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241107-01 主题：积分管理案例创建...
适用于：空军国民警卫队和空军预备役飞行员 BLUF：HQ ARPC 积分管理在直接创建 myFSS 案例时遇到技术困难。用户尝试通过 AFR/ANG 通用积分信用信息知识文章（答案 ID：000008063）或从案例创建菜单中选择“ARC-积分管理-积分正确”为积分管理创建案例可能会遇到错误。这是一个已知问题，目前正在解决。我们没有修复 myFSS 错误的预计时间表。替代案例提交：仍然可以通过 myFSS 登录页面上的“提问”链接将案例提交给积分管理。请按照以下步骤确保您的案例及时分配到正确的队列：
如何添加 Get-It 积分和校园城美元
• Campus Town Dollars 是一个为 TCNJ 食客提供更多灵活性的计划，允许膳食计划持有者从 Campus Town 机构购买食物。 • 每个膳食计划都包含 100 美元的 Campus Town Dollars。这是与指定膳食计划分开收取的费用。 • 学生可以选择通过由 Transact 提供支持的在线门户网站添加更多 Campus Town Dollars 钱包：https://tcnj- sp.transactcampus.com/CTDollars/AnonymousHome.aspx
环境属性积分 - 清洁能源研究所
本白皮书评估了与环境属性信用的生成和使用相关的计划设计特征，以及它们对成本和实现环境目标的影响。分析提出了关于使用可交易信用的要求、时间匹配、额外性、地理边界、验证和跟踪、对新兴技术的偏好以及确保信用价值确定性的方法的观点和现有证据。有证据和理由支持就这些问题提出的一系列立场。尽管计划存在差异，但有强有力的证据表明，使用环境属性信用支持市场发展并促进对环境优先资源的投资。计划要求的严格性提高可确保环境完整性，但如果遵守严格的要求变得过于繁重，也可能阻碍资源扩张。最佳平衡取决于所考虑的设计元素、环境属性和市场发展阶段。
3.1容量积分项目范围（MTG 3 ...
项目简介 - 修订以反映REGWG讨论在容量市场背景中的23/10 MTG间歇性发电量批发电力市场（WEM）的批发电力市场（WEM）互连系统的批发电力市场（WEM）的西南互连系统（SWIS）分为能源和容量市场。电力是通过双边能源市场和天上的短期电力市场（STEM）进行交易的。在四年周期运作的产能市场提供了额外的收入来源，可促进新产能的投资，以满足预期的电力消耗和峰值负载的增长。目前的产能积分为公司容量提供了约15美元/兆瓦的收入流。对于西澳大利亚州的风发电机，这可能是项目收入的15％或20％的订单。WEM的目标之一是“避免歧视……对特定的能源选择和技术，包括可持续的能源选择和技术，例如利用可再生资源或减少整体温室气体排放的技术” 1。为此，市场结合了允许间歇性发电机与可调度发电机竞争的规定。在产能市场中，间歇发电的信用是基于预期的产出，并且没有提供权力的罚款。在市场设计时，这些措施被认为是世界领先的。满足系统峰值负载事件的足够能力是设定总容量的标准之一。市场规则2的间歇发电4.5.9条款的容量信用概述了未来几年设定批发电力市场的储备金目标目标的计划标准。极端负载峰值仅持续持续时间相对较短的时间，例如每年2或3个小时，并且比在其他时间的某些时间和年度更有可能发生。在一年中的其他时间，由于计划的发电机维护水平很高，因此系统保证金可能会耗尽。在这些时候，比通常的负载或计划外的停机更高可能导致系统接近其可用容量的限制。容量信用额是根据前三年的平均发电量分配给间歇发电设施的（请参阅市场规则的第4.11节）。因此，对间歇发电机的信用分配会随着时间而变化，并反映了设施和技术的细节。SWIS中有三个中型至大规模的风电场。根据当前的安排，这些风电场获得的能力相当于其额定容量的三分之一。垃圾填埋场的发电机获得了该设施额定容量的80％至90％的信用。来自太阳能光伏或热系统的平均发电量约为20％，尽管目前没有参与能力信用周期。
使用高斯积分变换的光谱密度估计
由于Feynman [1]和Lloyd [2]的第一个开创性作品，量子计算被认为是探索与经典计算工具相关的强大相关多体系统的量子动力学的可能途径。哈密顿模拟算法的最新进展[3-6]允许对像计算不平衡外的dynamics [7]一样多样化的计算成本，独特的散射跨点[8，9]和基态能量估计[10]。大多数提出的算法仍然需要许多门太大，无法在NISQ设备上进行应用[11]，并且需要更多的工作才能降低这些成本（例如，请参阅Eg。[9]最近分析了中微子核散射的要求）。在Somma [12]的最新工作中，我们在这项工作中提出了一种新的量子算法，具有几乎最佳的计算成本（就甲骨文调用而言），以研究光谱密度估计问题。尤其是给定栖息地操作员ˆ O，这项工作的目的是获得有效的算法，以近似频谱密度操作员ˆρ（ω）=δ（ω -− ˆ o），并使用DIRAC DIRAC DELTA函数。使用操作员的特征态ˆ o我们具有以下频谱表示
DTI 通知：230216-04 主题：积分管理和...
