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“人类睡眠心理药理学”中的md-phd stelle
Irchel校园苏黎世大学的研究小组“人类睡眠心理药理学”将从2025年2月初或通过预约来寻找MD-PHD，作为跨学科研究项目的一部分，这将受到Wellcome Trust和Innosuisse的第三方资源的鼓励。该项目延长了三年。研究重点研究项目研究了麻醉剂的可能应用来改善创伤后应激障碍（PTSD）和继发性失眠的患者的睡眠。该研究发生在主题设计中，其中不同的测量方法（例如多症术，心电图，反应时间测量，化学计量法等）在睡眠实验室中使用。任务
ÖKV监督品种的育种要求
glaswollstarr/粉状白内障，接缝尖端，缝隙，核环）上述眼科疾病的检查只能由ECVO授权（http://www.ecvo.org）授权的兽医进行，并在Akvo Homepage（wwwwwikugel）上列出的兽医和兽医。对不在奥地利拥有的雄性（外国螺柱）的繁殖）所有雄性都必须符合与奥地利相同的条件。这适用，只要有可能完成符合本国情报内容的健康考试以及预期的考试或考试。相应的证据必须伴随复制投掷文件。
FYS1210 电子学（含项目作业） 复习 2022 年 9 月 28 日 Sverre Holm
你在学什么？ • 您将学习集成电路设计的基础知识，即所有集成电子元件均基于最基本的电路构建。其中包括基本的模拟CMOS电路，包括基本的电路分析和必要的信号处理工具，以及数字逻辑门的基本结构及其性能局限性的分析。 • 完成本课程后，您应该能够：• 想象和设计简单的 CMOS 集成电路。 • 分析和优化简单的 CMOS 集成电路，例如简单的放大器和逻辑门 • 在电子实验室中测量和表征简单的 CMOS 集成电路。 • 理解和使用电路分析概念，如小信号分析、增益、传递函数、带宽、门延迟、功率延迟积等。
军队卫生服务 - become-a-military-doctor.fr
- 进行医学影像检查； - 参与与医学成像、核医学、功能探索相关的研究，为平民和军事患者的筛查、诊断、检测、治疗和研究做出贡献； - 管理医学影像设备和器械； - 为学生提供指导并传授知识； - 为战争伤员的护理、在国家和公共卫生危机（流行病、袭击、NRBC 袭击等）期间保护公民的健康以及为外部行动（OPEX）做出贡献。
约旦案例研究
使用可再生能源发电 (REG) 和储能系统 (ESS) 策略在为可再生能源 (RES) 提供弹性方面具有相当大的可能性。因此，结合 REG 和 ESS 策略来解决运营、经济、生态和电力相关的政府问题已受到全球电力系统 (PS) 运营商和规划人员的特别关注。在这方面，传统能源资源匮乏的发展中国家（约旦）提出了不同的支持问题和经验，以便在配电 PS 的情况下共同使用 ESS 策略。因此，本文对这一问题进行了通用解决方案，必须大量建设基础设施，以实现可再生能源在 PS 中的高渗透率。基于此，本文首先研究了在基于 RE 的配电 PS 中使用 REG 和 ESS 策略的必要性。因此，提供了各国当前用于以 ESS 和 REG 策略的最佳组合发展 RER 的方法和激励计划。这项研究的结果表明，ESS 的使用对于住宅太阳能 (SE) 应用的管理和开发非常重要。大多数受访者（85.3%）表示，使用家用储能系统对于可再生能源需求和供应的管理和增长至关重要。为了提高主电网效率并减少对传统电源的需求，约旦工程师和专家建议消费者在家中安装储能系统设备。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。
构建循环供应链并根据 REP 领域进行定位
这里提出的反思工作旨在展示如何将这种通过流动实现循环经济的方法转化为一个结构模型，该模型综合了不同的文献资料，其中我们可以发现对循环供应链的呼吁[1]，价值金字塔（根据主要的7R）[3]，以及向10R的演变[2]。该模型旨在展示允许SCC成为“高循环性”运营核心的主要结构，通过尽可能确保在使用过程中最大限度地保存材料的价值，通过追求提高产品和材料使用效率的目标，然后尽可能地限制在“使用结束时”的价值损失，无论考虑的产品和材料及其状态如何。首先，我们将努力对循环供应链 (SCC) 提供一个共识和科学的定义，然后描述包括 REP 部门在内的再处理部门的 SCC 需求。然后，第二步，将通过阿赫特伯格金字塔 [3] 的初始棱镜来解决流动的循环性问题，但尽量详尽地考虑 10R 命令。目标是在 REP 部门和 SCC 解决方案的结构之间建立联系，以便在转型中取得最佳成功
