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年度报告2023 A
理事会在与管理委员会的强有力合作以及科学咨询委员会（SAC）（SAC）和行政和财务委员会（AFC）的无价投入下进行了强烈的支持。我借此机会感谢所有理事会和咨询委员会代表团的建设性讨论，特别感谢SAC和AFC的领导。在2023年，理事会考虑的最重要的话题是2030年欧洲XFEL战略，该战略在所有三个会议上都进行了讨论。我很高兴在11月的会议上，理事会一致批准了该文件，描述了该文件，这些文件奠定了发展基础，直到本十年结束，包括科学收获，中期发展，并准备2030年以后进行重大升级。目标是将欧洲XFEL保持在X射线科学的最前沿，同时为解决重要的社会挑战做出贡献。理事会不仅批准了该文件，而且还一致授权管理委员会以大量支出启动其实施。
国家电动汽车基础设施公式计划
图 1. 电动汽车充电生态系统............................................................................................................. 4 图 2. 公共 EVSE 端口按充电水平划分的季度增长情况。...................................................... 7 图 3. 来自 DOE 的 AFDC 替代燃料站定位器的公共 DCFC 电动汽车充电位置。详细的区域地图见附录 D。...................................................... 8 图 4. 公共 DCFC 端口按功率输出划分的季度增长情况。...................................................... 9 图 5. 国家充电基础设施需求的概念性新图解。...................................................... 11 图 6. 国家公路系统高速公路总英里数与指定为 AFC 的总英里数的比较 ............................................................................................. 19 图 7. 第 1-6 轮指定的 AFC，其中现有 DCFC 站符合 NEVI 距离、端口和功率要求，显示为单个黑点，弱势社区以灰色阴影表示。详细的区域地图见附录 E。...................................................................................................................................... 20 图 8. AFC 地图描绘了网络中的间隙，其中车站相距超过 50 英里和/或距离走廊超过 1 英里，和/或现有车站不满足四端口和 150 千瓦功率要求。请注意，此地图还反映了已批准的距离要求例外情况（有关更多信息，请参阅自由裁量例外）。............................................................................................................. 22 图 9. 符合 NEVI 距离、端口和功率要求的 AFC 和现有 DCFC 车站以及拟建车站的地图。车站分为三类：现有车站（黑点）、潜在的新车站（橙色三角形）和现有车站的潜在升级车站（绿色方块）。未提供足够数据用于制图目的的州以灰色阴影表示。详细的区域地图见附录 F。...................................................................................................................... 23 图 10. 2022 财年和 2023 财年 NEVI 公式计划分配给各州 AFC 总预计建设成本的全国比较，突出显示一些州在建成 AFC 后将有大量剩余资金部署在州内的其他道路和地点。25 图 11. 各州批准的自由裁量例外位置的地图 ............................................................................................. 27 图 12. 按类型提交的例外请求的细分以及由此产生的批准决定 ............................................................................................. 28 图 13. 按原因提交的例外请求百分比。各州在提交每个申请时可以选择多个例外原因。 ...... 29 图 14. 阿肯色州电动汽车基础设施部署计划 .............................................................. 31 图 15. 肯塔基州 NEVI 部署计划中的利益相关者参与生态系统 .............................................. 33 图 16. 华盛顿特区 NEVI 部署计划中的部署策略 ...................................................................... 35 图 17. 宾夕法尼亚州 NEVI 部署计划中按资金周期分阶段部署方法的示例 ............................................................................................................. 36 图 18. 一些州在电动汽车充电正义 40 地图中补充了州定义或当地指标，包括加利福尼亚州和新泽西州的 NEVI 部署计划 ............................................................................................. 39
1999 年第 4 季度第 13F 部分证券清单 - SEC.gov
