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除了浪费最小化计划以外，塔尼亚·海德（Tania Hyde）催化循环经济，我们如何重新思考我们的废物模型以塑造更美好的未来？如何
除了浪费最小化计划以外，塔尼亚·海德（Tania Hyde）催化循环经济，我们如何重新思考我们的废物模型以塑造更美好的未来？我们如何启用设计，发现，破坏和数据来催化向循环经济的过渡？迫切需要将我们当前的重点从回收利用转变为确定协同作用和利用更好结果的机会。政府都认识到，基于提取，指数增长和自然资源过度消费的当前“取消废物”线性经济是气候变化，生物多样性损失，自然资源耗尽，海洋酸化和污染的重要促进者。这导致了向更循环经济过渡（CE）的巨大动力。CE方法起源于浪费最小化和资源效率的重点，但现在在全球范围内将其用作释放经济发展的总体框架，以应对更广泛的社会和环境挑战。领先的思维认识到废物系统嵌套在其他系统中，并且循环经济体更本地化和扎根于社区，城市和地区级别。这需要一个强大的空间组件来塑造从未来的线性到圆形废物系统的过渡。演讲将分享欧洲的最新想法，并讨论颠覆性创新的促成者，协同作用和机会。Bio -Tania Hyde Tania是新西兰Beca的运输和基础设施（T＆I）团队的特许土木工程师，技术总监和圆形设计负责人。她在交付T＆I项目方面拥有20多年的经验，这些项目将她对与之合作的团队的技术设计，采购和施工过程以及领导方向的广泛了解。塔尼亚与贝卡（Beca）的黛比·奥伯恩（Debbie O'Byrne）紧密合作，以使更广泛的成果与循环经济原则保持一致，以整合项目中的循环结果。他们共同开发了Beca的新圆形设计框架用于项目交付。这项工作得到了她最近在可持续区域发展空间循环策略方面的欧洲培训的支持。
Jonasson, E.、Lindberg, O.、Lingfors, D. 和 Temiz, I. (2023) 通过最小化能源存储需求来设计风能-太阳能混合发电厂：
设计风能和太阳能光伏混合发电厂的一个重要方面是确定能量转换器的尺寸，以尽可能实现高效的功率平滑。在本研究中，混合发电厂中风能和光伏能量转换器的比例是通过最小化实现恒定功率输出所需的总存储能量来确定的。使用傅里叶变换，在与电网集成相关的预定义时间尺度上隔离可变性。对于所研究的时间尺度，确定能量存储的能量和功率额定值以抵消可变性。最终的配置是能够以最少的存储能量实现恒定功率输出的配置。结果表明，风能和光伏能量转换器共置可以平滑季节性能量生成，并减少昼夜和季节时间尺度上的能量存储需求。本文介绍了瑞典东南部的一个案例研究，其中确定了最小化能量存储需求并因此最接近恒定输出功率的风能和太阳能混合发电厂配置。我们发现，混合发电厂中风力发电的比例约为 40-45% 时，对能源存储的需求最低。所提出的方法适用于任意数量的共置能源，也可以扩展到混合电力系统的规模确定。
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
通过技术最小化CSSP和DCO之间的接缝
此简报中提供的信息仅用于一般信息目的。它不构成美国政府提供任何能力，系统或设备的承诺，并且绝不会使美国政府就同样的任何未来达成任何协议。未经美国政府的明确同意，不得传播提供的信息。
具有三个粒子的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型的量子计算机上的方差最小化
摘要。量子计算为模拟多体核系统开辟了新的可能性。随着多体系统中粒子数量的增加，相关汉密尔顿量的空间大小呈指数增长。在使用传统计算方法对大型系统进行计算时，这带来了挑战。通过使用量子计算机，人们可能能够克服这一困难，这要归功于量子计算机的希尔伯特空间随着量子比特数的增加而呈指数增长。我们的目标是开发能够重现和预测核结构（如能级方案和能级密度）的量子计算算法。作为汉密尔顿量的示例，我们使用 Lipkin-Meshkov-Glick 模型。我们对汉密尔顿量进行了有效的编码，并将其应用到多量子比特系统上，并开发了一种算法，允许使用变分算法确定原子核的全激发光谱，该算法能够在当今量子比特数有限的量子计算机上实现。我们的算法使用哈密顿量的方差 DH 2 E −⟨ H ⟩ 2 作为广泛使用的变分量子特征值求解器 (VQE) 的成本函数。在这项工作中，我们提出了一种基于方差的方法，使用量子计算机和简化量子比特编码方法查找小核系统的激发态光谱。
药剂师干预措施在与共存高血压的糖尿病中最小化与药物相关的问题：
患者安全是所有医疗保健工作者的优先事项。但是，合并状况的治疗和管理也已被证明对医疗保健专业人员也有挑战。这是因为可用的临床准则主要基于患者患有单一疾病的假设（1）。与高血压共存（HTN）的糖尿病非常常见，尤其是在2型DM（糖尿病）患者中。根据疾病的全球负担，HTN和DM已被确定为全球过早死亡和残疾的主要原因（2）。在全球范围内估计，到2030年，2型糖尿病（T2DM）的患病率将为3.66亿，而高血压的患病率将为15.6亿成人到2025年（3，4）。糖尿病患者高血压的患病率几乎是非糖尿病患者的两倍，而高血压作为合并症患者的死亡率和心血管疾病发育的风险更高（5，6）。Geldsetzer等人（7）的一项研究涉及印度130万成年人，该研究表明，这种合并症在中年和老年更为普遍。
量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
通过优化位置和功率来最小化电力成本...
当基于可再生能源的分布式发电接入配电系统 (DS) 时，负载需求和供电之间的不匹配可能会加剧。本文给出了使电费最小化的配电系统 (DS) 上的电池储能系统 (BESS) 最优配置问题。考虑一天中的平日、非高峰和高峰时段的不同电价。采用雁算法 (WGA) 来优化 BESS 的位置和功率。在 18 节点 DS 四种场景下验证了问题和 WGA 的效率，这四种场景包括未安装 BESS 的 DS、安装 BESS 的 DS、DS 现有未安装 BESS 的光伏系统 (PVS) 和 DS 现有安装 BESS 的 PVS。数值结果表明，最优 BESS 配置是最小化有和无 PVS 的 DS 电费成本的有效解决方案。此外，结果还表明 WGA 是解决 BESS 配置问题的一种潜在方法。
量子线性分类器的结构风险最小化
基于参数化量子电路的量子机器学习 (QML) 模型经常被誉为量子计算近期“杀手级应用”的候选模型。然而，对这些模型的经验和泛化性能的理解仍处于起步阶段。在本文中，我们研究了如何平衡由 Havl´ıˇcek 等人 [ 1 ] 以及 Schuld 和 Killoran [ 2 ] 提出的两个著名 QML 模型的训练准确度和泛化性能（也称为结构风险最小化）。首先，利用与易于理解的经典模型的关系，我们证明两个模型参数（即图像和的维数和模型使用的可观测量的 Frobenius 范数）密切控制着模型的复杂性，从而控制着其泛化性能。其次，利用受过程层析成像启发的思想，我们证明这些模型参数也密切控制着模型捕捉训练示例集中相关性的能力。总之，我们的结果为 QML 模型的结构风险最小化提供了新的选择。