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南苏丹共和国 工人接触低的人工智能 世界银行文件 采购计划（文本零件） 马拉维政府 利用成熟技术进行卫生融资... 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 采购计划（文本零件） 加纳二级城市支持计划 公共披露授权 采购计划（文本零件） 公共披露授权 太平洋的气候数据库 冈比亚基础设施项目（GIP） 数据 - 的动态，高分辨率财富测量 世界银行 柬埔寨健康公平和质量改进项目 采购计划 世界银行 菲律宾数字经济报告2020
I.在2024年6月3日至7日，针对东非地区数字整合计划（EA -RDIP，P176181）进行了项目实施支持任务（ISM）。作为该更广泛的地区项目的一部分，南苏丹共和国的混合动力（虚拟和面对面）任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood（Tane Tean Leader，高级数字开发专家）领导，由Victor Kyalo（高级数字发展专家），Ariic David Reng（数字发展顾问），Michael Okuny（高级财务管理专家）和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek（高级生产专家）组成。Giacomo Assenza（网络安全专家）和Dereje Agonafir Hablewold（高级环保专家）和Jennifer Gui（南苏丹项目焦点，高级数字发展专家）实际上加入了任务。
使用一个量子退火器的误差测量
两端施加相反自旋极化的有限长度铁磁链是最简单的受挫自旋模型之一。在干净的经典极限中，由于边界条件而插入的畴壁以相等的概率存在于任何一个键上，并且简并度恰好等于键数。如果通过横向场引入量子力学，畴壁将表现为盒子中的粒子，并且更倾向于靠近链的中间而不是两端。因此，真实量子退火器的一个简单特征是这些极限中的哪一个在实践中实现。在这里，我们使用具有反平行边界自旋的铁磁链来测试真实通量量子比特量子退火器，并发现与两个预期相反，由于存在有效随机纵向场，发现的畴壁分布不均匀，尽管在量子比特之间的耦合名义上为零时进行了调整以将这些场归零。我们对畴壁分布函数的形式进行了简单的推导，并展示了我们发现的效应如何用于确定表征退火器的有效随机场（噪声）的强度。以这种方式测量的噪声小于单量子比特调谐过程中看到的噪声，但仍然会定性地影响退火器执行的模拟结果。
Antora 45X评论信re re量测量
Antora Energy欢迎财政部和IRS提出的“无电池电池模块”的定义。此定义与《降低通货膨胀法》（IRA）的法定文本一致，该法案反映了国会对第45x税收抵免的意图是技术中立。提出的规则认识到热电池作为合格的电池资产类别的重要性，只要满足某些资格标准。响应“目前可以评论公认的国家或国际标准的评论，可用于测量没有电池电池的模块的能力，以及是否需要进一步的指导”，我们在下面谨向以下信息提供有关全国认可的标准ASME PTC 53机械和热能存储系统的信息，以计算无电池电池的模块的能力。
定量测量微电子设备中的电场，位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2，Matthew Bryan 2，Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心，EPFL，洛桑，瑞士。2。大学。Grenoble Alpes，CEA，Leti，Grenoble，法国。3。大学。Grenoble Alpes，CEA，Irig-Mem，Grenoble，法国。*通讯作者：David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看，这是通过过轴电子全息图执行的，因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来，硬件的改进使扫描传输电子显微镜（STEM）实验期间的衍射模式的记录成为可能，从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合，导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里，我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度（DPC）技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1（c）。开始，我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作，并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂，在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品，平均内部电位（组合电位）没有变化，偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面，并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验，该实验在200 kV下运行。1（a，b），晶体厚度为390 nm，如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入，用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场，请参见图。1（c，d），并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1，耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法，以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时，导致射击梁内部强度重新分布时，使用了一种算法（COM）算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时，使用模板匹配（TM）算法[5]。2（a）。电场图如图首先，使用低磁化（LM）茎构型，使用的一半收敛角为270 µRAD，相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布，因此使用COM加工，请参见图。2（e）和图中绘制了一个轮廓。2（i）。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm，这表明由于LM茎配置的探针大小较大，
使用 TDM 系统进行 CTE 测量
使用我们的 3D + 投影莫尔条纹和 2D-DIC 记录测量值。在进行 CTE 测量时，我们的 TDM 系统会生成包含 3D 地形图的文件，其中包含 X、Y、Z 坐标矩阵和灰度图像。这些坐标将用作跟踪区域。我们将区域分解为较小的集合以进行位移测量。2D-DIC 允许跟踪较小的单个子集。（能够将位移结果导出为矢量图、CSV 或 jpg）。我们对 CTE 精度的依赖在于 DIC 跟踪、像素覆盖率和温度（均匀性、表面和内部温度）。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
通过流式细胞术和分选测量和纯化人类染色体
分离染色体的流式细胞术是细胞遗传学的一种新方法，可快速测量单个中期染色体。在这种方法中，用适当的荧光染料染色的水悬浮液中的染色体被限制在激发染料的窄激光束中高速流动。发射的荧光通过光度法测量，累积的数据形成染色体荧光的频率分布。该频率分布的峰值归因于单个染色体或具有相似荧光的染色体组；峰值平均值与染色体荧光成正比，峰值面积与染色体出现频率成正比。因此，频率分布可作为核型（1、2）。此外，流式分选可根据染色体的染色特性分离染色体（3、4），这与传统的中期染色体纯化方法不同，后者依赖于速度或等密度沉降、区域离心或选择性过滤（5）。纯化单个中期染色体很重要，原因如下。富集或纯染色体部分已进行生化分析，以提供有关 DNA 或蛋白质结构的信息（6），将遗传信息转移到整个细胞（7-9），或通过体外杂交绘制基因图谱（10）。但一般来说，传统技术无法提供足够纯度的染色体，无法进行高分辨率生物或生化研究。通过基于溴化乙锭荧光的流式分选，我们以 90% 的纯度将雄性鹿 Muntiocus muntjak (2n = 7) (4) 的每个染色体和中国仓鼠 M3-1 细胞系的 14 种染色体类型分离成 8 个染色体组 (1, 3)。在我们之前对溴化乙锭染色的人类染色体的研究中，我们仅从雄性 (2n = 46) 的 24 种染色体类型中分辨出 8 个染色体组 (2, 3)。在本研究中，使用 DNA 荧光染料 33258 Hoechst 和改进的仪器，
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。