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策略投票的智慧
我们研究投票博弈，其中代理的偏好是内生的，由他们收到的信息决定，他们可以在团队中合作。我们表明，战略投票行为对导致“正确”决策有积极影响，优于信息投票和真诚投票等常见的非战略行为。我们的研究结果表明，战略投票有助于做出正确的决策。为此，我们研究了一个自然模型，其中选民在两个替代方案之间的偏好取决于一个不可直接观察的离散状态变量。每个选民都会收到与状态变量相关的私人信号。我们揭示了一个令人惊讶的平衡，即策略配置是一种强平衡，与在大多数代理人了解基本事实的条件下导致大多数代理人青睐的决策（称为知情多数决策）之间存在平衡：随着投票规模趋于无穷大，每个由战略代理人形成的𝜀 收敛到 0 的 𝜀 强贝叶斯纳什均衡都会导致知情多数决策，并且概率收敛到 1。另一方面，我们表明，只有在无偏见的情况下，信息投票才能导致知情多数决策，而只有当真诚投票也形成平衡时，它才能导致知情多数决策。
Doane University Par 什么是病原体？概述：目标：材料： 奖学金名称出现在您的学生帐户上。 问问专家 灰评论：老年血液学
- 提高免疫配合有助于确保学生和校园社区的安全。这对于我们校园人口的健康和福祉至关重要。- 酒精和药物使用教育，尤其是对一年级学生，有助于发展与物质有关的实践。通过拥有一个基于学生的程序并易于与学生相关的程序，我们可以继续看到学生的饮酒减少。- 作为一个免费烟草校园对整个多恩人口都有好处。这将是一种文化转变，需要时间来发展，并且在全国其他大学和大学中都会趋于趋势。拟议活动对学生的好处：最新的免疫接种使学生保持健康，并将使他们免于许多传染病。减少的物质使用可以使学生在课堂和课外活动中取得成功。作为一个免费烟草校园，学生的可能性很小，开始使用烟草，降低了肺的风险和其他要求的学生的癌症技能：强烈使用社交媒体。了解数据和大学年龄的人口。其他信息（首选参与 - 杂交的格式，混合，面对面的；合作伙伴组织的位置）：任何模式都将起作用。我们可以满足学生的需求。
基于泡利量子核分类的进化算法设计
摘要 最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。
圣地亚哥UC
总共可以评估113名妇女在MTB之后进行治疗。 54％的人接受了匹配的治疗。MS≥40％患者的总体反应率更高（30.8％V 7.1％； P = .001），无进展的生存率（PFS；危险比[HR] 0.51; 95％CI，0.31至0.85; P = .002），P = .002）以及趋势趋于趋势，趋势为趋势。 分析。PFS优势在多元分析中仍然显着（HR 0.5; 95％CI，0.3至0.8; P = .006）。更高的MTB建议合规性与改善的中位PFS（完成为9.0个月；部分为6.0个月；不合规性4.0个月； p = .004）和整体生存期（17.1个月完整； 17.8个月； 17.8个月；部分；部分；部分； p = .046）。完全符合MTB的患者的MS较高（P，.001）。在比较所有MTB依从性的多变量分析中，总体响应（HR 9.5; 95％CI，2.6至35.0; P = .001）和临床有益（HR 8.8; 95％CI，2.4至33.2; p = .001）的速率显着提高，具有更高的合规性。
Dicke 模型简介
Dicke 模型描述了量化腔场与大量两能级原子之间的耦合。当原子数量趋于无穷大时，该模型可以转变为超辐射相，属于平均场 Ising 普适性类。超辐射跃迁首次预测是在热平衡原子中发生的，最近利用光腔中原子制成的量子模拟器实现了这一转变，该模拟器既受到耗散也受到驱动。除了这种原子实现之外，Dicke 模型的量子模拟还在许多其他实验系统中得到提出，包括超导量子比特、囚禁离子以及对冷原子使用自旋轨道耦合。在本进度报告中，我们介绍了一些与 Dicke 模型相关的理论概念，回顾了超辐射相变的临界性质，以及平衡和非平衡条件的区别。此外，我们解释了超辐射相变与更常见的激光跃迁之间的根本区别。我们的报告主要关注单模光学腔中原子的稳定状态，但我们也提到了实时动力学的一些方面，以及其他量子模拟器，包括超导量子比特、捕获离子和对冷原子使用自旋轨道耦合。这些实现在描述平衡系统还是非平衡系统方面有所不同。
评估喷气噪声噼啪声的感知度
