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评估地方性和非地方性环境中结核病的疫苗接种策略
根据世界卫生组织的数据，结核病 (TB) 是全球传染病死亡的主要原因 (WHO, 2017)。虽然目前尚无针对成人肺结核的有效疫苗，但有十多种候选疫苗正在临床试验中。这些疫苗包括预防初次感染的暴露前疫苗和预防潜伏疾病复发的暴露后疫苗。许多流行病学模型已用于研究结核病，但大多数模型均未包括连续的年龄结构以及暴露前和暴露后接种疫苗的可能性。结合年龄相关的死亡率、疾病特性和社会接触数据，可以更真实地模拟疾病传播。我们提出了一种连续的年龄结构模型，用于研究暴露前和暴露后疫苗接种的结核病流行病学。我们使用不确定性和敏感性分析来预测非地方性环境（美国）和地方性环境（柬埔寨）中不同疫苗接种策略的有效性。具体来说，我们确定了两种情况下暴露前和暴露后疫苗接种的最佳目标年龄组。我们发现柬埔寨的最佳年龄组往往比美国更年轻，而在美国，暴露后疫苗接种的效果明显大于暴露前疫苗接种。
e202302430.full.pdf
rab6是蛋白质分泌的关键调节剂。动力蛋白适配器Bicaudal D2（BICD2）招募了电动机细胞质动力蛋白和驱动蛋白-1到Rab6 GTP阳性囊泡以进行运输；但是，尚不清楚BICD2如何识别Rab6。在这里，我们使用结构预测和诱变建立了BICD2识别Rab6 GTP的结构模型。BICD2的结合位点跨越了Rab6的两个区域，这些区域在从GDP-与GTP结合状态的过渡后发生结构变化，并重新排列了几个疏水界面残基，从而解释了活动GTP结合状态的影响增加。废除与BICD2结合的Rab6 GTP的突变也导致Rab6 GTP /BICD2在细胞中的迁移降低，从而验证了我们的模型。这些突变还严重降低了Rab6阳性囊泡在细胞中的运动性，突出了Rab6 GTP /BICD2相互作用对含有kinein-1和dynein的多运动复合物的整体运动的重要性。我们的结果为分泌和高尔基衍生的囊泡提供了洞察力，并将有助于制定由BICD2突变引起的疾病的疗法，这有选择地影响了Rab6和其他货物的影响。
采用安全固件的分散方法...
摘要 - Internet技术已经改变了计算和数据科学领域的范式转移，而这种范式定义的一种变化是“物联网”或IoT的范式。如今，成千上万的家用电器使用集成的智能设备，这些设备允许远程监视和控制，还允许强化计算工作，例如高端AI-Ai-In-Contigation Smart Security Security Security Security Systems，并为用户提供持续的警报。这些物联网设备的更新过程通常缺乏检查集中式服务器的安全性的能力，这些服务器可能会受到损害并托管恶意文件文件，因为假定服务器在部署过程中是安全的。可以使用分散的数据库来解决此问题的解决方案，以持有哈希和固件。本文讨论了用于托管商业物联网产品的MRWARES的不安全服务器的可能含义，并旨在提供基于区块链的分散解决方案，以寄托企业软件文件，并具有不可超然性的属性，并受控访问对企业软件上载的访问，以使未经置换的使用功能。纸张在此类安全的体系结构模型中使用了可能的硬件实现以及使用加密安全组件的灯光。
带有...
