• Provided branding and logo design for Kneads Bakery, Café, and Mill in Westport, CT • Project involved working closely with the owners in order to capture their brand's vision • Sketching was done to explore and build on several concepts and then narrowed down to the preferred windmill design • The final logo was designed in Procreate and can be seen on their website, social media, and throughout the bakery and products (https://kneadsbakerycafe.com/; instagram: @kneads.westport)
使用局部量子电路集合生成 k 设计(模拟 Haar 测度的伪随机分布,最高可达 k 矩)是量子信息和物理学中一个非常重要的问题。尽管人们对普通随机电路的这一问题有了广泛的了解,但对称性或守恒定律发挥作用的关键情况仍是根本性的挑战,人们对此了解甚少。在这里,我们构造了显式局部酉集合,在横向连续对称性下,在尤为重要的 SU(d) 情况下,它可以实现高阶酉 k 设计。具体来说,我们定义了由 4 局部 SU ( d ) 对称哈密顿量以及相关的 4 局部 SU ( d ) 对称随机幺正电路集合生成的卷积量子交替 (CQA) 群,并证明对于所有 k < n ( n − 3 )/ 2,它们分别形成并收敛到 SU ( d ) 对称 k 设计,其中 n 是量子位元的数量。我们用来获得结果的一项关键技术是 Okounkov-Vershik 方法的 S n 表示理论。为了研究 CQA 集合的收敛时间,我们使用杨氏正交形式和 S n 分支规则开发了一种数值方法。我们为各种重要电路架构的亚常数谱间隙和某些收敛时间尺度提供了强有力的证据,这与无对称性的情况形成对比。我们还全面解释了使用对无对称性情况有效的方法(包括 Knabe 的局部间隙阈值和 Nachtergaele 的鞅方法)严格分析收敛时间的困难和局限性。这表明,可能需要一种新方法来理解 SU (d) 对称局部随机电路的收敛时间。
酉 t 设计是酉群上的分布,其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里,我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时,电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据,该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。
通过目视检查、分析现有数据和屋顶规格来分析屋顶的完整性和承载能力。应仅选择能够根据当地建筑规范和飓风条件承受 DPV 系统的屋顶。如果屋顶数据不足或有限,无法完成完整性评估,则顾问可以提出 FEA(有限元分析),OECSC 将在实施期间与国家和世界银行协商后审查和批准该分析。附件 3 提供了 FEA 的技术要求。顾问还应提出对典型建筑进行 FEA 的价格,以便在需要并获得 FEA 批准时考虑。FEA 成本不得用于财务评估,但应在项目后期考虑支付每个获批的 FEA。✓ 提供可用于太阳能光伏模块的面积(单位:平方米),并考虑使用高效光伏
摘要 有效且高效的卫生供应链在实现健康成果方面发挥着至关重要的作用,它确保人们能够获得优质的卫生服务。然而,在许多中低收入国家,向服务提供点供应卫生商品的过程复杂且成本高昂。因此,政府和合作组织往往有兴趣了解如何更经济高效地设计其卫生供应链。公共和私人市场上有几种建模工具可以帮助评估供应链效率并确定供应链设计改进。这些工具通常能够为用户提供非常精确的成本估算,但它们通常使用专有软件并需要详细的数据输入。这可能会导致分析过程相当冗长且昂贵,这可能会让许多决策者望而却步,尤其是在供应链设计过程的早期阶段。对于许多用例,例如宣传、通知研讨会和技术会议以及缩小初始设计选项,决策者可能经常愿意牺牲一些细节和准确性以换取更快、更低成本的分析结果。据我们所知,目前还没有公开可用的工具可以快速、高级地估算不同供应链设计的成本和效率。为了弥补这一差距,我们设计并测试了一个基于 Excel 的快速供应链建模 (RSCM) 工具。我们的评估表明,尽管需要的数据要少得多,但 RSCM 工具可以生成与其他常见分析和建模方法类似的成本估算。此外,为了更好地了解 RSCM 工具如何与现实世界的流程和决策时间表保持一致,我们使用它来指导安哥拉正在进行的免疫供应链重新设计。对于上面描述的用例,我们认为 RSCM 工具满足了对更快、更便宜的方式来确定更具成本效益的供应链设计的重要需求。
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标:基于序列的指标,例如氨基酸恢复(AAR)和基于结构的指标,包括根均值 - 平方 - 平方偏差(RMSD),预贴紧的对齐误差(PAE)和界面预测模型模型(IPTM)。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器,但没有证据表明它们适合排名,尤其是用于抗体序列设计。此外,尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中,使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据,我们广泛基准了一系列生成模型,包括LLM式,基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明,来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关,这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外,我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一,从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用:https://github.com/astrazeneca/diffabxl
系统级 ESD 测试是全球众多汽车 OEM 的共同要求。系统级 ESD 测试的目标通常有两个:确保模块内的电气元件不会受到损坏,并评估 ESD 事件期间的应用级性能。关于系统级 ESD 测试的一个常见误解是,应用级性能可能与组件数据表中指定的 ESD 额定值有关(例如 IEC 6100-4-2、HBM、CDM 等)。数据表中指定的 ESD 额定值仅描述 IC 承受设备引脚能量放电而不受到损坏的能力。此额定值主要用于了解芯片处理和组装要求,但关键的是,该额定值没有考虑任何应用级性能方面,例如数据丢失。了解高速铜链路在 EMI/ESD 应力下的应用级性能与系统设计密切相关。本指南包括 TI 的建议,即通过强大的硬件设计实践和软件设置优化来最大限度地提高抗扰性能。
注意:本稿件由可持续能源联盟有限责任公司 (Alliance for Sustainable Energy, LLC) 的员工根据与美国能源部 (US Department of Energy, DOE) 签订的合同编号 DE-AC36-08GO28308 撰写。资金由美国能源部建筑技术办公室提供。本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
the Compressor and or Other Components....................................................................................................................... 10 2.6 Ventilation and or Circulation Fans Within Cases or Walk-in Units.................................................................................. 11 3 Summary ............................................................................................................................................................................... 14 4 References ............................................................................................................................................................................ 14 Trademarks SimpleLink ™ and LaunchPad ™ are trademarks of Texas Instruments.所有商标都是其各自所有者的财产。