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组织二元性和竞争优势：战略敏捷性在探索-利用悖论中的作用
新市场进入者（Bican 和 Brem，2020；Khanagha、Volberda 和 Oshri，2014；Li，2020）。鉴于这些发展，双手灵巧的概念引起了越来越多的研究兴趣（例如，Cenamor、Parida 和 Wincent，2019；Markides，2013；Montealegre、Iyengar 和 Sweeney，2019）。双手灵巧是指将渐进的、更注重效率的创新与激进的、以新颖为导向的创新实践（例如，开发和探索）相结合，以取得短期成功和长期生存（例如，March，1991；Jurksiene 和 Pundziene，2016）。尽管实施探索或开发方法可能会对企业的竞争优势产生积极影响（O'Cass、Heirati & Ngo，2014），但这些取向很容易导致陷阱（Liu，2006）。虽然学者们已经分析了二元性对组织绩效（Menguc & Auh，2008；Sarkees、Hulland & Prescott，2010；Severgnini、Vieira & Galdamez，2018）和竞争优势（Jurksiene & Pundziene，2016）的影响，但结果在大小和方向上差异很大（Junni、Sarala、Taras & Tarba，2013），而且二元性是否会增加企业的竞争优势的问题仍未解决（O'Reilly & Tushman，2013）。学者们强调与双元化取向相关的问题，因为探索和利用的内在矛盾性质带来了相当大的管理问题（Lavie、Stettner 和 Tushman，2010；Raisch、Birkinshaw、Probst 和 Tushman，2009），进而对组织结果产生负面影响（Parida、Lahti 和 Wincent，2016；Vorhies、Orr 和 Bush，2011）。这对于初创企业尤其重要，因为企业家在极端环境中面临着这种双元化问题（Brem，2017）。我们的研究通过为传统的探索和利用模型引入新的概念，为正在进行的组织双元化讨论做出了贡献。战略敏捷性“被定义为企业不断更新自身并在不影响效率的情况下保持灵活性的能力”（Clauss、Abebe、Tangpong 和 Hock，2019 年，第 3 页），可以补充传统模型，因为它增加了对组织更新相关能力的视角，而不仅仅是关注战略导向（Klammer、Gueldenberg、Kraus 和 O'Dwyer，2017 年）。战略敏捷性描述了组织快速响应不断变化的需求的能力，最终目的是提高竞争优势（Brand、Tiberius、Bican 和 Brem，2019 ； Shin, Lee, Kim, & Rhim, 2015 ）。实证研究表明，战略敏捷性提高了现有企业的商业模式创新能力（ Arbussa、Bikfalvi 和 Marquès，2017； Clauss 等，2019； Doz 和 Kosonen，2010； Hock、Clauss 和 Schulz，2016），因此可能提供一种机制，可以在开发策略下促进更大的创新性。基于上述内容，本研究探讨了战略敏捷性是否
TAVAKOLI，Armin 等人。量子理论中的上下文相关性的界限和模拟。在：PRX quantum，2021 年，第 2 卷，第 2 期，第 020334 页。doi：10.1103
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具，用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性，我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反，这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后，我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释，从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分，我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本，它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息（否则是被禁止的）。在这两种情况下，我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本，并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