00089C 9 5 7 ADE CORP MASS 0 0 0 9 1 2 1 0 5 ACM GOVT INCOME FD I N C 0 0 0 9 1 4 1 0 1 ACM GOVT SECS FD I N C 000917 1 0 4 ACM GOVT SPECTRUM FD I N C 0 0 0 9 1 8 1 0 2 ACM GOVT OPPORTUNITY FD I N C 000919 1 0 0 ACM MANAGED INCOME FD I N C 000937 1 0 2 ABN AMRO HLDG NV 0 0 0 9 4 2 1 0 2 ACM MUN SECS INCOME FD I N C 0 0 0 9 4 5 AC 9 ADT OPERATIONS 000949 1 0 7 ACM 管理的 DLR 收入 FD 000950 1 0 5 * AFC 有线系统 I N C 000950 9 0 5 AFC 有线系统 I N C 000950 9 5 5 AFC 有线系统 I N C 0 0 0 9 5 5 1 0 4 ACT TELECONFERENCING I N C 000957 1 0 0 * ABM INDS I N C 000957 9 0 0 ABM INDS I N C 000957 9 5 0 ABM INDS I N C 0 0 0 9 7 3 1 0 7 ACT MFG I N C 0 0 0 9 7 5 1 0 2 * ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 7 5 9 0 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 7 5 9 5 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 1 0 3 1 1 0 3 AEP INDS I N C 0 0 1 0 5 5 1 0 2 * AFLAC I N C 0 0 1 0 5 5 9 0 2 AFLAC I N C 0 0 1 0 5 5 9 5 2 AFLAC I N C 0 0 1 0 8 4 1 0 2 * 爱科集团 0 0 1 0 8 4 9 0 2 爱科集团 001084 9 5 2 爱科集团 0 0 1 2 0 4 1 0 6 * AGL RES I N C 001204 9 0 6 AGL RES I N C 001204 9 5 6 AGL RES I N C 0 0 1 2 5 0 1 0 9 AG SVCS AMER I N C 0 0 1 2 9 6 1 0 2 AHL SVCS I N C
访问癌症的有针对性疗法：自我和集体倡导与主流>一起
illy，即8-14 Hz）与视觉任务中主观性能的度量成反比，例如置信度和视觉意识。有趣的是，相同的EEG签名似乎不会影响任务绩效（即准确性）的观点。我们在这里检查了当使用严格的精度措施时，这种解离是否存在。以前的脑电图研究已采用2-替代强制选择（2-AFC）歧视任务来将刺激前振荡活动链接到纠正/不正确的响应作为单次审判水平上准确性/客观绩效的指数。但是，2-AFC任务不能很好地估计单次试验准确性，因为将归类为控制的许多响应将受到猜测的污染（猜测的机会正确的响应率为50％）。在这里，我们采用了19个AFC的信函标识任务来衡量准确性和主观报道的每个试验的感知意识水平。作为正确的猜测率可以忽略不计（〜5％），此任务提供了更纯净的精度。我们的结果复制了刺激前α/β波段功率和感知意识等级之间的反相关关系，而没有与犯罪准确性的联系。刺激前振荡阶段无法预测主观意识或准确性。我们的结果证实了刺激前的EEG Power-Task性能链接的解离，以实现主观和客观措施，并进一步证实了刺激前的alpha功率作为视觉意识的神经预测指标。
来自多项式局部测量的多体熵和纠缠
估计多体量子系统的整体特性（例如熵或二分纠缠）是一项极其困难的任务，通常需要大量测量或经典后处理资源，而这些资源会随着系统规模的扩大而呈指数增长。在这项工作中，我们解决了通过部分转置 (PT) 矩估计全局熵和混合态纠缠的问题，并表明在假设所有空间相关长度都是有限的条件下，存在有效的估计策略。专注于一维系统，我们在系统密度矩阵上确定了一组近似分解条件 (AFC)，这些条件使我们能够根据局部子系统的信息重建熵和 PT 矩。这产生了一种简单有效的熵和纠缠估计策略。我们的方法可以以不同的方式实现，具体取决于如何提取有关局部子系统的信息。我们专注于随机测量 (RM)，提供一种实用且常见的测量方案，证明我们的协议只需要多项式多次测量和后处理操作，假设要测量的状态满足 AFC。我们证明 AFC 适用于有限深度量子电路状态和平移不变矩阵积密度算子，并提供数值证据证明它们在更一般、物理上有趣的情况下得到满足，包括局部汉密尔顿量的热状态。我们认为，我们的方法可以实际用于检测当今量子平台中可用的大量量子比特的二分混合态纠缠。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
2024年12月11日商业会议的最终议程
来自：Salamy，Jerry 发送：2024年5月8日，星期三，下午5:15：41至：Veerkamp，Eric@Energy@Energy ;女士，莎拉; Xayachack，lindsey cc：Koch，Andrea@Energy ; Hinde，Jeanine@Energy ; Kerr，Steven@Energy 主题：回复：CEC查询，地热AFC Afipere
1999 年第一季度第 13F 节证券清单 - SEC.gov
000919 1 0 0 ACM 管理收入 FD I N C 000937 1 0 2 ABN AMRO HLDG NV 000942 1 0 2 ACM MUN SECS 收入 FD I N C 000944 1 0 8 AER 能源 RES I N C 000945 AC 9 ADT OPERATIONS 000949 1 0 7 ACM 管理 DLR 收入 FD 000950 1 0 5 * AFC 电缆系统 I N C 000950 9 0 5 AFC 电缆系统 I N C 000950 9 5 5 AFC 电缆系统 I N C 000955 1 0 4 ACT TELECONFERENCING I N C 000955 11 2 ACT TELECONFERENCING I N C 000957 1 0 0 * ABM INDS I N C 000957 9 0 0 ABM INDS I N C 000957 9 5 0 ABM INDS I N C 000973 1 0 7 ACT MFG I N C 000975 1 0 2 * ACT NETWORKS I N C 000975 9 0 2 ACT NETWORKS I N C 000975 9 5 2 ACT NETWORKS I N C 0 0 0 9 8 1 1 0 0 A C I TELECENTRICS I N C 001004 1 0 0 ADM TRONICS UNLIMITED I N C 0 0 1 0 3 1 1 0 3 AEP INDS I N C 001055 1 0 2 * AFLAC I N C 001055 9 0 2 AFLAC I N C 001055 9 5 2 AFLAC I N C 001058 1 0 6 AFP IMAGING CORP 001073 1 0 5 AG ASSOCS I N C 001077 1 0 6 AG-BAG I N T L LTD 001084 1 0 2 * AGCO CORP 001084 9 0 2 AGCO CORP 001084 9 5 2 AGCO CORP 001204 1 0 6 AGL RES I N C 001250 1 0 9 AG SVCS AMER I N C 001296 1 0 2 AHL SVCS I N C