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b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
癌症生长和药物治疗的数学建模：考虑细胞群体的异质性和可塑性
摘要 — 在细胞群自适应动力学框架内，提出了癌症生长和癌细胞特征（又称性状或表型）演变的数学模型，以及控制它们的优化和最优控制方法。它们考虑了癌细胞群的异质性，即它们的生物变异性，以及它们的内在可塑性，即它们的非遗传不稳定性，这使得它们能够快速适应不断变化的环境。所提出的癌症疾病观点特定于多细胞生物，依赖于一种相对新颖的观点，与十亿年的进化观点一致。基于癌症哲学方面的最新贡献，这些数学模型旨在设计理论治疗策略，以同时控制肿瘤进展并将药物不良事件限制在健康细胞群中。
考虑到逆变器任务配置文件
本文提出了一种新方法，用于光伏逆变器中功率半导体设备的加速老化测试。任务剖面：在法国的多个光伏植物中，在几年内提取输出电流和环境温度。创建一个特定的老化轮廓，该轮廓不仅要考虑到光伏逆变器的应用的不同约束（高频开关和正弦形电流），还可以重现光伏倒置商的输出电流的典型轮廓。同样，环境温度也有所不同。通过施加持续时间相对较长的电流注射，DBC（直接键合铜）底物和冷却器会受到高温波动的影响。该方法应显示出在光伏应用中使用的DC/AC逆变器的热行为的更好表示，并有望比传统的功率循环显示出更具代表性的结果，从而减少了某些故障模式的偏爱，从而损害了他人。
考虑通过热塑性材料挤出和聚合物粉末床熔合进行锂离子电池 3D 打印
本文考虑了通过热塑性材料挤出和聚合物粉末床熔合来 3D 打印锂离子电池的能力。重点研究了由聚丙烯、LiFePO 4 作为活性材料和导电添加剂组成的正极配方，从电化学、电气、形态和机械角度彻底讨论了这两种增材制造技术的优缺点。基于这些初步结果，提出了进一步优化电化学性能的策略。通过全面的建模研究，与经典的二维平面设计相比，强调了各种复杂的三维锂离子电池结构在高电流密度下的增强电化学适用性。最后，研究了通过多材料打印选项工艺直接打印完整锂离子电池的能力。
在先进治疗药物的可比性考虑方面面临哪些质量挑战？
先进疗法委员会 (CAT) 于 2019 年 12 月发布的题为“问答、先进疗法药物的可比性考虑”的文本包含了公司在需要比较 ATMP 制造工艺变更前后的情况时可能遇到的主要问题。答案基于在频繁进行实验变化的情况下所需的分析和统计工具。一般来说，该文本解决了与证明 ATMP 质量方面的可比性相关的问题。另一个重要文本是 ICH Q5E 指南，该指南涉及生物/生物技术药物的可比性。但是，除了可以应用于 ATMP 的一般原则外，ATMP 不在本指南的范围内。
考虑能源存储技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和
考虑能源储存技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和 Ombre4a Romice 1 思克莱德大学，工程学院，建筑系，75 Montrose Street, G1 1XJ，格拉斯哥，英国 摘要：能源储存技术对于实现英国乃至国际上的脱碳政策至关重要。迄今为止，政策和实践的重点是使能源储存在技术上可行，并尽量考虑其对人们、社区和居住地的影响。研究表明，能源基础设施确实对人们的社会关系、能源实践、福祉和健康有重大影响。然而，在能源储存背景下对这些影响的考虑一直是零散的，且定义不明确。本综述的目的是汇集涵盖能源基础设施对人类和居住地影响的不同文献，以期了解能源存储可能带来的多种影响。文献综述采用半系统方法，重点关注已发表的国际研究。综述的好处是双重的。首先，它为政策制定者、实践者和学者提供了关于能源基础设施在各个部门和规模上产生的复杂影响（社会、技术、空间）的新见解，以期强调能源存储可能产生的潜在影响。其次，它有助于了解能源存储系统在减少碳排放方面的重要作用，并为未来 5 年英国和北欧预计的大幅增长做好准备。
