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局部控制和混合维度：探索光学晶格中的高温超导性
通过在光学晶格中实现强相关的费米模型来模拟高温超导材料，是模拟量子模拟领域的主要目标之一。在这里我们表明，局部控制和光学双层功能与空间分辨的测量相结合，创建了一种多功能工具箱，以研究镍和铜酸盐高温超导体的基本特性。一方面，我们提出了一种实施混合尺寸（混合）双层模型的方案，该模型已提议捕获加压双层镍的基本配对物理。这允许在当前晶格量子模拟机中长期实现具有远程超级传导顺序的状态。，我们展示了如何以部分粒子孔转换和旋转的基础访问连贯的配对相关性。另一方面，我们证明了对局部门的控制能够通过模拟具有有吸引力的相互作用的系统来观察D波配对顺序。最后，我们介绍了一种计划，以测量动量分辨的掺杂剂密度，从而提供了对固态实验互补的可观察物，这对于未来在丘比特中出现的神秘伪群阶段的研究特别感兴趣。
填充胎儿心率信号：基于维度结构和周期分段的扩散模型
摘要 - 心率（FHR）信号被广泛用于多普勒胎儿心脏监护仪中。但是，不完整的FHR信号降低了胎儿心率监测的有效性。填充丢失的数据是提高FHR质量的关键技术，但是现有的填充算法缺乏考虑FHR信号的相关性。因此，我们专注于与FHR相关的两个相关性，并提出了一种填充算法，称为FHR中缺少数据插补的扩散模型（DMDI-FHR）。首先，我们构建了双维样品构建（DDSC）方法，该方法发现了两个FHR信号，并最大程度地提高了它们之间形成相关性的差异。其次，引入了多周期分解（MPD）方法以获得FHR信号的内部相关性。最后，DMDI-FHR算法基于扩散模型控制填充过程。实验结果证明了DMDI-FHR算法的性能，该算法提供了提高FHR信号质量的有效方法。
细胞分化过程中基因表达的内在维度
沃丁顿的表观遗传景观长期以来一直是一项概念框架-10工作，用于理解细胞命运的决策。景观的几何形状编码11指导未渗透细胞的基因表达谱的分子机制降低了末端分化的细胞类型。在这项研究中，我们13证明，将内在维度的概念应用于单细胞14转录组数据可以有效地捕获表达轨迹的趋势，15支持该框架。这种方法使我们能够在不依赖先前的生物学信息的情况下定义健壮的单元16效力评分。通过分析17种来自各种物种的数据集，实验性原始18个COL和分化过程，我们验证了我们的方法，并成功地将19个复制的细胞类型效力层次重现。20
早期逆境的维度与延迟和加速大脑成熟的模式有不同的关系
抽象背景：不同类型的早期逆境（ELA）与儿童的大脑结构和功能有关。然而，了解发展大脑的不同逆境暴露的不同影响仍然是一个主要挑战。方法：本研究研究了通过探索性因素分析在青少年脑认知发展研究中通过探索性因素分析确定的10个稳健维度的神经相关性。大脑年龄模型经过T1加权（n = 9524），扩散张量（n = 8834）和静止状态功能（n = 8233）磁共振成像数据的训练，验证和测试，分别进行了扩散张量（n = 8834）（n = 8834）。结果：贝叶斯多级建模支持不同类型的ELA暴露与年轻和年轻的大脑之间的不同关联。的维度通常与情绪忽视有关，例如缺乏初级和次要的护理人员支持以及缺乏护理人员的监督，与较低的大脑年龄差距有关，即看起来年轻的大脑。相比之下，通常与护理人员的心理病理学，创伤暴露，家庭侵略，物质使用和与生物父母的分离以及社会经济劣势和邻里安全性相关的维度与更高的大脑年龄间隙，即老年人的大脑有关。结论：发现ELA的尺寸与不同的神经发育模式不同，表明尺寸特异性延迟和加速的脑成熟。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
自由基2个发育和加密哈希功能在维度1、2和3
最早的基于亚速的加密协议之一是Charles-Goren-Lauter（CGL）哈希函数[16]。此哈希函数利用输入位在超单向椭圆曲线2差异图上生成随机行走，并输出最终顶点的Jinvariant。基于哈希函数安全性的严重问题是在两个给定的超大椭圆曲线之间找到同基因的困难。在各种加密方案中计算异基因的方法包括使用模块化多项式，V´elu的公式，V´elu-SQRT [5]和自由基同基因。这些方法最适合低度的低质体，然后将其链接在一起以产生（平滑）大的同基因。在[14]中引入了椭圆曲线之间的自由基异基因的概念。一个自由基N-发育公式输入由椭圆曲线E和n- torsion点p∈E组成的一对（E，P），并输出一对（E'，P'），使得
