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MSQM经济援助-Duke Fuqua
学生提供的直接家庭支出的陈述和解释并不构成支持预算调整的文件。取决于提高请求的原因，以及为了确定是否允许增加提高要求，可以要求学生提交以外的其他支持文件。根据学生的要求，根据特殊情况，我们可能会考虑增加生活费用的增加，最多增加了标准的生活费用分配的60％（这仅适用于在富夸学习期间与配偶一起生活的Fuqua学生，而不是受雇，而不是学生）。
客户辅助的安全两方计算动态控制器
摘要 - 在本文中，我们建议使用SE-CRET共享方案为动态控制器提供安全的两方计算协议。所提出的协议实现了控制器计算到两个服务器的采购，而控制器参数，状态，输入和输出对服务器保持了秘密。与单个服务器设置中以前的加密控制不同，该建议的方法可以在无限制的时间范围内操作动态控制器，而无需控制器状态解密或输入重新加密。我们表明，通过提出的协议可以实现的控制绩效可以任意接近未加密控制器的控制性能。此外，提出了协议的系统理论和加密修改，以提高通信复杂性。通过基于PID和基于观察者的对照的数值示例来证明协议的可行性。
电动汽车可以帮助可再生过渡吗？现场实验的证据激励中午收费
过渡到脱碳的能源系统是21世纪的决定性挑战之一。要避免灾难性的气候变化，到2050年，全球温室气体排放必须达到零（Masson-Delmotte等人。，2019年）。净零排放的路径始于发电和电气端的脱碳和加热等电气。但是，可变可再生能源的兴起，例如风能和太阳能光伏以及新电动载荷（例如电动汽车（EV））对电力系统提出了挑战。风能和太阳能输出在几分钟，小时和天数中有所不同，而新的电动汽车（例如电动汽车）可以大大增加电力需求（Bunsen等人。，2018年）。这些变化将要求电力系统变得更加灵活，例如，通过转移电力需求以匹配可再生能源的可用性并增加储能。evs可以通过充当“车轮上的电池”来提供关键的灵活性来源 - 当可再生能源输出量高并在可再生输出较低时退回时充电。但是，电动汽车在该角色中发挥的作用的程度至关重要，这取决于何时充电以及电动汽车所有者以备用电池容量出售能源的意愿。响应价格激励措施的单个电动汽车所有者的充电决定最终将塑造系统级的灵活性EV可以提供。了解是否以及多少电动汽车所有者会因响应价格激励措施而改变其充电是将电动汽车集成到高质量可再生能源系统中的关键（Szinai等人，2020）。在本文中，我们提供了有关电动汽车所有者如何响应价格激励措施的新颖证据，以将其充电转移到支持太阳能发电的高分子网络的时间。我们的研究利用了高分辨率，分钟的远程信息处理数据跟踪所有驾驶，充电和车辆位置，以提供对电动汽车所有者行为的精细且具有较高的预期视图。这个丰富的数据集使我们可以检查充电，驾驶和电池管理的时间和位置。对于为研究招募的390个澳大利亚特斯拉所有者的样本，我们首先比较了有和没有屋顶太阳能的人的充电时间和位置。在我们的环境中，屋顶太阳能所有者面临着电池板时在家中充电的强大经济激励措施。我们发现充电行为有实质性差异。对于屋顶太阳能所有者，一天中期的费用份额高76％，高峰需求时间的份额低33％，在家中发生的费用份额高14％。然后，我们随机分配一半的车辆所有者样本，以获得激励措施，以避免在最常见的压力时高峰需求时间内充电。进一步，
•一般资格要求和申请流程•模块映射和经济援助•签证申请，旅行咨询和学生ins
9课程映射所有课程映射请求均需获得教职员工/部门的批准。如果您有兴趣获得课程的学分，则可以在接受计划优惠后通过Edurec-Ge开始课程映射过程。学生可以为每个夏季计划最多绘制10个单位。在NUS的学习过程中，学生可以映射到总共12个单位，以参与夏季计划。超过12个单位，除了支付给房东大学的夏季/冬季计划费用外，NUS特别学期的学费还将适用。请阅读大学注册商网站办公室的信息以获取详细信息。10成绩单请在在线注册门户中提供有效的个人邮件地址，以便主机在夏季计划后可以将成绩单发送给您。请不要要求将您的成绩单邮寄到NUS全球关系办公室（GRO）。其他信息11签证申请新加坡护照持有人不需要签证访问持续90天的德国。对于其他民族，请向德意志联邦共和国的新加坡大使馆询问签证要求。如果您需要签证才能进入德国，请提早开始，因为您的签证申请最多可能需要2个月。12次旅行咨询访问新加坡政府各个国家 /地区的旅行咨询的MFA网站。13个学生保险NUS将继续为国外留学提供NUS旅行保险
引用出版版本（APA）：Søndergaard，J。K.，Christensen，R。B.和Popovski，P。（印刷中）。
摘要 - Quantum Internet需要确保及时提供涉及分布式量子计算或传感的任务中的纠缠量子。这是通过优化量子网络的上流方法来解决的[21]，其中在接收任务之前分发了纠缠。任务到达后，所需的纠缠状态将通过本地操作和经典交流达到。纠缠前的分布应旨在最大程度地减少所用量子的数量，因为这降低了矫正性的风险，从而降低了纠缠状态的降解。优化的量子网络考虑了多跳光网络，在这项工作中，我们正在用卫星辅助纠缠分布（SED）补充它。动机是卫星可以捷径拓扑，并将纠缠放在两个没有通过光网络直接连接的节点。我们设计了一种用SED纠缠纠缠的算法，这导致纠缠前分布中使用的量子数量减少。数值结果表明，SED可以显着提高小量子网络的性能，而纠缠共享约束（EC）对于大型网络至关重要。索引条款 - Quantum网络，自上而下的纠缠段，卫星辅助纠缠分布
