开放量子系统、量子比特-场相互作用的数学操控取决于对主阻尼 [1] 和内在退相干 [2] 方程的分析/数值求解能力。为了解决这些操控问题,在有限的物理环境下研究了开放系统的量子现象 [3-7]。量子几何相是量子力学中的一个基本内在特征,是量子计算的基础 [8]。如果最终的时间相关波函数回到其初始波函数,则量子系统的演化(从初始波函数到最终的时间相关波函数)是周期性的。当这些量子系统的演化不是周期性的时,几何相不再表现出稳健性,所关注的相关量是总相位,称为 Pancharatnam 几何相 (PGP) [9]。PGP 的物理含义是初始状态和最终状态发生干涉,内积的振幅反映了状态之间的相位差。 PGP 在中子干涉仪中实验性地进行了 [10,11]。此后,Berry [12] 在绝热系统中明确定义了几何相,并将其扩展到非绝热循环 [13] 和非循环 [14,15] 演化的量子态。几何相被提出用来实现不同量子模型的几何量子计算,例如:离子阱 [16]、腔场中的原子 [17] 和超导电路 [18]。时间相关的几何相在更多的物理模型中得到了研究,例如:腔 QED 模型充满了非线性介质并包含量子阱 [19],相位量子比特色散耦合到有损 LC 电路的模型 [20] 和具有斯塔克位移的囚禁离子模型 [21]。描述位于孤立腔体中的量子比特之间传输量子态的物理模型,这些量子比特通过光纤模式连接,是构建量子网络的有效系统。在单光子级量子通信中,光纤的使用取得了重大进展 [ 22 ]。这些模型对于设计
不到 10 年前,我说服我的综合医院,我们的小型精神病联络服务应该加入这个新的全国性组织 PLAN,这样我们就可以看看其他人做了什么,以及我们与其他人相比如何。现在,我欢迎第六版标准,英国近 80 个服务机构希望以此标准衡量他们的成功。PLAN 依靠其成员来制定这些标准,参与同行评审访问,并帮助其他服务变得更安全、更好。认证委员会包括许多医疗专业团体以及服务用户代表:它的努力都是关于我们的精神障碍需要在综合医院治疗的患者的经历。我们希望支持急诊科为危机中的人们提供安全和支持,并制定标准来衡量管理各种表现的有效系统,跨年龄段,我们在综合医院病房和越来越多的联络精神病诊所的工作也是如此。第六版首次列出了针对儿童和年轻人的标准。这一版本是经过广泛咨询后修订而成的。新标准和修订标准反映了越来越多的疗效证据,以及英国各地不同团队寻找提供世界一流护理的更好方法的经验。其核心是预防(预防未经治疗的精神障碍的影响)和可持续性原则。我们认为我们作为认证委员会的一部分,我们的职责是支持联络团队获得所需的资源。联络精神病学是关于治疗评估,第一次就做对,并有效地将商定的计划传达给需要了解的人。PLAN 帮助我们所有人反思和改进。因此,感谢所有参与并响应这一版本的漫长旅程的人。随着我们的服务成为每家综合医院的标准并在那里提供诊所,它将进一步发展。这个过程由我们的小型 PLAN 团队协调。我感谢我们所有认证委员会成员的时间和审查,我祝愿每个签署 PLAN 并遵守这些标准的团队都能成功提供最好的证据,以获得正式的 PLAN 会员资格。在过去的十年中,我认为,我们作为安全可靠的联络服务的共同声誉已得到了整个海军会员国的极大提升。
现代奴隶制陈述农业新鲜农产有限公司。截至2024年12月的财政年度的奴隶制和人口贩运声明,该声明是根据《 2015年现代奴隶制法》第54(1)款制定的,并规定了在本财政年度采取的Agrial Fresh Product Ltd.的步骤,以对付奴隶制和人口贩运。农业新鲜农产有限公司继续致力于防止我们的供应链中的奴隶制和人口贩运。我们的商业农业新鲜农产有限公司是新鲜农产品领域的食品制造商。我们是法国拥有的合作团体Agrial的一部分。农业新鲜农产品在英国的4个地点运营,雇用了约850人。我们有3个制造地点,向英国和爱尔兰市场的零售,便利,食品服务和业务的客户提供准备的沙拉和蔬菜产品。我们的实际业务部门位于英国,但产品在英国和国际范围内采购,主要是在欧洲大陆国家内。与制造地点一起,我们还拥有一家综合农业运营,位于英国的Agrial Fresh Farms Ltd.,将产品供应我们的工厂。我们的供应链农业新鲜农产有限公司与他们的种植者有许多长期建立的关系。所有主要供应商均已注册SEDEX,并且必须填写SEDEX设置的问卷。我们的农产品供应商获得了全球差距的认可。供应商与我们合作,以主动确保采取所有适当的措施。他们有必须遵守的行为守则。作为临时和季节性工作是我们供应链中的普遍做法,这是我们确定为奴隶制和人口贩运的潜在风险的领域。与GLAA(GANGMASTERS劳动滥用机构),ALP(劳动力提供者协会)和更强大的共同合作有助于我们在整个供应链中支持我们的种植者和员工,以最大程度地降低剥削风险。作为一家公司,我们有一个强大的供应商批准流程,该过程涉及道德审计,以确保我们的供应商的道德立场与我们的道德立场保持一致。我们根据ETI(道德交易计划)基本法规审核合规性。我们的目标是在整个供应链中具有透明度。我们关于奴隶制和人口贩运的政策,我们致力于确保我们的供应链或我们业务的任何部分都没有现代奴隶制或人口贩运。我们的道德采购政策,基于ETI基本法规,反映了我们对确保所有劳动的承诺在我们所有的业务关系中都具有道德和正直。这包括有效系统和控制的实施和执行。我们也有人权政策,该政策符合联合国指导原则(UNGP)的商业和人类
