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学生技术费委员会官方会议会议记录
a。细则更新b。[讨论]特别分配建议23S0410 c。 [讨论]特别分配建议23S0411 d。 [讨论]特别分配建议23S0412 e。 [讨论]特别分配建议23S0413 f。 [讨论]特别分配建议23S0414 g。 [讨论]特别分配建议23S0415 h。 [讨论]特别分配建议23S0416 i。[讨论]特别分配建议23S0417 j。[讨论]特别分配建议23S0418 k。 [讨论]特别分配建议23S0419 l。 [讨论]特别分配建议23S0420 m。 [讨论]特别分配建议23S0421 VIII。委员会更新IX。椅子更新X.休会
常见问题 天然气附加费和天然气储存中和费
征收天然气附加费的背景是联邦政府颁布的《天然气价格调整条例》，该条例于2022年8月9日生效。根据该条例，直接受到天然气进口总量大幅减少影响的天然气进口商有权获得替代采购部分额外成本的经济补偿，前提是天然气采购合同是在2022年5月1日之前签订的。原则上，受影响的额外成本的赔偿要求将只从2022年10月1日起存在。天然气进口商还有权在每月15个工作日之前向市场区域经理提交下个月赔偿要求的预付款申请。根据2022年9月19日对《天然气价格调整条例》的修订，2022年10月和11月的预付款不得早于2022年10月31日；这也适用于 2022 年 9 月 20 日之前提交的申请。分期付款应在提交申请后的十个工作日内到期，但不得早于要求分期付款的月份前一个月的 20 日。符合条件的公司有权获得 THE 的补偿，THE 将通过燃气附加费向市场区域的平衡组经理收取相应的费用。
65 年后费曼对量子计算的设想
1959 年，诺贝尔奖获得者理查德·费曼发表了题为“底部还有足够的空间”的演讲，他强调，为了大幅加快计算速度，我们需要将计算机组件制造得更小——一直到分子、原子甚至基本粒子的大小。在这个层面上，物理学不再由确定性的牛顿力学来描述，而是由概率量子定律来描述。正因为如此，计算机设计师开始思考如何基于非确定性元素设计一台可靠的计算机——这种想法最终导致了现代量子计算的思想和算法。因此，我们有一条加快计算速度的直接途径：学习如何使用分子、原子，然后是基本粒子作为计算设备的构建块。但是，如果我们达到基本粒子的大小会怎样？乍一看，我们似乎将达到计算机速度的绝对极限。然而，正如我们在本文中所展示的，我们可以通过利用基本粒子的内部结构来进一步加快计算速度：例如，质子和中子由夸克组成。有趣的是，相应的数学与所谓的彩色光学计算非常相似——在计算中使用不同颜色的光。
费森尤斯 2021 年年度报告
作为 FME 25 计划的一部分。未来，简化后的架构将仅包含两个全球分部：在护理支持分部，费森尤斯医疗将其之前分散的产品业务整合到一个全球医疗技术框架下。全球医疗保健服务业务将合并到护理交付分部。通过这种方式，公司旨在变得更加敏捷，更好地利用现有的专业知识，加速创新，并以更有针对性和更有效的方式部署其资本。随着新全球运营模式的实施，费森尤斯医疗预计到 2025 年每年将减少 5 亿欧元的成本。
费森尤斯 2021 年年度报告
作为 FME 25 计划的一部分。未来，简化后的架构将仅包含两个全球分部：在护理支持分部，费森尤斯医疗将其之前分散的产品业务整合到一个全球医疗技术框架下。全球医疗保健服务业务将合并到护理交付分部。通过这种方式，公司旨在变得更加敏捷，更好地利用现有的专业知识，加速创新，并以更有针对性和更有效的方式部署其资本。随着新全球运营模式的实施，费森尤斯医疗预计到 2025 年每年将减少 5 亿欧元的成本。
bose-fermi混合物中复合费的定量理论ν= 1
