XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPPN
nematicide动作分类模式
植物寄生线虫在田间条件下发生在多种压力（土壤种群密度水平）中。在某些国家和某些物种中，可以使用局部阈值水平来评估经济作物损失的风险。线虫管理程序应在PPN人群认为高或很高的情况下使用多种策略来提供有效的控制和人口减少。这些计划可能包括文化实践，例如作物旋转或下沉时期，阳性，线虫抗性或耐受品种以及甲状酸酯的应用。在一个农作物系统中需要多个nematicide应用在一个农作物周期内或在几个循环中的同一田地上，建议采用不同的作用方式旋转到nematicide，以降低对PPN种群持续选择压力的风险。
利马骨科英国有限公司
还针对采购政策说明（PPN）06/21制定了碳减少计划，该计划指定了利马骨科（Lima orthopedics）英国（Lima orthopedics）的方式（此处称为“利马”）应该有计划的计划，以管理温室气体（GHG）的排放，并承诺在2050年净零排放量以竞标政府合同。利马致力于到2050年支持政府净零目标，并正在采取所有合理的步骤在2050年截止日期之前实现这一目标。利马致力于实施这项减少碳计划，并在交付合同时提供了广泛的碳减少计划。在PPN 06/21技术标准和ISO 14064-1：2019的排放量已被量化。 以下是2022年排放的摘要。 正在收集2023年的数据。 2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。 对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。 结果随着新数据的收集而发生变化。 将记录和解释所有结果的所有变化。排放量已被量化。以下是2022年排放的摘要。正在收集2023年的数据。2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。结果随着新数据的收集而发生变化。将记录和解释所有结果的所有变化。
Microsoft Word-高级应急车辆有限的减少碳计划
高级应急车辆有限公司（AEV）致力于减少其碳足迹，并为减轻气候变化的全球努力做出贡献。根据PPN 06/21和相关的指导制定了此碳还原计划，符合报告减少碳的所需标准。该计划概述了我们的承诺，基线排放，当前的排放报告，减少碳目标以及我们将采取的实现这些目标的计划。
采购政策注意：减少碳合同时间表
7。与此PPN一起发布的碳减少时间表提供了标准的T＆C，以支持合同特定的脱碳目标要设定和交付，并提供一个框架来监视和评估供应商的脱碳性能。这些包括特定特定的温室气体排放报告，设定供应商温室气体减少目标，并通过供应商的减少供应商减少供应商，监测和减少合同寿命中的温室气体排放。
Verve Homecare Ltd.
该减少碳计划已根据公共采购通知（PPN 06/21）完成并提交，并针对减少碳计划的相关指导和报告标准。的排放已根据已发表的减少碳计划和GHG报告协议公司标准1的报告标准进行了报告和记录，并使用适当的政府排放转换因子为Greenhouse Gas Company报告2。该碳减少计划已得到Verve Homecare Limited
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。