土地农民的农林业计划的国家援助
•截止日期：必须在2025年12月31日之前建立农林业系统。•维护期：农民必须将这些系统维护至少四年。•种植要求：每瘤的种植密度至少为0.1124公顷。•物种选择：树木必须与辅助立法中指定的549.123树木和林地保护法规中指定的当地环境和ped气条件保持一致。柑橘树也应视为符合资格，因为它们适应地中海气候，经济生存能力和生态益处。
卫生、经济增长和医务人员移民援助
注：z 统计量在括号中。第 1 至 5 列括号内的稳健标准误差按捐助方、受援方和年份多向聚类。第 1 至 5 列显示使用包含 2006 至 2015 年所有目的地的扩大样本所做的估计。所有来源特定变量均滞后于 t -1。对于外援，我们取 4 年平均值。因此，在时间 t 收到的总转移性官方发展援助是 t -1 至 t -4 之间的 4 年平均值。移民率是使用护士人口的插值值计算的，医生人口的缺失值则使用护士人口比例乘以该国总人口的平均值来估算。样本中包括的 OECD 目的地国如下：比利时、加拿大、丹麦、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、以色列、意大利、拉脱维亚、荷兰、新西兰、挪威、波兰、瑞士、土耳其、英国和美国。缩写：FE，固定效应； ODA，官方发展援助；PPP，购买力平价；PPML，伪泊松最大似然。 * p < 0.05。 ** p < 0.01。 *** p < 0.001。
用于个性化听力学诊所助听器处方的图形 - 用户界面
助听器配件通常是基于基于人群的处方（例如DSLV5和NAL-NL2）进行的。虽然对基线拟合有效，但这些处方并未考虑到个人的听力偏好，尤其是在可能引起个人感兴趣的嘈杂的音频环境中，从而导致听力下降和助听器满意度降低。本文提出了一个图形 - 用户界面（GUI）软件工具，称为助听器放大的个性化（PHAP），用于个性化助听器配件。此GUI结合了一种先前开发的多波段贝叶斯机器学习方法，可通过配对的音频比较达到个性化设置。通过独立地对每个频段进行建模，此方法可大大减少训练时间，从而使该工具实现个性化。通过以时间效率的方式简化个性化过程，开发的GUI提供了一种将用户偏好纳入配件的有效方法，并为更广泛地采用听力学诊所的个性化助听器配件铺平了道路。
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
摘要 - 自然灾害的日益复杂性需要创新的技术解决方案，以支持急救人员的努力。本文介绍了Triffid System，这是一个全面的技术框架，将无人接地和航空车与先进的人工智能功能相结合，以增强野火，城市洪水以及地球后的搜索和救援任务的灾难响应。通过利用最新的自主导航，语义感知和人类机器人交互技术，Triffid提供了一个复杂的系统，该系统包括以下关键组件：混合机器人平台，集中式地面站，定制通信Infrastrastructure和智能手机应用程序。定义的研发活动表明，深层神经网络，知识图和多模式信息融合可以使机器人能够自主浏览和分析灾难环境，降低人员风险并加速响应时间。建议的系统通过提供高级任务计划，安全监控和自适应任务执行功能来增强应急小组。此外，它可以确保在复杂和风险的情况下实现时间情境意识和运营支持，从而促进快速，精确的信息收集和协调的行动。索引术语 - 动物学，污点后，人工智能，增强现实，情境意识，第一响应者
常识性推理的自动驾驶汽车系统
对于学术和行业研究，自1980年代以计算机视觉为中心的系统的引入以来，AV技术已经取得了令人难以置信的进步[3]。在这里，本文将为自动驾驶汽车提供一些正式的定义。根据自动化水平，SAE国际自动驾驶汽车定义为六个不同的级别，其中0级没有AU量，并且5级是完全驾驶自动化[6]。尽管AV研究是一个经过充分探索的领域，但仍然没有5级或完全自主的车辆。这在很大程度上是由于计算机视觉系统的缺陷以及需要人类驾驶员存在的更复杂驾驶任务的复杂性。对于安全至关重要的系统，例如AV系统，无法造成小错误。为此，重要的是，AV系统可以根据对周围环境的准确解释做出安全有理的决策。在AV系统的感知端有几种技术，例如光检测和射程（LIDAR）系统和基于摄像机的系统。这些系统与深度学习技术（例如卷积神经网络（CNN））相结合，这些技术用于对传感器数据进行分类[14]。但是，像所有机器学习系统一样，由于噪声，训练数据之外的场景，传感设备的退化以及其他外部因素，误导始终可能发生错误分类。Kahneman在2011年提出的两种系统思维类型[11]。第一个是“系统1”，它是快速，本能和情感思维。因此，AV系统应朝着使用混合AI系统或将深度学习与逻辑推理结合的AI迈进，以帮助减轻完全基于深度学习的方法的失败和缺点。第二个是“系统2”，它是缓慢，有意和逻辑的。对于人类驾驶员，我们在驾驶场景中使用这两个系统。使用System 1 Thinking迅速完成我们周围的对象，并进行较小的驾驶操作。但是，当我们遇到一个不熟悉或危险的情况时，我们使用系统2思考来确定一种安全的方式来驾驶这种情况。在最佳的混合AV系统中，快速系统的1个任务（例如感知和分类）应通过深度学习来处理，而缓慢的系统2任务应通过综合推理来处理。推理系统也可以用于对