现代神经科学的挑战之一是创建基于体外神经网络的“活计算机”。这样的人造装置应该执行神经计算任务，并在体现在机器人中时与环境相互作用。最近的研究确定了最关键的挑战，即寻找神经网络体系结构来实施关联学习。这项工作提出了一个模块化体系结构模型，该模型通过单向耦合连接的尖峰神经网络。我们表明该模型可以根据Pavlovian的调节训练神经机器人。机器人在回避障碍物中的性能取决于网络间耦合中的权重比。我们表明，除了STDP外，成功学习的关键因素是突触和神经元竞争。我们使用最近发现的最短路径规则来实施突触竞争。此方法已准备好进行实验测试。强抑制耦合在负责无条件响应的子网中实施神经元竞争。对这种方法的经验测试需要一种技术，用于增长具有给定兴奋性和抑制性神经元比率的神经网络。一种替代方案是建立一个混合系统，其体外神经网络通过硬件复合连接结合。
对AI驱动的动态定价策略的看法及其对越南旅游公司的财务影响
进行了这项研究是为了回答基于人工智能的定价系统如何影响客户满意度和越南旅行社的财务绩效的问题。进行了研究是为了探索使用基于人工智能的定价策略增强客户满意度和经济绩效的因素，并特别着眼于理解感知到的人工智能系统的有效性之间的相互作用，即采用人工智能的人工智能的程度，调节者的信任，基于人工智能的价格公平，基于人工智能。使用线性结构模型，我们收集并分析了来自372人的调查数据，以检验五个研究假设。调查结果表明，人工智能系统的有效性，人工智能的应用水平以及经理的信任大大提高了客户满意度，从而对越南旅行公司的财务业绩产生了积极影响。但是，该研究并未发现基于人工智能对客户满意度的价格公平感的统计学上的显着影响。这些结果很重要，因为它们表明旅行公司需要专注于有效，适应性和可靠的人工智能系统的应用，同时通过透明和与客户有效的沟通来解决公平关注。含义强调了旅行公司如何通过在动态定价策略中利用人工智能技术来改善客户体验并实现财务效率。
Kurt R. Sweat CV-约翰·霍普金斯·凯里商学院
集中匹配市场优先考虑特定参与者以实现某些政策目标在实践中很普遍，但是通常使用参与者的内源性特征来分配优先级。在美国的心脏移植候补名单中，患者接受的治疗方法用于分配候补名单优先级。政策制定者最近更改了优先级，以试图通过将更高的优先级分配给接受与先前与高候补死亡率相关的特定治疗的患者，以减少候补名单的死亡率。首先，我记录了对候补名单的激励措施的重大回应，并进行了进行的治疗和进行移植。然后，我开发并估算了一种治疗和移植选择的结构模型，以评估政策变化对患者结果和医生决定的影响。我找到了我的模型的三个主要结果。首先，总生存率几乎没有变化，变化的效果主要是重新分配。第二，这一变化有效地针对较低的未移植生存率的患者，这些患者在当前设计下获得了较高的预期生存率。第三，对生存的影响在很大程度上是由于接受/衰落要约的决定的变化而不是由于治疗决策的变化而直接驱动。政策含义表明，候补名单的未来设计应妨碍移植的报价下降。
rt-forfordance
摘要 - 我们探讨了中间政策代表如何通过提供如何执行操纵任务的指导来促进概括。现有的表示，例如语言，目标图像和轨迹草图很有帮助，但是这些表示不提供足够的上下文，或提供过多指定的上下文，从而产生较少可靠的策略。我们提出了有关承受能力的条件政策，该政策在任务的关键阶段捕获了机器人的姿势。负担能力提供表达且轻巧的抽象，易于用户指定，并通过从大型互联网数据集中传输知识来促进有效的学习。我们的方法，RT-Fordance是一个层次结构模型，它首先提出了鉴于任务语言的负担计划，然后根据该负担能力计划的政策对执行操纵的计划进行了调节。我们的模型可以灵活地桥接异质的监督来源，包括大型Web数据集和机器人轨迹。我们还在廉价收集内域的负担能力图像上训练模型，使我们能够学习新任务，而无需收集任何其他昂贵的机器人轨迹。我们显示了一系列新颖的任务，RT额外的效果如何超过50％的现有方法的性能，并且我们从经验上证明，负担能力对新型设置是可靠的。视频可从https：// snasiriany提供。me/rt-fordance
研究目录生成中标题检测的迁移学习
