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专利丛林和产品跳跃 - 参议院司法委员会
主席 Durbin、排名成员 Graham 和委员会成员：我叫 William Feldman。我是哈佛医学院和布莱根妇女医院的肺病专家、重症监护医师和卫生政策研究员，同时在肺病和重症监护医学科和药物流行病学和药物经济学科任职。我是法规、治疗和法律计划 (PORTAL) 的教员，该计划是美国最大的非行业资助研究中心之一，致力于研究药物的使用、成本、法规和结果。我还担任布莱根妇女医院伦理委员会的联合主席，并教授和指导来自哈佛学院、哈佛医学院以及哈佛教学医院住院医师和研究员项目的学员。在接受医学培训期间，我亲眼目睹了患者经常买不起药，导致服药依从性下降和结果恶化，我对药品定价产生了兴趣。 2017 年我开始从事肺科研究时，美国市场上没有一款用于治疗哮喘或慢性阻塞性肺病 (COPD) 的仿制吸入器，而自 1956 年第一批定量吸入器进入美国市场以来，已批准了数十种品牌版本。1 过去几年中，我与同事们开展了一系列研究，以了解制药公司如何利用专利制度限制仿制药竞争并在保持高价的同时保持市场独占性。今天，我很荣幸能与大家讨论这项研究，以及我们可以采取哪些措施来改善竞争，造福患者。首先，我将简要介绍制造商为延缓仿制药竞争而采用的不同策略。然后，我将讨论一种特别容易受到专利滥用影响的药品：药物-器械组合，其中包含与输送装置一起出售的活性药物化合物。 2 我的评论将集中在吸入器和胰高血糖素样肽-1 (GLP-1) 受体激动剂上，这是目前美国销售的两大类药物-设备组合。然后，我将简要介绍其他药品（药物-设备组合除外），并提出一系列政策改革，这些改革可能有助于促进小分子药物仿制药进入整个制药系统。 1. 品牌公司如何寻求延缓仿制药竞争 美国政府授予品牌制药公司在一定时间内销售处方药的权利，不受直接仿制药竞争的影响，一旦专利保护结束，仿制药公司就可以进入市场。这种竞争是迄今为止降低美国处方药价格的最重要工具。尽管大约 80% 的处方是仿制药，但这些处方仅占总支出的 20%。 3 由于每个
无处不在的光真实空间配对与远程跳跃和互动
我们系统地检查了多距离跳跃及其与扩展相互作用的协同作用会导致光对。对对具有较大现场排斥（𝑈）的稀释延长哈伯德模型，以及近近和下一期的邻居跳跃（𝑡'和𝑡'）和吸引力（𝑉'和𝑉'），用于立方体和四方lattices。 𝑡'和𝑉'的存在促进了光对。 对于四方晶格，𝑡'<0对可以比非相互作用的颗粒更轻，并且形成了 - 对称对。 估计对bose-Einstein凝结（BEC）的紧密填料过渡温度𝑇∗，为𝑘∼〜0。 1𝑡，其中𝑡是笛卡尔轴上跳的几何平均值。 当对具有𝑑-对称性时，冷凝水具有𝑑波特性。 因此，存在𝑡'和𝑉''的存在会无处不在地导致很小的强结合对，其逆质量是线性的，这可能导致高温BEC。对具有较大现场排斥（𝑈）的稀释延长哈伯德模型，以及近近和下一期的邻居跳跃（𝑡'和𝑡'）和吸引力（𝑉'和𝑉'），用于立方体和四方lattices。𝑡'和𝑉'的存在促进了光对。对于四方晶格，𝑡'<0对可以比非相互作用的颗粒更轻，并且形成了 - 对称对。估计对bose-Einstein凝结（BEC）的紧密填料过渡温度𝑇∗，为𝑘∼〜0。1𝑡，其中𝑡是笛卡尔轴上跳的几何平均值。当对具有𝑑-对称性时，冷凝水具有𝑑波特性。因此，存在𝑡'和𝑉''的存在会无处不在地导致很小的强结合对，其逆质量是线性的，这可能导致高温BEC。
具有商业载荷的微电网的跳跃线性二次控制
摘要：由于衰老的电网基础设施和可再生能量的使用增加，微电网（µ网格）已成为有希望的范式。可以合理地期望它们将成为智能电网的基本构建基块之一，因为有效的能源传输和µ网格的协调可以帮助维持区域大规模动力机的稳定性和可靠性。从控制的角度来看，µ网格的关键目标之一是使用本地生成和存储进行负载管理以进行优化的性能。完成此任务可能具有挑战性，尤其是在本地一代在质量和可用性上都无法预测的情况下。本文建议通过制定新的最佳能源管理计划来解决该问题，该计划满足供求的要求。将在以下模型网格中描述的方法作为随机混合动力学系统。跳跃线性理论用于最大化存储和可再生能源的使用，马尔可夫链理论用于模拟基于真实数据的间歇性生成可再生能源的生成。尽管模型本身是相当笼统的，但我们将专注于太阳能，并将相应地定义性能度量。我们将证明在这种情况下，最佳解决方案是具有分段恒定增益的状态反馈定律。的仿真结果以说明这种方法的效果。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
使用机器学习算法的财务时间序列中的跳跃检测
本文的本版本已被接受以供出版，经过同行审查（适用），并受到Springer Nature的AM使用条款的约束（https://www.springernature.com/gp/gp/open-research/policies/accepted-manuscript-terms），但并不是记录和未反映后的记录和任何更正的版本。记录版本可在线获得：http：//dx.doi.org/10.1007/s00500-019-04006-2。