字符串和M理论中的全息复杂性物理字母B
编辑器：F。Bo我们已经在非符号全息模型中研究了纯化𝐸的纠缠，该模型是一个五维的爱因斯坦重力，并与标量场c耦合，具有非平凡势势𝑉（𝜙）。双重4维仪表理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出RG流。有三个参数，包括能量量表λ，模型参数𝜙和温度𝑇控制理论的行为。有趣的是，我们发现𝐸可以用作探测该理论在零温度和有限温度下的非统一行为的度量。此外，我们发现，如果有人考虑以λ
量子信息理论中的不对称克隆
我的第一句话要感谢我的主管ClémentPellegrini和Ion Nechita，这给了我在他们的监督和建议下获得博士学位的机会。在这三年中，他们的友善和支持是本文成功的必不可少的。感谢您给我机会参加许多会议，讲习班和暑期学校。这些宝贵的经验极大地丰富了我的研究和学术网络，我深表感谢。我要感谢Guillaume Aubrun，Omar Fawzi和Michael Wolf，他们接受了审查此手稿并非常小心。我还要感谢Antonio Ancin，Fabrice Gamboa和Maria Jivulescu接受我的论文辩护陪审团的成员。我要对DeMathématiquesde Toulouse研究所的常任成员和概率团队表示深切的感谢，我有机会讨论数学和其他学科。我特别感谢Tristan Benoist和Reda Chhaibi，他们的建议和鼓励对我的进步至关重要。，我要感谢所有是图卢兹量子团队的一员，或者过去曾与我们一起参加论文，实习或只是访问。感谢Arnaud，Pierre，Khurshed，Jan-Luka，Linda，Satvik，Qing-Hua，Sang-Jun以及今年加入我们的所有新学生。感谢我们的第一个博士后安娜！当然要感谢Faedi，我与他一起度过了很多小时的黑板或饮料。当然，感谢您帮助我提高塔罗牌技能。。我要感谢我在Math-ématiquesde Toulouse学院的所有博士生和博士后，我很高兴见面，并且我在公园里度过了一个愉快的时光，在实验室里度过了一段美好的时光，或者在公园里的野餐或Bier-Garten的饮料。感谢您组织实验室中的所有学生活动，尤其是学生研讨会。There are so many of you, so to mention just a few, thank you to Nicolas , Sophia , Paola , Lucas , Perla , Alberto , Fanny , Michèle , Clément , Étienne , Viviana , Anthony , Virgile , Joachim , Corentin , Mahmoud , Alain , Fu-Hsuan , Javier , Axel , Louis , I would also like to thank all the PhD students and在过去三年中，在理论物理实验室中欢迎我在物理学家中欢迎我的博士后。感谢您的所有游泳池，餐厅和电影夜晚。。感谢最好的咖啡室和研讨会上的所有讨论。特别感谢Bhupen，
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
Yang-Mills理论中一阶相变的状态方法的密度
𝑆𝑈（𝑁𝑁）仪表理论会经历反馈相变[1]。对这种过渡的非扰动研究从许多角度就可以对Yang-Mills理论的动力学有宝贵的见解。例如，一个人可以表征热力学可观察物的行为，这是颜色数量𝑁𝑁[2-4]的函数。早期宇宙中的一阶相变给引力波的烙印（例如参见参考文献。[5 - 8]）。这打开了令人兴奋的可能性，即将重力波用作标准模型以外的物理探针的其他探针。除其他应用外，该程序与标准模型的扩展相关，该标准模型提出了HIGGS领域，新的Top-Quark合作伙伴或暗物质候选者的综合性质，例如基于𝑆𝑝（4）仪表理论的候选者，最近在数字上研究了，例如参考。[9 - 13]。要理解由给定理论中相变的引力波的强度，需要对相关可观察物的非扰动计算进行。在此贡献中，我们使用线性对数松弛（LLR）算法[14]在𝑆𝑈（3）Yang-Mills中报告了计算。对于该系统，最近在参考文献中提供了对潜热的高精度计算。[15]。使用与我们在这里讨论的类似方法的计算，但是在参考文献中讨论了靶标𝑆𝑈（4）。[16]。这项工作的一部分已在参考文献中报告。[17]，我们将读者推荐给读者进行互补讨论。正在准备更广泛的出版物[18]。本工作的其余部分的结构如下。在教派中。2我们提供了晶格系统的描述，算法的博览会以及对数值实现的讨论。第3节报告了我们的数值发现。最后，我们的结论和未来工作的概述是在本节中给出的。4。