机会的海洋：海藻促进可持续发展目标的粮食，环境和性别维度的潜力
以下官员和专家提供了其他有价值的指导，贡献了想法，并给了他们的访谈时间：联合国食品农业组织（FAO）（FAO），艾莉森·贝克（Alison Baker）和凯特·默里（Cait Murray）的Esther Garrido Gamarro，Eco-Cascade；分析Lumec，Marissa Dumadaug和Pakisama的Roberto Ballon； Anga Mbeyiya，BFA全球触发指数气候行动（TECA）研究员； Anicia Q. Hurtado，顾问，为水产养殖和渔业开发的综合服务； Anoushka Concepcion，康涅狄格州Sea Grant，全球海藻联盟战略咨询委员会主席；伊丽莎白·科特 - 库克（Elizabeth Cottier-Cook），苏格兰海洋科学协会（SAMS），科学委员会，全球海藻联盟；菲奥娜·休斯顿（Fiona Houston），马拉海藻； Flower Msuya，桑给巴尔海藻集群倡议，科学委员会，全球海藻联盟； Gabriella D'Cruz，Good Ocean创始人； Helena Abreu，Alga Plus，战略咨询委员会，全球海藻联盟；丽莎·布尔顿（Lisa Boulton），雀巢，战略咨询委员会，全球海藻联盟；国际农业发展基金（IFAD）纳丁·阿祖（Nadine Azzu）已退休； ndeye coumba bousso，ecolesupérieurepolytechnique de dakar;菲利普·波丁（Philippe Potin），法国国家科学研究中心（CNRS），全球海藻联盟科学委员会科学委员会主席；和Runa Ray，Mojo Design Studios。他们的意见和专业知识在告知本报告时得到了认可。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
摘要国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高其产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保在稳健性，可重复性和准确性方面具有高度标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022，IAOS统计杂志）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用QF4SA质量框架，并将其质量维度的映射到算法公平性。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：首先，我们研究了公平性与每个质量维度的相互作用。第二，我们认为公平是它自己的额外质量维度，超出了到目前为止QF4SA中所包含的质量。第三，我们强调并明确地介绍数据，以及与应用方法论的相互作用。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何在官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习领域中促进方法论。几乎没有关于ML，公平性和质量维度的知识，因为我们向这些主题提供了介绍，因此需要进行官方统计数据。这些介绍也针对质量维度和公平性的讨论。
调查互联网投票的透明度维度
摘要：虽然互联网投票被认为具有改善选举过程的潜力，但对安全风险的担忧仍然是其主要采用障碍之一。由于缺乏通常被视为“黑匣子”的互联网投票系统的透明度，因此这些担忧受到了热烈的影响。此外，在概念上透明度和研究选民对互联网投票透明度的态度存在研究差距。在这项工作中，我们旨在通过（1）进行系统文献综述来弥补这一差距，从中我们确定了五个透明度的维度； （2）开发问卷（Inter-Net投票的透明度维度，TDIV），以评估选民对这些维度与透明度相关的态度； （3）进行在线研究（n = 500），以调查选民对