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通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
节能冷冻式空气干燥机 - Petrotec Air Power
这些压缩机采用两个相同的同心涡旋，一个插入另一个内。一个涡旋保持静止，另一个则围绕其旋转。此运动将气体吸入压缩室，并使其通过涡旋旋转形成的逐渐变小的“口袋”，直到达到腔室中心的最大压力。在那里，气体通过固定涡旋中的排气口释放。在每个轨道上，多个口袋同时被压缩，因此操作几乎是连续的，无脉冲的。作为 SRC-250 至 SRC-1000 型号的标准配置，涡旋压缩机具有众多优势： • 更高的效率等级可节省超过 20% 的能源 • 由于振动水平降低和运动部件减少，可靠性极高 • 合规技术几乎坚不可摧，甚至允许液态制冷剂回流
节省和投资平等 - 确定收入和就业的替代方法
节省是从收入来源撤出资金的，而投资是将资金注入收入流。当预期的投资大于预期的储蓄时，这意味着将收入流的资金多于收入。因此，在这种情况下，国民收入将增加。，如果预期的投资比预期的储蓄要少，这意味着从收入流中撤出比投入的更多。这导致国民收入减少。当预定的储蓄仅等于预期的投资时，这意味着将撤回的内容放入收入流中。在这个职位上，国民收入将处于平衡状态。图。19.3下面显示了通过储蓄和投资平等来确定国民收入的确定。
宽带隙商用电源转换器在不同应用中的节能潜力
和减少电源转换器的占地面积 [1,2]。正因为如此，一些制造商越来越多地开发基于 SiC 和 GaN 技术的电源转换器。光伏逆变器、电机驱动逆变器、不间断电源 (UPS) 和笔记本电脑充电器等应用是可用的商用 WBG 电源转换器的几个例子。几项研究 [1,2] 报告了 WBG 转换器在特定应用中的潜在节能效果。然而，这些调查是基于学术界开发的电源转换器，而不是商业产品，通常与行业标准和商业产品要求不兼容。在这项工作中，我们估计了几种应用中每年全球节能潜力，考虑用商用 WBG 替代实际的硅基商用电源转换器。这是第一项评估商用转换器能源潜力的研究，其结果与最先进的工业技术兼容。我们搜索了每个选定应用的制造商，以获得基于 WBG 系统的可用产品和相关技术信息。我们的分析提供了 WBG 系统的节能潜力。
1981年《经济复苏税法》对储蓄和投资的影响
投资仅占1984年GNP的12.3％（MCC Omas，1984，第54页）。 fa c tor的nu mb er可能解释了储蓄，并且在ves中没有像预期的那样生长。 首先，在联邦政府收紧货币补偿的影响下，经济衰退减少和投资。 第二，1983年AL的St Ock市场集会可能降低了Sa vin g的水平；随着库存的va lu es升起，个人的净磨碎h逐渐减轻，并在mor e spe nding中得到了努力。 th ird，1982年的税收从Tefr a征服可能会产生对SAV的积极影响，并在Ert A. A. Fin al ly期望的征服中产生积极的影响，对税收的预期可能会影响税收，可能会影响SAV和VES。 he个人感到不属于武器的策略，他们是k s k s。作为resu lt，投资仅占1984年GNP的12.3％（MCC Omas，1984，第54页）。fa c tor的nu mb er可能解释了储蓄，并且在ves中没有像预期的那样生长。首先，在联邦政府收紧货币补偿的影响下，经济衰退减少和投资。第二，1983年AL的St Ock市场集会可能降低了Sa vin g的水平；随着库存的va lu es升起，个人的净磨碎h逐渐减轻，并在mor e spe nding中得到了努力。th ird，1982年的税收从Tefr a征服可能会产生对SAV的积极影响，并在Ert A. A. Fin al ly期望的征服中产生积极的影响，对税收的预期可能会影响税收，可能会影响SAV和VES。he个人感到不属于武器的策略，他们是k s k s。作为resu lt，
楼宇自动化中的暖通空调负荷预测和节能策略