社交媒体在疫苗拒绝论中的作用
○ 制定规则来控制社交媒体算法如何传播内容。也许应该从双方的观点来传播内容，而不是只从一种观点来传播。这样做不会破坏言论自由。○ 教育计划帮助人们发现和避免错误信息。● 未来研究：
过去和现代经济理论中的预期
Arrow K.、Debreu G. [1954],《竞争经济中均衡的存在性》，计量经济学，22(3)，265-290。Friedman M.、Savage, LJ [1948],《涉及风险选择的效用分析》政治经济学杂志，56(4)，279-304。Friedman M.、Jacobson Schwartz A. [1982],《美国和英国的货币趋势。它们与收入、价格和利率的关系，1867-1975》，芝加哥，芝加哥大学出版社。Hicks, JR [1932],《工资理论》，伦敦，Macmillan & Co. Hicks, JR [1939],《价值与资本。对经济理论一些基本原理的探究》，牛津，牛津大学出版社。
基因编辑辩论中的公众结构
基因编辑辩论中的公众结构 Morgan Meyer CSI-i3、巴黎高科矿业大学、PSL、法国国立科学研究院 世界卫生组织（WHO，《制定人类基因组编辑治理和监督全球标准专家咨询委员会》，2019 年，第 28 页）在其关于基因编辑治理的背景文件中写道：“这些年来，以及自 CRISPR-Cas9 发现以来，人们普遍认为需要让公众参与到基因组编辑辩论中。” 世卫组织进一步指出，包括科学家、国家科学院、伦理学家以及患者在内的各种利益相关者都呼吁进行公开辩论和对话。 如今，这种对公众的考虑并不少见；一些作者观察到，机构和政府内部的决策过程已通过公众参与而显著开放，沟通如今已成为“治理的基本要素”（Irwin，2010 年，第 107 页）。这种新的、更具包容性的治理形式促进了公众的积极参与，公众不再被视为无知或不理性的，而是一个需要咨询的实体。这些包容性的治理形式只是技术与公众之间可能出现的诸多纠葛之一：许多人坚信公众不应参与决策，科学进步只需要被“接受”。其他人仍然设想公众成员可以通过自制 CRISPR 套件和与所谓的“生物黑客”合作成为基因编辑的积极用户。这篇评论仔细研究并分析了公众在基因编辑辩论中的不同想象和定位。我认为，还有更深入分析公众结构的空间。基因编辑的应用领域从健康到环境和农业。该技术被认为可以治疗艾滋病毒、莱伯氏先天性黑蒙、镰状细胞病、囊性纤维化和β地中海贫血等疾病。农业领域经常引用的例子包括培育无角奶牛、不褐变的蘑菇，以及更普遍的培育更具有抵抗力或营养品质更高的植物。关于环境问题，基因编辑可能用于对抗生物多样性丧失和救助濒危物种（如鸟类）、控制入侵物种（如老鼠和兔子）、复活灭绝物种（如猛犸象）和控制害虫（通过针对昆虫和其他疾病媒介）。虽然基因编辑在许多领域都有影响，但本文将首先关注农业领域的公开辩论。公众类型公众的初步定位可以总结如下：公众必须接受。诸如“公众接受”和“消费者接受”之类的术语在辩论和学术出版物中很常见。仅举一个例子，我们读到人们需要“了解基因组编辑介导的植物育种的好处，信任相关法规”，并且“谨慎的风险-收益沟通”是必要的（Ishii & Araki，2016，第 1507 页）。公众在这里被定位为一个被动群体，而感知到的挑战是教育、告知和说服公众基因编辑的积极特征。科学家和政策制定者对“接受”一词的重视引出了一个问题：为什么尽管围绕转基因生物存在争议、呼吁“负责任”创新以及对赤字模型的批评，但公众仍然经常被描绘成无知的。
第一控制论中的本体论和信息政治
为什么我们应该考虑“21 世纪的控制论”？我可以列举四个原因。首先，也许“21 世纪的控制论”在某种程度上已经存在。很明显，控制论所推广的概念和技术比以往任何时候都更加普及。术语“反馈”和“信息”的传播具有里程碑意义，并且与“控制论”这一符号的使用率下降无关。换句话说，我们正在见证所谓的“没有控制论的控制论”，即其概念和人工制品的传播，但不再是过时的标签。有第一代控制论，与维纳、麦卡洛克和冯·诺依曼等人物有关，还有“第二代控制论”，以自组织为中心，与冯·福斯特和瓦雷拉等人有关。现在，我们可能正处于“第三次控制论”的开端，我们不应该再提及名人的名字，而应该提及谷歌、亚马逊、Facebook 或 OpenAi 等公司的名字。这会不会就是难以捉摸的“21 世纪控制论”，一个没有说出名字的第三次浪潮？