确定温水珊瑚礁临界点的考虑因素
1伦敦动物学会，摄政学会，摄政公园，伦敦，NW1 4ry，英国2 2 2环境工程科学系，佛罗里达州可持续基础设施与环境工程学院，佛罗里达州佛罗里达大学，佛罗里达大学，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学3美国生物学系，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，北卡罗来纳大学，美国北卡罗来纳州，北卡罗来纳州，北卡罗来纳州，北卡罗来纳州，北卡罗来纳州，胜利。惠灵顿，凯尔本，新西兰，惠灵顿5个健康的珊瑚礁，健康人倡议，墨西哥，伯利兹，伯利兹，危地马拉，危地马拉，洪都拉斯，洪都拉斯和美国，劳德代尔堡，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州33312，美国6 Stockholm Resilience Center，斯科德尔姆大学，斯德哥尔摩大学，斯科德尔姆大学，斯科尔姆，瑞典7号，夏威夷州，夏威夷，夏威夷，夏威夷，美国夏威夷8沃里克大学，考文垂，CV4 7AL，英国夏威夷8年生命科学学院9，慕尼黑技术大学，德国弗莱明，德国弗莱斯特大学10研究所，伦敦动物学学会，伦敦公园动物学学会，摄政公园，伦敦，伦敦，NW1，NW1，英国4ry，英国死者
考虑住宅太阳能电池板发电和智能家居电池存储来优化能源消耗
本文提出了一种通过将光伏系统与电池储能相结合来实现住宅电力消费和生产部分自主的优化方法。它提出了一种数学规划方法来重现真实的消费和生产模式，为增强自我消费和自我生产提供了一个经过校准的优化框架。该模拟模型可作为关键电池参数（包括容量、最低储备水平和能量损耗）的严格试验场，确保其准确性和可靠性。另一方面，优化模型用于微调系统内外的能量流动，旨在有效提高自我消费和自我生产率。通过对八个家庭在几个月内进行的全面分析和实际数据应用，对所提出的方法进行了实证验证，表明该模型能够大幅提高自我消费和自我生产率。
不考虑 IID 假设的量子态学习特性
我们开发了一个框架，用于学习量子态的特性，超越了独立同分布 (iid) 输入状态的假设。我们证明，给定任何学习问题（在合理的假设下），为 iid 输入状态设计的算法可以适应处理任何性质的输入状态，尽管代价是训练数据大小（又称样本复杂度）的多项式增加。重要的是，如果所讨论的学习算法只需要非自适应的单拷贝测量，那么样本复杂度的这种多项式增加可以显着改善为多对数。除其他应用外，这使我们能够将经典阴影框架推广到非 iid 设置，同时仅导致样本效率的相对较小的损失。我们利用置换不变性和随机单拷贝测量来推导出一个新的量子德菲内蒂定理，该定理主要解决测量结果统计问题，反过来，在希尔伯特空间维度上具有更有利的扩展性。
优先考虑渐进式 MS 康复研究 - PEARL
摘要背景：多发性硬化症 (MS) 患者会出现各种症状，这些症状会对其生活质量产生负面影响。尽管针对复发缓解型 MS (RRMS) 患者的康复策略取得了重大进展，但针对进行性 MS 患者的类似策略的制定却很少受到关注。目标：强调对进行性 MS 患者来说重要的关键症状，并促进设计和实施以症状管理和康复为重点的高质量研究。方法：国际进行性 MS 联盟召集了一组国际研究专家、行业代表和受进行性 MS 影响的人，制定了针对进行性 MS 症状的研究重点。结果：根据来自 MS 社区的信息，我们概述了强调四种特别关注的症状的理由：疲劳、活动能力和上肢障碍、疼痛和认知障碍。抑郁、适应力、合并症和心理社会支持等因素会影响治疗效果。结论：这一协调一致的行动呼吁——呼吁研究界优先研究有效的症状管理策略，呼吁资助者支持这些策略——是解决患有进行性 MS 的人的康复研究空白的重要一步。