摘要 迄今为止,大多数量子计算架构都原生支持多值逻辑,尽管通常以二进制方式运行。多值或 qudit 量子处理器可以使用更丰富的量子纠缠形式,这有望显著提高量子设备的性能和实用性。然而,利用此类硬件所需的大部分理论以及相应的设计方法仍然不足,而且从量子位进行推广并不简单。一个特殊的挑战是将量子电路编译成由最先进量子硬件支持的本机 qudit 门集。在这项工作中,我们通过引入一个完整的工作流程来应对这一挑战,该工作流程将任何两 qudit 单元编译为任意本机门集。案例研究证明了所提出的方法以及相应实现的可行性(可在 github.com/cda-tum/qudit-entanglement- compilation 免费获得)。
迄今为止,编制循环经济 (CE) 政策监测的方法往往侧重于回收利用,而忽视了更高的循环战略以及环境和社会影响。在来自不同领域的 17 位利益相关者参加的多个研讨会上,我们开发了一种整体方法来编制指标,供指导 CE 转型的政策制定者使用。我们的方法源于社会需求的视角,并通过既定的驱动力-压力-状态-影响-响应 (DPSIR) 框架描述制造资本、社会资本和自然资本。我们还提供了一个案例研究,其中整体方法应用于佛兰德斯 (比利时) 的 CE 监测。因此,我们的方法和框架可以作为工作组建立 CE 政策监测的指南。应用该方法可确保监测中除了物质流之外还包括环境和社会指标。该方法可用于不同的政策制定者级别,突出有价值的指标,并为已颁布的政策提供直接反馈。
纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 编制的投资计划记录了所有清洁能源基金市场开发和创新与研究投资组合计划的战略、活动、资金、预期收益和衡量计划,这些计划受 2021 年 9 月 9 日公共服务委员会批准清洁能源基金修改的命令管辖。1 本文件提供了纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 管理的这两个投资组合的详细路线图,旨在帮助纽约州实现具有历史意义的《气候领导和社区保护法案》(《气候法案》)所体现的雄心勃勃的气候目标,该法案于 2020 年 1 月生效。利益相关者将找到按重点领域(市场部门分组)组织的计划,从而轻松全面了解纽约州能源研究与开发局 (NYSERDA) 通过投资纳税人资金来改变市场所做的工作。
该物业地址为加利福尼亚州特雷西市中途路 17950 号(评估员地块编号 099B-7950-001-03 和 099B-7950-001-04),占地约 179 英亩。可通过中途路进入项目现场,中途路向北连接至西帕特森山口路,最终连接至 580 号州际公路。现有的中途路南北走向,终止于项目现场东北角附近的私人住宅和谷仓。项目现场东部边界位于圣华金县界,周围是未开发的牧场、联合太平洋铁路和太平洋天然气电力公司 (PG&E) 特斯拉变电站。目前,拟建项目现场用作低强度牛牧场,设有谷仓和棚屋结构、围栏畜栏和土地所有者住宅。项目区域周边情况如图1所示,项目布局如图2所示。
* 近期,英、法、美等主要发达国家均推动全面解除检疫措施 * 世界经济增长率(%): ('17)3.8 ('18)3.6 ('19)2.8 ('20)△3.1 ('21)5.9 ('22 e )4.4 ('23 e )3.8
洛杉矶地区已根据 EC 1165-2-217(参考文献 D)制定了圣安娜河主干道、普拉多大坝二期工程、普拉多大坝溢洪道改造的审查计划 (RP)。RP 详细说明了增值流程,并描述了与该大坝安全改造项目相关的 IRU WKH 实施文件的审查范围。SPD 大坝安全生产中心以及 860&( 风险管理中心(作为审查管理组织)已审查了 RP,并同意该文件符合当前政策要求(参考文献 b 和 c),并批准此 RP 由 SPD 指挥官或授权官员批准。下列签名人已被授权代表 SPD 指挥官签署 RP(参考文献 d)。随附的 RP 已由 SPD 工作人员审查,并被认为足够充分,特此批准。
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一旦部门确定了总体规划的需要,就必须确保项目资金。然而,在分配资金之前,有一个可靠的成本估算会很有帮助。如果没有可比较的成本估算,那么一个好的开始就是发布信息请求 ( RFI ) 征求书。RFI 根据项目的一般描述和目标向顾问征求信息。例如,如果公共工程部打算制定停车总体规划,但不知道需要花费多少,他们会发布一份包含初步规划内容和范围的 RFI。然后,顾问会回复并提供他们认为的项目成本以及如果受聘的话他们将如何构建规划。在 RFI 过程中获得的信息可用于制定成本估算和 RFP(征求建议书)。
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性?13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
