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具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
零...
摘要 - 在经典的损失源编码问题中，一个编码长的源符号块，使扭曲能够接近最终的香农限制。这种块编码方法引入了较大的延迟，这在许多延迟敏感的应用中是不可取的。我们考虑零延迟情况，其中的目标是在没有任何延迟的情况下编码和解码有限的Alphabet Markov源。已经表明，这个问题将自己适合随机控制技术，从而导致存在，结构和一般的结构近似结果。但是，到目前为止，这些技术仅导致了代码设计的计算算法实现。为了解决这个问题，我们提出了一种可实现的强化学习设计算法，并严格证明其渐近最佳性。特别是，我们表明可以使用量化的Q学习算法来获得此问题的近乎最佳的编码策略。证明是基于量化Q学习的最新结果的基础，该Q学习是针对弱伙伴控制的马尔可夫链，其应用需要开发有关规律性和稳定性属性的技术结果，并将最佳解决方案与折扣和平均成本无限的地平线标准问题联系起来。这些理论结果由模拟支持。
气候科学的科学综述：趋势的书目分析
由于温室效应的加剧，每年都会注意到有关气候变化的全球对话。气候作为环境的生理属性，会影响经济活动，包括农业专业，工业地点和运输。对气象和气候基础的意识对于了解影响企业或地区生态的大气过程是必要的。气候学是气象学的一部分，研究了气候形成，地理分布和历史动态的规律性。关于气候的第一个想法是在古希腊形成的。在17至18世纪，出现了基于气象观察的气候描述。E. Halley，J。Hadley和M. V. Lomonosov提出了关于大气循环对气候的影响的想法。在19世纪初，A。Humboldt开始对气候图和创建气候地图的系统描述。在接下来的几十年和几个世纪以来，气候预测的任务是考虑到不断增长的人为影响的需要，这仍然是关键任务之一。以前，已经进行了基于文献计量分析方法的类似研究。有一些论文使用文献计量学和科学计量方法来分析有关气候变化的出版物[7，8，9]，极端天气事件[10]，各个城市，地区和国家的气候学[11，12，13]以及其他高度专业的主题。但是，未发现将气候科学分析为具有多样性的知识领域的研究，而没有发现领土和部门局限性。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
无限量子信号处理
量子信号处理 (QSP) 使用大小为 2 × 2 的酉矩阵乘积来表示度为 d 的实标量多项式，并由 ( d +1) 个实数（称为相位因子）参数化。这种创新的多项式表示在量子计算中有着广泛的应用。当通过截断无限多项式级数获得感兴趣的多项式时，一个自然的问题是，当度为 d →∞ 时，相位因子是否具有明确定义的极限。虽然相位因子通常不是唯一的，但我们发现存在一致的参数化选择，使得极限在 ℓ 1 空间中具有明确定义。这种 QSP 的广义称为无限量子信号处理，可用于表示一大类非多项式函数。我们的分析揭示了目标函数的规律性与相位因子的衰减特性之间存在令人惊讶的联系。我们的分析还启发了一种非常简单有效的算法来近似计算 ℓ 1 空间中的相位因子。该算法仅使用双精度算术运算，并且当目标函数的切比雪夫系数的 ℓ 1 范数的上限为与 d 无关的常数时，该算法可证明收敛。这也是第一个在极限 d →∞ 中具有可证明性能保证的数值稳定相位因子查找算法。
通过表面限制的金属化石墨炔片中的分子轨道和晶格对称性组合实现非常规能带结构