电子邮件：mvrushank1@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 在不断发展的楼宇自动化领域，有效管理供暖、通风和空调 (HVAC) 系统对于实现最佳能源效率和整体可持续性至关重要。本研究论文致力于细致探索 HVAC 负荷预测的深远意义，并在复杂的楼宇自动化系统框架内描述创新的节能策略。该研究着手全面分析主动管理 HVAC 负荷的预测能力。通过仔细研究尖端技术和方法，该研究旨在解开精确预测 HVAC 负荷变化所涉及的错综复杂的问题。理解和利用楼宇自动化系统的预测潜力是本研究的基石。此外，本文深入探讨了 HVAC 负荷管理范围内的节能策略的多方面探索。通过研究实际应用和成功案例，该研究力求提炼出最有效和可扩展的方法来抑制能源消耗，同时又不损害建筑物居住者的舒适度和幸福感。这些策略包括自适应控制机制、先进的传感器技术以及与新兴智能电网解决方案的集成，从而促进了可持续建筑运营的整体方法。该研究还探讨了预测性暖通空调负荷管理与楼宇自动化系统更广泛目标之间的共生关系。通过这样做，它揭示了预测分析、机器学习算法和数据驱动的决策过程的无缝集成，最终形成智能、响应迅速且节能的暖通空调基础设施。这项研究的意义超越了理论框架，旨在为行业从业者、建筑经理和政策制定者提供可行的见解。通过综合暖通空调负荷预测和节能策略方面的最新进展，本文旨在成为塑造智能和可持续建筑未来轨迹的宝贵资源。总之，本研究论文全面探讨了暖通空调负荷预测与楼宇自动化系统中节能策略的融合。通过对预测技术的细致研究和对可持续实践的细致分析，本研究旨在阐明通往更节能、更具弹性和更智能的建筑运营的道路。关键词：暖通空调负荷预测、节能策略、楼宇自动化系统、预测分析、可持续建筑运营 ______________________________________________________________________________________
利用光子学节省能源并提高信息处理密度
DAB Miller，“用于低能信息处理和通信的 Attojoule 光电子学：教程回顾”，IEEE/OSA J. Lightwave Technology 35 (3), 343-393 (2017) DOI：10.1109/JLT.2017.2647779
通过量子神经网络的合奏技术节省资源
抽象的量子神经网络对许多应用程序具有重要的承诺，尤其是因为它们可以在当前一代的量子硬件上执行。但是，由于量子位或硬件噪声有限，进行大规模实验通常需要显着的资源。此外，模型的输出容易受到量子硬件噪声损坏的影响。为了解决这个问题，我们建议使用集合技术，该技术涉及基于量子神经网络多个实例构建单个机器学习模型。尤其是，我们实施了具有不同数据加载配置的包装和ADABOOST技术，并评估其在合成和现实世界分类和回归任务上的性能。为了评估不同环境下的潜在性能改善，我们对基于模拟的无噪声软件和IBM超导QPU进行了实验，这表明这些技术可以减轻量子硬件噪声。此外，我们量化了使用这些集成技术节省的资源量。我们的发现表明，这些方法即使在相对较小的量子设备上也能够构建大型，强大的模型。
保存对实验室服务法的访问（Salsa，H.R。2377/s。1000）
•临床实验室服务具有巨大的价值。尽管他们占医疗保险总支出的不到1％，或者每年约84亿美元，但他们为所有医疗决定的70％提供了信息。•由于2018年《保护访问Medicare Act》（PAMA）的实施有缺陷，临床实验室经历了三年的医疗保险，最高可削减10％的付款，总计38亿美元。如果国会不采取行动，最多可更深入15％将恢复2025年1月1日。需要改革。•实验室还必须开始执行美国食品和药物管理局（FDA）繁重的新规则的重大新法规合规义务，以规范实验室开发的测试服务作为医疗设备。削减PAMA与昂贵的新监管义务的结合可能会进一步损害患者的访问和实验室在新诊断方面的投资。•ACLA很感激在过去的四年中，国会推迟了进一步的医疗保险削减和数据报告；但是，年度延迟对患者和临床实验室的实际缺点。
在丹麦语境（CS-sissist）
在丹麦PD-L1≥50％的NSCLC患者中，接受单次免疫疗法治疗的患者主要接受3或4周的给药频率[6]。从丹麦的RWE研究中，在晚期NSCLC中实施第一线免疫治疗后，中值无进展生存率为8.2个月（大约36周）[7]因此，使用SC公式而不是iv，预期的HCP小时将在8-14小时之间（取决于使用3或4周的管理）。一些PD-（l）1抑制剂可以每六周进行一次静脉注射。假设这些PD-（L）1的资源使用与Atezolizumab相同，仍然存在成本和资源节省潜力（见图2）。由于这些计算基于研究数据和HTA成本分析，因此需要在现实世界中进行进一步验证[1-3]。除了与SC相关的时间和成本节省之外，IMSCIN-002研究最近发布的数据表明，与IV相比，患者更喜欢Atezolizumab SC [8]。在Atezolizumab IV和SC之间移动时，没有观察到安全问题[8]。