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World File Search System降额
眶额皮质的实验操作......
方法：在进行基线评估后，69 名患有 CB 障碍的个体以双盲、受试者间设计随机接受针对左侧 OFC 的两种主动刺激条件之一的单次疗程——间歇性 Theta 爆发刺激 (iTBS)，预计会增加 OFC 活动，或连续 TBS (cTBS)，预计会降低活动（两种条件：600 次脉冲，110% 目标 RMT）。在这两种情况下，大脑调节都与随后的计算机任务配对，该任务提供练习以克服临床相关习惯（过度学习的电击回避行为），在 OFC 增加/减少的预期窗口期间进行。获取了针对特定设计的压力实验室探测进行的目标参与 (fMRI) 和 CB 的前后评估。
华盛顿热能可再生能源信用额
华盛顿热能可再生能源信用额度（修订草案，2020 年 4 月 16 日）194-40-xxx 权力和目的。本章依据 RCW 19.405.100 授予的权力，该权力要求部门制定规则，用于衡量和跟踪用于遵守 RCW 19.405.040 的热能可再生能源信用额度。194-40-xxx 定义。“生物质能”包括：(i) 制浆和木材制造过程的有机副产品；(ii) 动物粪便；(iii) 木材固体有机燃料；(iv) 森林或田间残留物；(v) 未经处理的木质拆除或建筑垃圾；(vi) 食物垃圾和食品加工残留物；(vii) 藻类产生的液体；(viii) 专用能源作物；以及 (ix) 庭院垃圾。 “生物质能”不包括：(i) 用化学防腐剂（如杂酚油、五氯苯酚或铜铬砷）处理过的木片；(ii) 原始森林的木材；或 (iii) 城市固体废物。“合格热能”是指直接加热、蒸汽、热水或其他有用的热形式。“次要用途”是指热能的最终用途：(a) 用于加热、冷却、湿度控制或机械或化学工作；(b) 否则将消耗燃料或电力。“热能可再生能源信用额度”(T-REC) 是指，对于使用生物质能发电的设施，该设施还为次要用途产生热能，相当于三百四十二万英热单位 (Btus) 的可再生能源信用额度用于此类次要用途。“非捆绑可再生能源信用额度”是指与电力分开出售、交付或购买的可再生能源信用额度。所有热能可再生能源信用额度均被视为非捆绑可再生能源信用额度。 194-40-xxx 适用性。如果热能可再生能源信用额度是在利用生物质能发电的设施中为次要目的生产合格热能时产生的，则可用于满足 RCW 19.405.040 的要求。对于多燃料设施，只有合格生物质源产生的热能部分才有资格用于产生热能可再生能源信用额度。如果热能符合以下条件，则不得用于满足 RCW 19.405.040 的要求：(a) 用于运行发电设施或处理设施的燃料；(b) 返回到最初产生合格热能资源的生物质转化装置；(c) 绕过发电装置；或 (d) 在发电设备停止运行时产生。
多项式环上的司额证明
摘要。我们为多项式环（RING-R1C）提出了一个均方根大小的证明系统，特别是对于形式的ℤ[𝑋]/（𝑋 + 1）的环。这些环被广泛用于基于晶格的结构中，这是许多现代现代Quantum cryp-tographic方案的基础。在这些环上为算术构建有效的证明系统受到两个关键障碍的挑战：（1）在𝑄和𝑁的实际流行选择下，环ℤ[𝑋 + + 1）不像野外，因此像Schwartz-Zippel Lemma这样的工具不能应用； （2）当𝑁很大时，这在基于晶格的密码系统的实现中很常见时，该环很大，导致证明尺寸次优。在本文中，我们解决了这两个障碍，可以更有效地证明算术比ℤ[𝑋]/（𝑋 + 1）时，当𝑄是一种“晶格友好的”模量时，包括支持快速计算或power-power-power-two moduli的模量。我们的主要工具是一种新颖的环开关技术。环开关的核心思想是将r1cs通过ℤ[𝑋]/（𝑋 + 1）转换为另一个r1cs实例，而galois环是磁场状且小的（与大小独立于𝑁）。作为（零知识）证明在密码学中有许多应用，我们希望多项式环算术的有效证明系统可以从晶格假设（例如聚合签名，群体签名，可验证的随机功能，或可证实的完全霍omororphicAppleption）中从晶格假设中产生更有效的高级基础构建。
混合计划（Copay +自付额）
共同保险 - 您在覆盖医疗服务的费用中所占的份额，计算为百分比。共同保险类似于共付额，但不是固定的数量，而是总账单的百分比。例如，如果您的女儿的眼镜为100美元，并且您已经遇到了D可折扣，那么您的共同保险费用为20％，为20美元。健康保险公司将支付其余费用，或80美元。
燃煤电厂的早期降期