• ANG/AFR 服务验证信息 • ANG/AFR DD 表格 214 信息 • ANG/AFR 积分信息 • 查看知识文章并选择页面底部的“创建请求”按钮以发起请求。 最终用户指南位于“myFSS 培训库”myFSS 登录页面顶部的“有用链接”下。（https://afbpap.my.salesforce.mil/sfc/p/#t0000000LB5w/a/t00000008OJ8/tjqyW.eQC5yJ1B412N SJxeCWohnMv9qo8wd1p7rA1yU） 在此过渡期间，成员在处理案件查询时可能会略有延迟。 在请求可能影响其晋升、发展或福利的更正时，请确保他们考虑到这些潜在的延迟。 随着我们继续实施数字化转型计划，将向该领域提供更多信息。与往常一样，请将需要立即援助的成员转至 Total Force 服务中心，电话为 1-800-525-0102。FSS 指挥官和主管应在遇到紧急问题时联系 FSSE 热线。
用于 CNN 的粒子群优化模糊积分 - ...
摘要 最近，使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类，但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出，本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO，根据 BCI 使用场景，在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性，并有利于 BCI 的实际应用。关键词：脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
将路径积分蒙特卡洛快速混合，用于一维菌
路径积分量子蒙特卡洛（PIMC）是一种通过使用马尔可夫链蒙特卡洛（Monte Carlo）从经典的吉布斯分布中抽样的量子量子自旋系统的热平衡性能的方法。PIMC方法已被广泛用于研究材料物理和模拟量子退火，但是这些成功的应用很少伴随着正式的证据，即PIMC依据的马尔可夫链迅速汇聚到所需的平衡分布。在这项工作中，我们分析了1D stoquastic hamiltonians的PIMC的混合时间，包括远程代数衰减相互作用以及无序的XY旋转链，以及与最近的静脉相互作用。通过将收敛时间与平衡分布联系起来，我们严格地证明使用PIMC在近似温度下对这些模型的可观察到的分区函数和期望为近相数，这些模型与Qubits的数量最大程度地对数扩展。混合时间分析基于应用于单位大都会马尔可夫链的规范路径方法，用于与与量子汉密尔顿量子相互作用相关的2D经典自旋模量的吉布斯分布。由于系统具有强烈的非偶然耦合，随着系统大小而生长，因此它不会属于已知2D经典自旋模型迅速混合的已知情况。
广义边界移位积分纵向评估脊髓萎缩
a 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院医学物理与生物工程系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 b 核磁共振研究单位，女王广场 MS 中心，神经炎症系，伦敦大学学院女王广场神经病学研究所，脑科学学院，伦敦，罗素广场，伦敦，WC1B 5EH，英国 c 加泰罗尼亚开放大学电子健康中心，西班牙巴塞罗那 d 多发性硬化症临床护理和研究中心，费德里科二世大学神经科学系，意大利那不勒斯 e 史密斯学院，美国马萨诸塞州北安普敦 f 医学图像计算中心 (CMIC)，伦敦大学学院计算机科学系，90 High Holborn，伦敦，WC1V 6LJ，英国 g 生物医学工程与成像科学系，伦敦国王学院，英国 h 放射学与核医学系，自由大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹 i 脑 MRI 3T , UKCenter、IRCCS Mondino 基金会，意大利帕维亚 j 意大利帕维亚大学脑与行为科学系
模拟人工诱导皮质可塑性的积分激发神经网络模型
我们描述了一个整合并激发 (IF) 脉冲神经网络，该网络结合了脉冲时间依赖可塑性 (STDP)，并模拟了产生皮质可塑性的四种不同条件反射协议的实验结果。最初的条件反射实验是在自由移动的非人类灵长类动物 (NHP) 身上进行的，它们具有自主的头部固定双向脑机接口 (BCI)。三种协议涉及由 (1) 单个皮质神经元的脉冲活动、(2) 前臂肌肉的肌电图 (EMG) 活动和 (3) 自发皮质 β 活动周期触发的闭环刺激。第四种协议涉及在相邻皮质部位开环传递刺激对。复制实验结果的 IF 网络由 360 个单元组成，这些单元具有由突触输入产生的模拟膜电位，并在达到阈值时触发脉冲。240 个皮质单元在其目标单元中产生兴奋性或抑制性突触后电位 (PSP)。除了实验观察到的条件作用外，该模型还允许计算最初未记录的底层网络行为。此外，该模型还预测了尚未研究的协议的结果，包括尖峰触发抑制、g 触发刺激和双突触条件作用。模拟的成功表明，结合 STDP 的简单电压 IF 模型可以捕捉通过闭环刺激介导目标可塑性的基本机制。