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加入了案件C-615/20和C-671/20，YP等人（解除法官的免疫力以及他或她免于履行职责）：2023年7月13日的法院（大会）判决（大会）要求（要求从SąGOKRęGOWYW WARSZAWIE-POLAND-CORINT AINS/其他RIMICT）和其他案件（Y）和其他案件（YP）和其他诉讼（YP）和其他裁决（C） - 和其他案件（Y. （C-671/20）（初步裁决的参考 - 第19（1）条TEU的第二款 - 法治 - 法治 - 法治 - 有效的法律保护，在工会法所涵盖的领域中 - 法官的独立性 - 欧盟法律的独立 - 第4（3）条TEU- TEU - 真诚合作的责任 - 裁定法官的免疫措施，以责任降级和裁员IPLIPL IPLISM IPLISM IPMER IPLISM IPMER IPLISP，IPLES IPLISM IPLISM IPLISM IPLIPL IPLISM IPLAINS IMPLAINE I PRIMPER IPLIPL IPLIPL IPLIPL IPLIPL IPLISP， ）s的纳吉维（Poland） - 纳吉维（Poland） - 该会议厅的缺乏独立性和公正性 - 改变法院形成的组成的改变，要求对当时委托该案件的案件进行判决，以委托该案件被委托 - 呼吁在国家法院质疑其合法性或责任其责任的合法性，即在某种程度上宣布的责任，或者是责任的责任，即在某种程度上宣称自己有责任宣传，这是一位有效的责任，即在某种程度上宣布责任依据，或者是诉诸于是一定是有效的，有效地占有一致的责任。法官或其司法权，受纪律处分罚款的义务 - 有关法院的义务，以及有权指定和修改法院形成的构成的机构，不需要取消豁免权的措施，并暂停了有关法官的义务 - 对同一法院和机构的义务，而不是纳特
（初步裁决的参考 - 第19（1）条的第二款 - 法治 - 法治 - 法治的有效法律保护 - 在工会法所涵盖的领域中 - 法官的独立性 - 欧盟法律的独立性 - 第4（3）条TEU - 真诚合作的义务 - 对法官的免疫及其撤销的诉讼及其徒劳的诉讼，该法官降级了i什（Justrimen）的遗迹，并撤销了我的遗留下的遗迹（ Sąd Najwyższy (Supreme Court, Poland) — Lack of independence and impartiality on the part of that chamber — Alteration of the composition of the court formation called on to adjudicate on a case which up to that time had been entrusted to that judge — Prohibitions on national courts calling into question the legitimacy of a court, on undermining its functioning or on assessing the legality or effectiveness of the appointment of judges or of their司法权，受纪律处分的命令 - 对法院的义务以及有权指定和修改法院形成的尸体，不愿取消豁免权的措施，并暂停有关法官的义务 - 同一法院和机构对这些义务的义务，不愿意为这些义务提供这些规定的规定）
![b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为了影响电池寿命和容量，因此必须开发用于SIBS的新电解质。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。这项工作描述了一系列硼酸钠盐的合成，并进行了电化学研究表明，Na [b-（hfip）4] \ xc2 \ xb7 dme（hfip = hexafluoroisopopyloxy，o i pr f），o i pr f）和na [b（pp）2]（pp = pp = pp pinacolation 4）电化学性能。 [B（pp）2]阴离子还表现出对空气和水的耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，如商业小袋细胞中所示，它们具有更高的循环稳定性和与NAPF 6的可比能力。”](/simg/0/0d2edf3c0ffd20c6ff3d985e329867b8efe5f0b6.webp)
b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为了影响电池寿命和容量，因此必须开发用于SIBS的新电解质。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。这项工作描述了一系列硼酸钠盐的合成，并进行了电化学研究表明，Na [b-（hfip）4] \ xc2 \ xb7 dme（hfip = hexafluoroisopopyloxy，o i pr f），o i pr f）和na [b（pp）2]（pp = pp = pp pinacolation 4）电化学性能。 [B（pp）2]阴离子还表现出对空气和水的耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，如商业小袋细胞中所示，它们具有更高的循环稳定性和与NAPF 6的可比能力。”
b'abstract：钠离子电池（SIBS）是一种有前途的网格级存储技术，因为钠的丰度和低成本。为SIBS开发的开发是必须影响电池寿命和容量的，因此必须开发新的SIBS。目前，六氟磷酸钠（NAPF 6）用作基准盐，但具有高度吸湿性并产生有毒的HF。This work describes the synthesis of a series of sodium borate salts, with electrochemical studies revealing that Na[B- (hfip) 4 ] \xc2\xb7 DME (hfip = hexafluoroisopropyloxy, O i Pr F ) and Na[B(pp) 2 ] (pp = perfluorinated pinacolato, O 2 C 2 - (CF 3 ) 4 ) have出色的电化学性能。[B（pp）2]阴离子也表现出对空气和水的高耐受性。这两种电解质都比常规使用的NAPF 6具有更稳定的电极 - 电解质界面，如阻抗光谱和环状伏安法所示。此外，它们具有更大的循环稳定性和与NAPF 6的SIBS相当的能力，如商业袋细胞所示。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'