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巴拉克风电源反馈表格
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IPA提案草案，用于调整索引采购过程利益相关者反馈请求
在其最终订单中批准伊利诺伊州电动局（“代理”或“ IPA”）2024年2024年2月的长期可再生资源采购计划（“长期计划”），伊利诺伊州商务委员会（“委员会”或“ ICC”）采用了IPA提议的后award工程。1 IPA提出了研讨会，讨论可再生能源项目开发人员面临的挑战和潜在解决方案，这些项目是由该机构可再生能源信用（“ REC”）采购事件中选择的项目，这是由于最近的挥发性市场条件和不断变化的项目经济学。委员会对IPA提议的研讨会程序的批准，只要IPA的研讨会必须在委员会批准2024年长期计划后的一个日历年内以合规性申请结束。
幼稚的人类多能干细胞保持胚胎，胚外和胚泡产生潜力
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月20日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.633522 doi：Biorxiv Preprint
非马尔可夫反馈用于优化量子误差校正
玻色子代码允许在单个组件设备中对逻辑量子位进行编码，利用谐振子的无限大希尔伯特空间。特别是，最近已证明 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码的可校正性远远超过同一系统中最佳被动编码的盈亏平衡点。目前针对该系统的量子误差校正 (QEC) 方法基于使用反馈的协议，但响应仅基于最新的测量结果。在我们的工作中，我们使用最近提出的反馈-GRAPE（带反馈的梯度上升脉冲工程）方法来训练循环神经网络，该网络提供基于记忆的 QEC 方案，以非马尔可夫方式响应之前测量结果的完整历史，优化所有后续的单一操作。这种方法明显优于当前策略，并为更强大的基于测量的 QEC 协议铺平了道路。
使用正弦和基于教学学习的融合培训馈送前馈神经网络，用于医学图像注册
摘要这项研究提出了一种新型的杂交元神经算法，正弦辅助教学学习学习的优化（SCATLBO），旨在训练用于单声道和多模式医学图像注册的喂养前进神经网络（FNNS）。scatlbo结合了正弦骨算法（SCA）的优势，用于探索基于教学学习的优化（TLBO），以实现剥削，达到了平衡，从而增强了算法能力，以避免局部最小值并提高逆转率。医学图像注册，对于准确的医学分析必不可少的，从这种混合方法中受益，因为它有效地对齐了复杂的多模式图像。在这项工作中，SCATLBO用于训练来自癌症基因组乳房侵入性癌（TCGA-BRCA）数据集的乳房MRI图像。SCATLBO的性能是针对几种众所周知的元启发式算法的基准测试，包括TLBO，粒子群优化（PSO），蚂蚁菌落优化（ACO），灰狼优化器（GWO）和进化策略（ES），以及基于平均平方误差（MSE）的评估（MIS）和杂音的评估（MI）。实验结果表明，SCATLBO在准确性，收敛速度和稳健性方面优于其他技术，将其确立为基于神经网络的图像注册任务的有前途的工具。这项工作有助于提高FNN的元启发式培训方法，并在各种医学成像领域中使用了潜在的应用。
CSU 生物燃料原料农作物管理实践分析
本分析中使用的基线情景利用了美国温室气体清单中使用的模型、方法和数据输入。DayCent 模型用于模拟美国种植玉米、大豆和高粱的农业用地土壤有机碳储量 (SOC) 变化和土壤一氧化二氮 (N 2 O) 排放的基线，该模型使用美国农业部 2017 年国家资源清单 (NRI) (USDA-NRCS 2020)。该模型分三步初始化。在第一步中，模型在原生植被、历史气候数据和 NRI 调查地点的土壤特征下运行至稳定状态（例如平衡）。在第二步中，该模型模拟了从欧洲人定居到 1979 年 NRI 调查开始的农业扩张。此步骤捕捉了原生植被转变为农田后土壤 C 和 N 的损失，并包括根据 18 世纪开始的历史定居模式而变化的土地转换时间段。在第三步中，该模型使用 USDA-NASS 作物数据层 (CDL) (USDA-NASS 2021) 模拟了 1979 年至 2017 年 NRI 调查中的种植历史，并将其延伸至 2020 年。
OCIO 2024应急计划
据报道，来自DayCent模型的SOC数据是SOC的年度总变化，每种MLRA中每种CSA场景的10个代表性5年作物轮换到30 cm的土壤深度。选择30厘米的土壤深度与美国GHG库存一致（EPA，2024），并且是在Daycent建模的标准土壤深度，如Daycent Companion文档中所述。选择了10个五年轮换，因为它们代表了当前的美国种植实践和典型的旋转长度。在脚注3中更详细地描述了建模的10个旋转。在30年的投影期内，将情景复制（即，连续六个术语对5年的农作物旋转进行了建模）。每年30年，既捕获土壤碳的变化在更长的时间内发生（长达30年），并线性化的SOC变化。
关于 AMMTO 宽带隙公众反馈的信息请求 (RFI)
背景 美国能源部的使命是通过变革性的科学和技术解决方案解决美国的能源、环境和核挑战，从而确保美国的安全和繁荣。 1 AMMTO 的使命是激励人们并加速创新，以改造材料和制造业，以适应美国的能源未来。 AMMTO 计划支持下一代材料和创新制造技术的研究、开发和演示，以提高美国的工业竞争力和能源弹性。 电力电子对于美国关键基础设施中电力的转换和控制至关重要。随着这些基础设施（包括电网综合电力、工业制造、交通运输以及数字网络和通信）带来更多创新技术以满足不断变化的市场需求并提高能源安全性和弹性，它也对电力电子技术提出了更高的性能要求。几十年来，人们一直依赖硅电力电子来满足基础设施的电力转换和控制需求，但这些日益增强的性能要求已经超出了传统硅电力电子所能提供的范围。宽带隙半导体 (WBG) 电力电子提供了一种替代方案，有可能满足美国基础设施在 21 世纪不断变化的需求。为了实现这一潜力，整个PE系统都需要进行技术创新——在材料层面、在使这些高性能材料发挥作用的设备中、在将这些设备构建到最终用途应用中的包装中。
2025 年环境正义政策草案供公众审查和反馈
随后的 EJ 框架是一种全面的计划和政策设计和决策方法，允许在决策周期的最早阶段，即决策制定阶段，纳入尽可能多的环境正义考量。该框架旨在通过解决、减轻和修正过去不公正现象的策略来促进环境正义，同时为未来提供积极主动的社区主导解决方案。¹ 它将确保 OUP 计划管理中的环境公平，并建立一套明确的愿景和优先事项，以促进整个库克县的环境正义。它通过有意的社区参与、报告和 OUP 各部门员工的承诺，为问责制设定了标准。OUP 将利用该框架评估未来两到三年收集的数据，以进一步制定一套强有力的政策和程序，通过这些政策和程序，OUP 将对我们的社区负责。