复合费用理论提供了一个简单且统一的图片，以了解量子厅制度中的大量现象学。然而，在单个Landau级别中正确提出这一概念仍然充满挑战，这在强磁场的极限下提供了相关的自由度。最近，在Landau级填充因子ν= 1的玻色子的低能量非交通局部理论已由Dong和Senthil [Z. Dong和T. Senthil，物理。修订版b 102，205126（2020）]。在长波长和小振幅量规的极限中，他们发现它减少了复合效率液体的著名的Halperin-Lee阅读理论。在这项工作中，我们考虑了总填充因子ν=1。与以前的工作不同，可以通过更改玻色子的填充因子来调节混合物中复合费米的数量密度，νB= 1 -νf。这种可调节性使我们能够研究稀数极限νb≪1，从而可以对能量分散剂和复合费米子的有效质量进行受控且渐近的精确计算。此外，通过合理的场理论对低能量描述的近似显然是合理的。最重要的是，我们证明，由于存在复合玻色子冷凝物，量规的弹性获得了希格斯的质量，因此该系统的行为就像真正的landau-fermi液体。与稀有极限中的四边形相互作用无关，我们能够获得该复合费米子费米液体的渐近确切特性。在νf ≪1的相对极限中，希格斯质量为零，随着温度升高，我们发现费米液体和非芬米液体之间的交叉。在实验或数值上观察这些特性不仅提供了不仅是复合费米子及其形成的费米表面的明确证据，而且还提供了由于强相关性而引起的新出现的量规场及其爆发。
MRS标题36，第719章。回收援助费
所有版权和其他法定文本的权利均由缅因州保留。本出版物中包含的文本反映了通过第131缅因州立法机关的第二次常规会议进行的变化，并且持续到2025年1月1日。文本如有更改，恕不另行通知。这是一个未经国务卿正式认证的版本。请参阅缅因州修订的法规，并为经过认证的文本补充。
养和医院利用人工智能加速严重急性中风患者的诊断和评估
（2021年1月25日，香港）养和医院推出针对严重急性中风患者的优化计划，利用人工智能（AI）根据神经血管磁共振成像（MRI）和灌注扫描判断可挽救脑组织的数量和百分比，让医生判断病人是否适合接受血管内治疗（动脉血栓切除术），为错过中风后3小时黄金治疗窗口的患者带来更多治疗选择的希望。八个月前，养和医院推出急性中风启动计划2.0（ASAP 2.0），成为香港首家应用人工智能增强型脑血管成像系统RapidAI软件进行中风诊断和治疗的医疗机构，也是本港首家为缺血性中风患者提供24/7急性中风服务和动脉血栓切除术的私家医院。两名急性中风患者在人工智能系统的引导下接受了脑血管造影血栓切除术，取得了理想的治疗效果。养和医院一直以先进的医疗技术服务病人。人工智能系统的应用，让我们能够突破急性中风黄金3小时时间窗的限制，评估可挽救与不可逆受损脑组织的数量和比例。随着 ASAP 2.0 的推出，发病后3小时以上抵达医院的严重缺血性中风患者可以接受 RapidAI 软件的灌注扫描和评估。灌注扫描和人工智能系统的结合提供了客观的测量结果，以指导神经科医师和神经外科医生确定患者是否适合接受脑血管造影血栓切除术，而不局限于发病后3小时内。也就是说，急性中风患者越早接受治疗，康复的机会就越大。这项加强版2.0计划将以现有的ASAP 1.0计划为基础，该计划于2016年启动，至今已处理了98起个案。评估和治疗是ASAP的两个基本服务方面。任何疑似中风患者抵达24小时门诊部后，驻院医生将优先为患者进行评估。如果初步诊断为急性中风，ASAP 1.0将启动，并优先为患者进行CT脑部扫描，以区分出血性或缺血性中风，同时将召回院内神经科医生进行评估。ASAP 1.0计划主要针对在发病后3小时内出现的急性缺血性中风患者，为他们提供静脉溶栓治疗（即通过注射药物溶解血管中的血栓，恢复脑血流）。一般来说，中风后 3 小时内开始溶栓治疗效果最好，4.5 小时内开始治疗，部分患者可能会有好转。对于接受静脉溶栓治疗后病情仍未好转，或到达医院时已超过静脉溶栓治疗时限的严重中风患者，将启动 ASAP 2.0，安排他们
