。我们的打字系统从[19]中借了一些基本思想，这些想法以定性的方式来表征（头）归一化，从某种意义上说，特异性和归一化是重合的。，但与[19]相比，我们的系统还提供了有关演算动力学的定量信息。的确，系统U提供了（头）归一化序列的长度以及相应正常形式的大小的上限，而系统E（可以看作是对系统U的重新填充）的系统e为每个系统产生精确的边界。这是通过配备有不同技术工具的非数字交叉点类型系统来实现的。首先，我们使用产品类型来键入对而不是[19]中的脱节工会，因为它们消除了“成为一对”和“被重复”之间的混淆，因为它们消除了必不可少的定量工具。其次，系统E中的键入序列是用整数的元素装饰的，这些整数提供了有关标准化序列的定量信息，特别是时间（参见长度）和空间（参见大小）。时间资源信息已明显地固定，因为它可以区分评估过程中执行的各种减少步骤，以便将Beta，替换和匹配步骤单独计数。系统E的另一个关键工具是类型系统区分消费（有助于时间）和持久（促成空间）构造函数。
在高温下掉落的液滴的表面张力
表面张力是材料的重要嗜热特性。它在激光材料加工过程中有助于许多效果，例如激光束悬挂期间的润湿，在深度穿透焊接过程中激光束焊接过程中的Marangoni流动或蒸气毛细管稳定性。由于这些过程需要高温，因此在金属熔化温度以上的温度下也知道材料特性。尽管理论模型可以预测依赖温度的表面张力效应的几个方面，但预测可能显示出高的不确定性。因此，通常使用理论或实验数据中的近似值或线性外推来估计表面张力[1]。缺乏表面张力数据的主要原因是与暴露于高温的测量设备有关的困难。温度测量和表面张力测量方法对于液体金属来说都是挑战性的。
新西兰数据表-Ganfort®-眼滴
•过敏反应：在服用β受体阻滞剂，具有特应特应史的患者或对多种过敏原的严重过敏反应史上可能对反复的意外，诊断或治疗性挑战更具反应性。此类患者可能对用于治疗过敏反应的常规肾上腺素剂量无反应。•心脏疾病：尽管很少有心脏反应，包括由于心脏衰竭而死亡。应在治疗严重或不稳定和不受控制的心血管疾病（例如冠心病，prinzmetal的心绞痛和心脏衰竭）和低血压。在开始Ganfort®0.3/5治疗之前，应对心脏衰竭进行充分控制。患有严重心脏病病史的患者应注意心脏衰竭迹象并检查其脉搏率。
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
使用第三代测序优化从鼻衬液中提取DNA，以评估鼻微生物组
背景：通过鼻吸附对鼻衬液（NLF）采样最少侵入性且耐受性良好，但是使用此技术评估鼻微生物组的可行性尚不清楚。但是，低生物量使气道样品特别容易受到与污染物DNA有关的问题。在这项研究中，我们评估了使用方法学对低生物量呼吸样品分离的DNA的适用性，并评估了与传统的拭子采样方法相比，通过鼻吸附收集的衬里液的衬里如何捕获鼻微生物的多样性和组成。方法：从成年志愿者那里收集鼻拭子和NLF。DNA。评估DNA的质量和数量，并进行了短阅读16S rRNA测序，以评估可行性和提取偏见。然后使用优化的提取方法从NLF和鼻拭子中提取DNA，并且进行了全长16S rRNA测序，以比较NLF和鼻拭子之间的微生物谱。使用NF核/Ampliseq管道，PacificBiosciences/PB-16S-NF管道或软件EMU分类分类法分类，并使用R Packages Temages and Mixomics进行下游分析。结果：所有提取方法均从模拟群落中恢复了DNA，但仅基于降水的方法从NLF产生了足够的DNA。提取方法显着影响微生物谱，需要机械裂解以最大程度地减少针对特定属的偏差。曲线与长读测序相当。结论：我们的发现证明了使用通过鼻吸附收集的NLF分析鼻微生物组的可行性，并验证了两种提取方法，作为适合全长的16S rRNA测序的低生物量呼吸类样品的RRNA测序。我们的数据证明了在低生物量呼吸样品中无偏DNA提取方法的重要性，以及随后DNA提取对观察到的微生物谱的影响。此外，我们证明了NLF可能是使用16S rRNA测序评估鼻拭子的适当替代样品。
鼻内脂质体配方峰蛋白...
摘要：粘膜疫苗接种似乎适合防止SARS-COV-2感染。在这项研究中，我们测试了COVID-19的鼻内粘膜疫苗候选者，该疫苗由阳离子脂质体组成，该阳离子脂质体含有三聚体SARS-COV-2尖峰蛋白和CPG-ODN，CPG-ODN，Toll-Like受体9激动剂，作为辅助物。在体外和体内实验表明该疫苗配方鼻内给药后没有毒性。首先，我们发现皮下或鼻内疫苗接种保护HACE-2转基因小鼠免受野生型（Wuhan）SARS-COV-2菌株的感染，如体重损失和死亡率指标所示。然而，与皮下给药相比，鼻内途径在病毒的肺清除率中更有效，并诱导了较高的中和抗体和抗S IgA滴度。此外，鼻内疫苗接种为关注的伽马，三角洲和Omicron病毒变体提供了保护。Furthermore, the intranasal vaccine formulation was superior to intramuscular vaccination with a recombinant, replication-deficient chimpanzee adenovirus vector encoding the SARS-CoV-2 spike glycoprotein (Oxford/AstraZeneca) in terms of virus lung clearance and production of neutralizing antibodies in serum and bronchial alveolar lavage (BAL).最后，鼻内脂质体配方促进了先前肌肉内疫苗接种与牛津/阿斯利康疫苗诱导的异源免疫力，该疫苗比同源免疫更强大。