标题检测和目录生成是文档结构分析这个更大问题的重要组成部分。了解文档的固有布局和结构有利于从文档中执行几个下游文档 AI 任务，例如搜索、摘要、实体提取和表格检测等。人类浏览文档并理解文档结构，包括标题与非标题以及标题的整体层次结构。这可以归因于许多原因，例如文档的顺序性、几何特征或句子的语义。我们试图将这些基本的人类本能融入我们的模型中。人类对文档的结构有直观的概念，阅读文本块后会确认这一假设。迁移学习可用于对一般文档的结构属性进行建模。我们使用开放域中可用的 Arxiv 文档 1 来学习一般文档的结构模型。使用 LSTM（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997）在特定领域文档的标题级别学习语义属性。最终模型在特定领域的数据集上进行训练，结构权重由 Arxiv 文档预先训练。通过将迁移学习应用于标题检测任务，我们看到了显著的改进。将基于手动特征的深度神经网络和字符 CNN（Zhang 等人，2015）结合到开头的八个字符上，有助于我们为一般文档的结构特征建模。
通过约束航空结构粒子群优化进行飞机螺旋桨设计
摘要：通过螺旋桨设计方法与粒子群优化 (PSO) 相结合，开发了一种降低螺旋桨驱动飞机能耗的航空结构算法。优化过程中考虑了多种螺旋桨参数，包括每个螺旋桨截面的翼型几何形状。螺旋桨性能预测工具采用收敛改进的叶片元素动量理论，该理论由从 XFOIL 和经过验证的 OpenFOAM 获得的翼型气动特性提供。根据实验 NACA 4 位数据估计失速角校正，并在出现收敛问题时使用。对气动数据进行校正以考虑压缩性、三维、粘性和雷诺数效应。根据实验数据拟合提出了旋转校正系数。采用基于欧拉-伯努利梁理论的结构模型，并根据有限元分析对其进行验证，同时讨论了离心力的影响。进行了一个案例研究，将弦长和螺距分布与涡流理论的最小损失分布进行了比较。使用印刷螺旋桨进行风洞试验，以得出整个程序的可行性以及 XFOIL 和 CFD 最佳螺旋桨之间的差异。最后，将最佳 CFD 螺旋桨与具有相同直径、螺距和运行条件的商用螺旋桨进行比较，显示出更高的推力和效率。
MKT 88200博士研讨会营销策略
Mahima Hada Mahima.hada@baruch.cuny.cuny.edu NVC 12-240（646-312-3240）目标营销策略与B2B和B2C市场中实质性问题的研究有关。 它本质上是研究的多学科领域，因此其理论和经验基础相当广泛。 本课程旨在使PhD学生了解构成营销策略研究的底石的多种方法（定性访谈，实验，事件研究，结构模型）的多种方法（由经济学，社会学和管理产生）。 教学方法在营销策略研究中有许多有趣的分析水平：个人，二元，团体，公司，组织间和行业水平。 我试图将这些课程和文献沿着这些分析单位与公司作为重点构建：公司，二元组，超越二元组和新兴主题。 实质性会话与理论会议混合在一起。 几次会议还分配了“工具包读数”（来自所需文本），以确保博士生接触到广泛的经验方法。 课程材料每周的读数都可以在Newman Library数据库中找到。 必需的文本：评估营销策略绩效，编辑。 克里斯汀·摩尔曼（Christine Moorman）和唐纳德·R·莱曼（Donald R. Lehmann），马萨诸塞州剑桥市：市场科学学院。 分级课程讨论20％的概念图（每个5％，每个）20％审查论文15％研究项目创意页面15％最终论文和呈现30％，请注意，所有课程的出勤都是课程的要求。Mahima Hada Mahima.hada@baruch.cuny.cuny.edu NVC 12-240（646-312-3240）目标营销策略与B2B和B2C市场中实质性问题的研究有关。它本质上是研究的多学科领域，因此其理论和经验基础相当广泛。本课程旨在使PhD学生了解构成营销策略研究的底石的多种方法（定性访谈，实验，事件研究，结构模型）的多种方法（由经济学，社会学和管理产生）。教学方法在营销策略研究中有许多有趣的分析水平：个人，二元，团体，公司，组织间和行业水平。我试图将这些课程和文献沿着这些分析单位与公司作为重点构建：公司，二元组，超越二元组和新兴主题。实质性会话与理论会议混合在一起。几次会议还分配了“工具包读数”（来自所需文本），以确保博士生接触到广泛的经验方法。课程材料每周的读数都可以在Newman Library数据库中找到。必需的文本：评估营销策略绩效，编辑。克里斯汀·摩尔曼（Christine Moorman）和唐纳德·R·莱曼（Donald R. Lehmann），马萨诸塞州剑桥市：市场科学学院。分级课程讨论20％的概念图（每个5％，每个）20％审查论文15％研究项目创意页面15％最终论文和呈现30％，请注意，所有课程的出勤都是课程的要求。就像阅读所有论文一样，并准备对所有论文进行深入讨论。