超导量子比特的非厄米动力学中的量子跳跃
耗散在自然界中普遍存在；例如原子核的放射性衰变和吸收介质中的波传播，耗散是这些系统与不同环境自由度耦合的结果。这些耗散系统可以用有效非厄米汉密尔顿量进行现象学描述，其中引入非厄米项来解释耗散。非厄米性导致复杂的能谱，其虚部量化系统中粒子或能量的损失。非厄米汉密尔顿量的简并性称为异常点 (EP)，其中特征值和相关的特征态合并 [1,2]。 EP的存在已在许多经典系统中得到证明[3-11]，并应用于激光模式管理[12-14]、增强传感[15-20]和拓扑模式传输[21-24]。
具有多个跳跃连接的注意力 3D U-Net 用于脑肿瘤图像分割
摘要：在使用传统和新型机器学习和深度学习技术的研究人员中，二维医学图像分割模型很受欢迎。此外，由于近年来对三维体积创建进行了大量研究，三维体积数据最近变得更加容易获取。利用这些三维数据，研究人员已经开始研究创建三维分割模型，如脑肿瘤分割和分类。由于使用三维数据可以比二维数据提取出更多关键特征，三维脑肿瘤检测模型在研究人员中越来越受欢迎。到目前为止，各种重要的研究工作都集中在 3D 版本的 U-Net 和其他流行模型上，如 3D U-Net 和 V-Net，同时也做了一些出色的研究工作。在本研究中，我们使用了三维脑图像数据，并基于 3D U-Net 模型创建了一个新架构，该模型使用多个跳过连接和具有成本效益的预训练 3D MobileNetV2 块和注意模块。这些预训练的 MobileNetV2 模块通过提供较小的参数来辅助我们的架构，以在我们的计算能力方面保持可操作的模型大小，并帮助模型更快地收敛。我们在编码器和解码器模块之间添加了额外的跳跃连接，以简化两个模块之间提取特征的交换，从而最大限度地利用特征。我们还使用注意模块来过滤掉通过跳跃连接传入的不相关特征，从而在提高准确性的同时保留了更多的计算能力。
低点式区域的频率跳跃序列集在上的锤子相关性
摘要频率跳跃序列（FHSS）的大道锤锤相关性（APC）的研究是一个困难的问题，在文献中尚未引起足够的关注。对于低点式区域（LHz）FHSS，APC的研究变得更加困难。我们在APC（LHZ-APC FHSS）下称它们为LHz FHSS。lhz-apc FHSS。首先，我们建立了LHZ-APC FHS集的家庭大小的界限。然后，我们提出了一种基于常规hamming相关性（常规PC FHS集合）的常规FHS集的LHz-APC FHS集构建方法。通过选择不同的常规PC FHS集合，我们获得了三类LHz-APC FHS集，其家庭尺寸根据此新界限是最佳或接近最佳的。此外，我们修改了施工方法，并获得了具有最佳家庭规模的更多新的LHZ-APC FHS集合。
超导量子比特的非厄米动力学中的量子跳跃
耗散在自然界中普遍存在；例如原子核的放射性衰变和吸收介质中的波传播，耗散是这些系统与不同环境自由度耦合的结果。这些耗散系统可以用有效非厄米汉密尔顿量进行现象学描述，其中引入非厄米项来解释耗散。非厄米性导致复杂的能谱，其虚部量化系统中粒子或能量的损失。非厄米汉密尔顿量的简并性称为异常点 (EP)，其中特征值和相关的特征态合并 [1,2]。许多经典系统 [3-11] 已证明有效哈密顿的存在，并应用于激光模式管理 [12-14]、增强传感 [15-20] 和拓扑模式传输 [21-24]。尽管有效哈密顿方法是几十年前作为量子测量理论的一部分发展起来的，但最近对单电子自旋 [25,26]、超导量子比特 [27] 和光子 [28-30] 的实验扩大了人们对非厄米动力学中独特量子效应的兴趣。已经采用两种方法来研究量子区域内的非厄米动力学。第一种方法是通过将非厄米哈密顿量嵌入到更大的厄米系统中 [25,26,30]，通过称为哈密顿膨胀的过程来模拟这些动力学。第二种方法是将非厄米动力学直接从耗散量子系统中分离出来 [27] 。为了理解这种方法，回想一下耗散量子系统通常用包含两个耗散项的林德布拉德主方程来描述：第一个项描述系统能量本征态之间的量子跳跃，第二个项产生相干非幺正演化 [31 – 33] 。通过抑制前一个项，得到的演化是
量子在人类生物文化进化中跳跃以及与颅能力的关系
摘要：只能通过考虑相互作用以塑造人性的遗传系统：生物学和文化的遗传系统才能理解。虽然发展智力能力是人类进化的关键因素，但它们与文化的进步很少形成对比。从过去的700万年开始的193种本蛋白化石的颅能数据以及考古记录中数量和复杂性增加的伪像，以证明大约200万年前的大脑规模增加和文化发展的一致性。我们的生物文化进化表明，沿着适用于两个域的时轴沿着许多量子飞跃。首先，人类离开了规范的进化途径，该途径与所有其他生物有关，通过使用复杂的工具增强其效果并进行了限制；其次，它们变成了象征性物种。最后，人类现在面临着一个新的挑战：“故意进化”。按时间顺序，这些量子飞跃对应于这里用作认知性能的颅能数据。这种贡献试图证明这种并行的发展，并为人类生物文化进化的简单而普遍的模型提出了主张。将模型推断到未来，表明人类作为生物实体，不一定会持续存在。