《经济ICS》，波士顿大学），Saliem Fakir（ACF），Ashish Fernandes（Cli Mate Risk Horizons），Kevin P. Gallagher（GDP中心），Phillip M. Hannam（Energy＆Exchnertives Global实践，世界银行），林赛·希伯德（Lindsey Hibberd（The Carbon Trust），Tim Hirschel-Burns（GDP Cent Ter），Valarie Laxton（世界资源研究所（WRI），Environmen tal，资源和空间的能源学院经济学，基尔大学），Tyeler Matsuo（RMI），NicolòManych（GDP中心），George Mowles-Van der Gaag（碳信任），Tsitsi Musasike（GDP中心）（GDP中心），Imomen Outlaw（New Callimate Institute），Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心，丽贝卡·雷（Rebecca Ray）（GDP中心），布伦丹·罗斯（ECF），艾玛·斯莱特（Emma Slater）（RMI），魏山（RMI）（发展研究所），格雷什·萨里姆（Gresh Shrimal基本服务改革（IESR）），艾米莉·泰勒（Emily Tyler）（开普敦大学非洲气候与发展研究所）《经济ICS》，波士顿大学），Saliem Fakir（ACF），Ashish Fernandes（Cli Mate Risk Horizons），Kevin P. Gallagher（GDP中心），Phillip M. Hannam（Energy＆Exchnertives Global实践，世界银行），林赛·希伯德（Lindsey Hibberd（The Carbon Trust），Tim Hirschel-Burns（GDP Cent Ter），Valarie Laxton（世界资源研究所（WRI），Environmen tal，资源和空间的能源学院经济学，基尔大学），Tyeler Matsuo（RMI），NicolòManych（GDP中心），George Mowles-Van der Gaag（碳信任），Tsitsi Musasike（GDP中心）（GDP中心），Imomen Outlaw（New Callimate Institute），Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心，丽贝卡·雷（Rebecca Ray）（GDP中心），布伦丹·罗斯（ECF），艾玛·斯莱特（Emma Slater）（RMI），魏山（RMI）（发展研究所），格雷什·萨里姆（Gresh Shrimal基本服务改革（IESR）），艾米莉·泰勒（Emily Tyler）（开普敦大学非洲气候与发展研究所）《经济ICS》，波士顿大学），Saliem Fakir（ACF），Ashish Fernandes（Cli Mate Risk Horizons），Kevin P. Gallagher（GDP中心），Phillip M. Hannam（Energy＆Exchnertives Global实践，世界银行），林赛·希伯德（Lindsey Hibberd（The Carbon Trust），Tim Hirschel-Burns（GDP Cent Ter），Valarie Laxton（世界资源研究所（WRI），Environmen tal，资源和空间的能源学院经济学，基尔大学），Tyeler Matsuo（RMI），NicolòManych（GDP中心），George Mowles-Van der Gaag（碳信任），Tsitsi Musasike（GDP中心）（GDP中心），Imomen Outlaw（New Callimate Institute），Ying Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian Qian中心，丽贝卡·雷（Rebecca Ray）（GDP中心），布伦丹·罗斯（ECF），艾玛·斯莱特（Emma Slater）（RMI），魏山（RMI）（发展研究所），格雷什·萨里姆（Gresh Shrimal基本服务改革（IESR）），艾米莉·泰勒（Emily Tyler）（开普敦大学非洲气候与发展研究所）
气候基于生成扩散的降尺度
根据气候模型输出，降级或超分辨率为决策者提供了有关气候变化的潜在风险和影响的详细高分辨率信息。机器学习算法证明自己是有效，准确的缩小方法。在这里，我们展示了一种基于生成的，基于扩散的降尺度方法如何给出准确的降尺度结果。我们专注于一个理想化的环境，其中我们在0时恢复ERA5。25◦以2◦分辨率从粗粒子版本分辨率。与标准的U-NET相比，基于扩散的方法具有优异的精度，尤其是在细尺度上，正如光谱分解所强调的那样。另外，生成方法为用户提供了可用于风险评估的概率分布。这项研究强调了基于扩散的降尺度技术在提供可靠和详细的气候预测方面的潜力。
SFM3100 - 低压降模拟流量计
1 除非另有说明，所有传感器规格在 25°C、Vdd = 5V、绝对压力 = 966 mbar 和水平流动方向有效。 2 slm：在标准条件下（T = 20 °C，p = 1013.25 mbar）测量的质量流量，单位为升/分钟。 3 对于“典型值”，CpK 目标为 0.67（95% 的传感器在典型值限值内）。 4 对于“最大值”，超出此限值的传感器将不发货，CpK 目标为 1.33。 5 包括偏移、非线性、滞后。 6 总精度/噪声水平/分辨率是偏移和跨度精度/噪声水平/分辨率的总和。 7 精度适用于 T（气体）=T（芯片）。 8 %mv = % 测量值 = % 读数。 9 噪声水平定义为单个传感器读数的标准偏差，以全采样率测量（典型值：噪声水平的平均值；最大值：至少99.99% 的传感器的噪声水平低于指示值）10 如果适用，这些影响需要添加到初始值中