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10 月，东卡罗来纳大学自豪地在橡树山高尔夫乡村俱乐部主办了 2024 年美国大联盟越野锦标赛。东卡罗来纳大学表现出色，现场气氛热烈，男子队夺得第十个冠军头衔（连续第三个冠军），女子队则获得了令人印象深刻的第三名，展现了她们的实力。
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杜克能源卡罗莱纳有限责任公司诉AG 保险。 SA/NV，2020 NCBC 46。
Pillsbury Winthrop Shaw Pittman LLP，由 Matthew G. Jeweler、Mark J. Plumer、W. Kirk Gandy、Barry Fleishman、Aaron D. Coombs、William C. Miller 和 Jeffrey W. Mikoni 代表；Hunton & Williams LLP，由 A. Todd Brown 和 Ryan G. Rich 代表，代表原告 Duke Energy Carolinas, LLC 和 Duke Energy Progress, LLC。Rivkin Radler LLP，由 Steven Zuckermann、Alan S. Rutkin、George D. Kappus、Greg E. Mann 和 Gregory J. Klubok 代表；Goldberg Segalla，由 David G. Harris, II 和 David L. Brown 代表，代表被告 Associated Electric and Gas Insurance Services Ltd.、Berkshire Hathaway Direct Insurance Company 和 TIG Insurance Company 代表。 Squire Patton Boggs (US) LLP，由 Paul Kalish 和 Eridania Perez 代理，以及 McAngus Goudelock & Courie，由 Jeffrey Kuykendal 代理，代表被告 Allianz Global Risks US Insurance Company、Allianz Underwriters Insurance Company 和 Fireman's Fund Insurance Company。
最初发表于：Mazzola, Guglielmo (2024)。从蒙特卡罗角度看化学和物理应用的量子计算。期刊 o
本期观点主要关注物理和化学领域中量子算法和蒙特卡罗方法之间的几个重叠部分。我们将分析将已建立的量子蒙特卡罗解决方案集成到量子算法中的挑战和可能性。这些包括精细的能量估计器、参数优化、实时和虚时动力学以及变分电路。相反，我们将回顾利用量子硬件加速统计经典模型中采样的新想法，并将其应用于物理、化学、优化和机器学习。本评论旨在让两个社区都能阅读，并旨在促进量子计算和蒙特卡罗方法交叉领域的进一步算法发展。本期观点中讨论的大多数作品都是在过去两年内出现的，表明人们对这一有前途的研究领域的兴趣正在迅速增长。
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计算不确定性评估的最佳实践指南
11.摘要 本指南总结了当前计算量大模型不确定性评估的最佳实践。在这种情况下，计算量大的模型可以被视为需要足够长的时间才能产生结果的模型，用户拒绝使用蒙特卡罗抽样作为不确定性评估方法，因为它需要太多的模型评估才能达到所需的精度水平。本指南假设用户对可行的模型评估数量有一个（可能近似的）已知上限，并希望了解不确定性评估方法，这些方法可以在有限数量的模型评估中提供比蒙特卡罗抽样更好的结果。本指南面向熟悉不确定性评估基本思想的计量学家、科学家和工程师。熟悉《测量不确定度表达指南》[1] (GUM) 及其附录 [2, 3] 或熟悉用于不确定度评估的蒙特卡罗抽样方法的读者将能够理解本指南，并希望从中受益。
拉丁美洲和加勒比海锂电池的回收和再利用
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