与养牡蛎（Crassostrea gigas）及其周围环境相关的微生物群落的多样性和转移，中国
摘要：泵送热能存储（PTE）的研究引起了科学界的极大关注。它更好地适合特定应用程序，以及对创新储能技术开发的日益增长的需求，这是引起这种兴趣的主要原因。文献中使用了Carnot Battery的名称（CB）来参考PTES系统。目前的论文旨在开发包括高温两阶段热泵（2SHP），中间热储存（潜热）和有机兰金循环（ORC）的CB的能量分析。从广义的角度来看，考虑到HP的两种热量输入：地面中的冷储液（在全年的恒温为12℃）和80℃（热整合PTES-TI-PTES）中进行热量存储。第一部分定义了HP和ORC的简单模型，其中仅考虑周期的效率。在此基础上，识别存储温度和流体的种类。然后，考虑到更现实的模型，热交换器的恒定大小以及扩展器和压缩机的外部设计操作，计算了预期的功率（往返）效率。该模型是使用工程方程求解器（EES）软件（学术专业V10.998-3D）模拟的，用于几种工作流体和不同的温度水平，用于中级CB热量存储。此外，当HP工作流体（在同一情况下）更改为R1336MZZ（Z）时，往返全负载和零件载荷效率分别降至72.4％和46.2％。结果表明，基于TI-PTES操作模式（甲苯作为HP工作流体）的场景达到了全负载时达到80.2％的最高往返效率，而在零件负载（25％的负载的25％）中，往返额效率为50.6％。这项研究的发现提供了基于混合构成线性编程（MILP）算法的热性经济优化模型，可以在热经济优化模型中进行线性性和使用。
草豌豆双重目的干物质和种子在不同环境的雨养条件下产生
草豌豆（lathyrus sativus L.）由于其有利的农艺特征，包括一种强大的根系，它深入渗透到土壤中，及其针对各种生物和非生物胁迫的弹性，这是可持续农业的绝佳选择。在这项研究中，在“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Kuhdasht”和“ Shirvan-Chardavol”地点的“ Gachsaran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”，“ Mehran”的雨水基因型的干燥产量和种子产量连续三年连续三年评估。使用随机完整的块设计进行了实验现场试验，并将每个实验设置复制三次。描述性统计量显示出4.030（吨/ha）和1.530（吨/ha）的平均值，表型系数分别为54.77和61.56，用于干燥的产量和种子产量。地理，气候和缘变量对产量测量的投影描述了四个研究环境之间的显着差异。高程对Mehran位置的干物质和种子产量产生更大的影响。降雨和相对湿度的气候因素分别在“ Gachsaran”和“ Shirvan-Chardavol”中起着重要作用。对于种子产量，与温度相关的属性在“ Mehran”位置更为重要。观察到低宽义的遗传力，基因型 - 环境相互作用的R 2显示了GEI的干燥产量（0.126）和种子产量（0.223）。基于脉冲的稳定性指数分别显示G10和G13是种子产量和干燥物产量的优质基因型。AMMI1和AMMI2都可以识别出其他基因型的不稳定基因型，并且AMMI都将基因型G10和G3识别为高产物且稳定的基因型。使用GGE Biplot鉴定出三个和两个大环境，以进行干燥的产量和种子产量。对于被识别的巨型环境，G1，G13和G2，以及种子收益的大型环境，可以引入G10和G15。“ Mehran”和“ Gachsaran”从研究的位置出来，考虑到干燥的产量和种子产量，并且为了进一步的GE相互作用研究，最好在这些位置建立适应性试验。该研究得出结论，考虑到环境因素的影响，为了促进雨水供应区域的可持续农业，培养已鉴定的草豌豆基因型的培养具有希望。