全美最全面的法案,该法案涉及华盛顿州奥林匹亚的所有电池类型 - 州长杰伊·伊斯利(Jay Inslee)今天签署了一项新法律(SB 5144),该法律将根据生产者责任计划为整个华盛顿提供电池回收。该法案以两党的强烈支持来到他身边,参议院投票42-6和众议院57-40。该法案是通过回收小型,便携式主和可充电电池的开始,首先从2027年1月1日开始。然后,从2029年1月1日开始,中等格式电池将包括在回收计划中。中格式电池是重量超过4.4磅但不超过25.0磅的主电池,并且可充电电池重量超过11.0磅,但不超过25.0磅(具有特定的瓦数阈值)。较大的电池将受到华盛顿州生态部的研究,必须在2027年7月1日之前完成。华盛顿成为第10个司法管辖区,该管辖权采用了用于电池的产品管理计划,并且是最全面的。大多数旧法律仅涵盖有限的电池化学。在过去两年中,华盛顿特区和加利福尼亚通过了类似的法律,但仅限于规范较小的便携式电池。华盛顿的法律在中型电池中有所不同,例如电池,踏板车和较大的室外动力设备。该法案是由参议员德里克·斯坦福(Derek Stanford)(D-Bothell)领导的2022年秋天的广泛利益相关者程序的结果。锂离子电池在垃圾或回收卡车和基础设施中被损坏时会造成大火。“斯坦福大学对这项具有里程碑意义的立法的坚定承诺将使华盛顿州处于电池扩展生产者责任的最前沿。”“在漫长而复杂的立法过程中,他能够平衡许多利益相关者的利益,并应为他的努力而鼓掌。”该法案的主要赞助商德里克·斯坦福(Derek Stanford)说:“我很高兴我们的新法律是美国最先进的法律。”“随着我们进入可再生能源的未来,重要的是,我们必须回收关键的矿物质,例如锂,钴,锰,镍和石墨,以新电池和其他产品为例。” “这项新法律将使全州的居民和企业轻松在方便的下车地点回收电池,”代表Chipalo Street(D-Seadtle)表示,他在众议院倡导了该法案。“现在将禁止使用我们的垃圾和回收垃圾箱,以便我们可以减少固体废物系统中的火灾。”金县危险废物管理计划的政策顾问阿什利·埃文斯(Ashley Evans)进一步解释说:“由于对便携式电子设备和可再生能源存储系统的需求不断增长,进入废物管理系统的电池数量越来越多,这对于建立管理它们的有效系统至关重要。本法律将使电池回收为我们的社区更容易访问,从而帮助我们避免潜在的危害并朝着更可持续的未来发展。”
技术科学学院,普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学,KnjazaMiloša7,38220 Kosovska Mitrovica,塞尔维亚,塞尔维亚(1),MB大学,信息技术系,Prote Mateje Br。21,11111 Beograd,塞尔维亚(2)OrcID:1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI:10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物(电子废物)中的应用。开发了基于卷积神经网络(CNN)和更快的R-CNN的系统,用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱,厨房炉灶和电视。结果证明,使用CNN使用R-CNN的92%的分类精度为92%。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是,深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów(e-dodpadów)。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych(CNN)i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators,厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示,使用CNN使用R-CNN的检测精度为92%,结果表现出92%的高分类精度。主要的结论是,深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。(使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类)关键词:电子废物,卷积神经网络,计算机视觉,废物分类。关键字:电子废物,编织神经网络,计算机视觉,废物分类。引言电子废物(电子废物)的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用,但它也可以包含汞,铅和镉等物质。因此,收集,分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类,从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络,特别是深层卷积神经网络(CNN)的应用,用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司,在这种情况下,将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类,为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构,并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络(R-CNN),这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中,可以对图像中的废物组件进行更详细的了解,这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明,识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高,精度为90-97%。这种准确性确认了所提出的方法的效率,并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分