噼啪声是噪声的一种感知方面，由脉冲声冲击引起，可在超音速喷气式飞机（包括军用飞机和火箭）的噪声中观察到。整体和长期频谱噪声指标不能解释对噼啪声的独特感知。听力测试旨在更好地了解对噼啪声的感知，并检查其与物理噪声指标的关系，例如压力波形的一阶导数的偏度，以下称为导数偏度。据推测，随着导数偏度的增加，对噼啪声的感知趋于增加。对 31 名受试者进行了两次听力测试，以检查他们对噼啪声的感知。在第一次测试中，受试者比较并排序了包含噼啪声的声音。在第二次测试中，采用类别量表，受试者使用类别标签对噼啪声内容进行评分：1) 无噼啪声的平滑噪声，2) 无噼啪声的粗糙噪声，3) 零星或间歇性噼啪声，4) 连续噼啪声，5) 强烈噼啪声。顺序和评级测试都证实了对裂纹的感知和导数偏斜之间存在高度相关性。这些见解将有助于为社区噪音模型提供信息，使它们能够将喷气裂纹引起的烦恼纳入其中。
Brushbot Olympics
Brushbots轻松掉下来：考虑将电动机和其他物品附加到的位置，以创建平衡系统。重心是物体上的确切位置，在该物体的一侧与另一侧相同的重量。一旦您将重量更改为对象的任何地方，重心也会改变。可以平衡物体的易度性在很大程度上取决于其重心的位置。您考虑的一些想法……。*将电动机安装在末端。这将尽可能多地将振动转换为轴向运动。*将电动机安装在后端。这倾向于将设备从前刷毛上抬起并减少摩擦。*将电池安装在手柄端。（与上述类似的原理） *去除中间刷毛。这消除了不需要的中心刷毛的摩擦。*将刷毛分开。（与上述类似的原理） *在塑料中切一个插槽。最轻，最长的趋势趋于移动速度更快。（注意如何设计船） *切割塑料的侧面。（与上述类似的原理） *使用尾巴。这将倾向于将不必要的侧向运动转换为沿轨道的轴向运动。*通过通过不平衡的重量修改电动机轴来改变振动模式，这可能会产生更多的振动和/或减速电动机。
制作神经机器人和嵌合体
使用生物材料（细胞，组织和器官）制造活机是发育生物学和现代生物医学的挑战之一。再生潜力和免疫自卫机制的约束限制了该领域的进步。在这里，我们提出了与新的新兴参考物种的自我识别和祖先神经免疫体系结构有关的意外特征 - cenophores或梳子果冻。这些是最早生存的后代谱系的后代，具有独特的组织，器官和独立的动物特征的独立起源，例如神经元，肌肉，中胚层和穿透。因此，与双遗嘱人相比，c养家会趋于发展的复杂组织。然而，它们的神经和免疫系统可能在功能上耦合，从而实现了混合神经系统甚至整个动物的设计和实验构造。本报告说明了使用CTENOPHORES作为生物工程模型来建立嵌合动物和神经机器人的令人印象深刻的机会。来自三种c型物种（Bolinopsis，mnemiopsis和pleurobrachia）获得的神经动物和嵌合动物能够自主并生存数天。总的来说，生物多样性，细胞生物学和神经科学的统一为实验合成生物学打开了前所未有的机会。
变革性人工智能下的经济增长
至少自从赫伯特·西蒙在 1960 年预测人工智能将很快取代所有人类劳动力以来，许多经济学家就已经认识到，人工智能 (AI) 迟早会彻底改变全球经济。人工智能可能会对各种领域产生变革性影响；事实上，它可以改变市场结构、教育价值、地缘政治力量平衡以及几乎任何其他事物。我们将重点关注经济学中最明确和研究最深入的三类潜在变革：对产出增长、工资增长和劳动力份额的潜在影响，即作为工资支付的产出份额。在所有方面，我们将关注长期影响，而不是转型动态。我们不会试图预测未来，而是将重点放在调查经济学文献中确定的各种可能性上。标准增长模型表明，人工智能对产出增长率的潜在影响可能表现为： • 增长率下降，甚至可能为负值； • 增长率永久性增加，因为工业革命将全球增长率从接近零提高到每年超过 2%； • 增长持续加速，随着时间趋于无穷大，增长率无限增长（根据 Aghion 等人(2019) 的说法，我们称之为“I 型增长爆炸”）；甚至 • 增长率加速到足以在有限时间内产生无限产出（“II 型增长爆炸”）。1
人类与人工智能：复杂工程设计过程中数据驱动的实时流程管理方法
事实证明，管理团队的设计过程可以大大改善解决问题的行为和最终结果。自动化此活动为提供干预措施提供了重要机会，这些干预措施可以动态适应团队的状态，从而获得最大的影响。在这项工作中，创建了一个人工智能 (AI) 代理来实时管理工程团队的设计过程，跟踪多学科团队在复杂设计和路径规划任务期间的行动和沟通特征。团队也被置于人类流程经理的指导之下，以便进行比较。至于结果，在两种管理类型下，团队的表现同样出色，而 AI 管理的团队的表现趋于更出色。管理者的干预策略和团队对这些策略的看法也被探讨，揭示了一些有趣的相似之处。人工智能和人类流程管理者都主要关注基于沟通的干预，尽管在团队角色之间干预的分配上开始出现差异。此外，团队成员认为人工智能和人类管理者的干预同样相关且有帮助，并相信人工智能代理对团队的需求同样敏感。因此，总体结果表明，本研究中引入的人工智能管理代理能够匹配人类的能力，显示出自动化管理复杂设计流程的潜力。[DOI：10.1115/1.4052488]