基于石墨炔 (GY) 和石墨炔 (GDY) 的单层代表了下一代二维富碳材料，其可调结构和性能超越石墨烯。然而，检测原子级厚度的 GY/GDY 类似物中的能带形成一直具有挑战性，因为该系统必须同时满足长程有序和原子精度。本研究报告了在表面合成的金属化 Ag-GDY 薄片中形成具有介观（≈ 1 μ m）规律性的能带的直接证据。采用扫描隧道和角度分辨光电子光谱，分别观察到费米能级以上实空间电子态的能量相关跃迁和价带的形成。此外，密度泛函理论 (DFT) 计算证实了这些观察结果，并揭示了蜂窝晶格上双重简并的前沿分子轨道产生接近费米能级的平坦、狄拉克和 Kagome 能带。 DFT 建模还表明原始薄片材料具有固有带隙，该带隙保留在具有 h-BN 的双层中，而吸附诱导的带隙内电子态在 Ag-GDY 装饰银的 (111) 面的合成平台上演变。这些结果说明了通过原子精确的二维碳材料中的分子轨道和晶格对称性设计新型能带结构的巨大潜力。
BS 2024 XX ART 发行人内部治理指南草案最终报告).docx
该指南通过规定管理机构的任务、职责和运作以及 ART 发行人的组织要求，详细说明了第 2023/1114 号条例 (EU) 中的各种治理规定，同时考虑到比例原则。该指南旨在确保妥善管理与 ART 发行人活动相关的所有风险，例如 ML-TF 风险、运营风险（包括欺诈、网络和合规风险）。此外，这些规定旨在为消费者和投资者提供适当的保护。需要在所有三道防线中管理风险。虽然企业需要管理其风险，但指南强调了第二道防线（独立风险管理和合规职能）和第三道防线（内部审计职能）的职责。该指南规定，所有 ART 发行人都应具有永久有效的合规职能，同时，根据比例原则，并非所有发行人都需要具有风险管理和内部审计职能，但仍需要制定相应的政策和程序。 ART 发行人还应使用与其活动规模相称的资源，并应始终确保其活动执行的连续性和规律性。为此，ART 发行人应制定业务连续性政策，以确保在其系统和程序中断的情况下，能够执行与资产参考代币相关的核心活动。
利用集成储能系统平衡光伏发电量
摘要：风能和太阳能等可变可再生能源在能源结构中的广泛渗透，保证了向脱碳和可持续能源系统的过渡以及实现气候目标的实现。然而，这些能源的不稳定性与不可预测性主要影响其工厂的生产。因此，需要公用事业规模的能源存储来帮助平衡供需，从而防止可能导致不同电网层面出现问题的不平衡。在本研究中，作者的专利能源存储技术，即综合能源存储系统 (I-ESS)，与 10 MW p 太阳能发电厂相结合。光伏发电厂和 I-ESS 单元充当虚拟发电厂 (VPP)。所选的 VPP 管理策略试图优化发电厂提供稳定电力输出的每日小时数。数值模拟表明，VPP 发电厂可以有效地平滑光伏峰值并管理电力供应。具体来说，通过定义一种新指标来表示向电网提供的常规电力小时数加上备用装置中存储的能量与一年中的总小时数之比，结果表明，就光伏输出而言，VPP 规律性相对较高，范围从 12 月的 50% 的低点到 8 月的 87% 的高点。因此，拟议的 VPP 安排似乎是一种推动碳中和转型的有前途的技术。
脑电图研究
在一个称为统计学习的过程中，人脑从周围环境中提取统计规律性。行为证据表明，发育阅读障碍会影响统计学习。然而，很少有研究评估发育阅读障碍如何影响这种类型的学习的神经加工。我们使用脑电图来探索发育阅读障碍患者的统计学习 - 对过渡概率的敏感性的重要方面的神经相关性。被诊断出患有发育阅读障碍的成年人（n = 17），对照（n = 19）暴露于连续的声音三胞胎流。经常，鉴于三胞胎的前两种声音（“统计偏差”），三胞胎结尾的过渡概率很低。此外，每隔一段时间都会从一个偏差的位置（“声学偏差”）出现三胞胎结尾。我们检查了统计变异者（SMMN）引起的不匹配负性，并通过位置偏差（即声学变化）引起的MMN。声学异常引起对照组中比发育迟钝组大的MMN。统计偏差在对照组中引起了一个小但很重要的SMMN，但在发育阅读障碍组中却没有。但是，两组之间的差异并不显着。我们的发现表明，在发育阅读障碍中，注意力障碍检测和隐性统计听觉学习都受到影响。