保持生产产出并确保满足客户需求; b)根据风险和对客户的影响定义应急计划; c)在以下任何一个情况下准备应急计划以连续供应:关键设备故障(另请参见第8.5.6.1.1节);外部提供的产品,流程和服务中断;反复出现的自然灾害;火;公用事业中断;劳动力短缺;或基础设施中断; d)包括对应急计划的补充,向客户和其他有兴趣的信息提供通知过程
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同意令 A. 经 Ridgefield Fuel Associates, Inc. (“被告”) 同意,能源与环境保护专员 (“专员”) 发现以下情况: 1. 被告拥有、租赁、经营或控制位于康涅狄格州 Ridgefield 115 Danbury Road 的汽油分配设施 (“GDF”)。 2. 被告在 GDF 的每月汽油吞吐量为 10,000 加仑或更多,并受康涅狄格州机构法规 (“RCSA”) 第 22a-174-30a 节的要求约束。 3. 根据 RCSA 第 22a-174-30a(c) 节的要求,GDF 配备了第一阶段蒸汽回收系统。 4. 根据 RCSA 第 22a-174-30a(d)(1) 条,任何 GDF 的所有者或运营商应每年至少进行一次以下测试:对每个压力/真空排气阀进行压力/真空排气阀测试、压力衰减测试和蒸汽空间连接测试。5. 鉴于能源和环境保护部 (“DEEP”) 记录表明被告未能在 2021 年进行第一阶段蒸汽回收测试,专员认定被告违反了 RCSA 第 22a-174-30a(d)(1) 条。因此,专员于 2022 年 4 月 6 日发出了违规通知编号 18222。6. 2022 年 4 月 14 日收到 CROMPCO, LLC 的 Edward Kubinsky 发来的电子邮件,表明 2021 年未进行第一阶段蒸汽回收测试。7. 鉴于上述情况,被告在 2021 日历年违反了 RCSA 第 22a-174-30a(d)(1) 条。
在本文中,我们将讨论游戏。游戏由多名玩家和一名裁判进行。玩家共同制定策略,然后被分开并被禁止交流。根据玩家事先知道的分布,裁判向每个玩家发送问题,每个玩家都给出答案。然后,他们根据问题和答案的某种函数来获胜或失败。这些游戏具有历史意义,因为它们用于展示我们宇宙的非局部特性。贝尔 [Bel64] 证明了我们当前量子力学理论所预期的行为与一个位置的事件不能受到远处同时发生的动作影响的想法是相互矛盾的。克劳瑟、霍恩、希莫尼和霍尔特 [CHSH69] 随后利用贝尔工作中的想法,提出了一个实验(或游戏),可用于验证这些非局部属性。这个游戏被广泛称为 CHSH 游戏。在这个游戏中,有两个玩家,每个人都会得到独立且均匀随机选择的比特作为问题,他们各自回答一个比特,如果他们答案的异或等于问题的和,他们就赢了。这个游戏特别有趣的地方在于,如果我们假设我们的宇宙没有非局部效应(就像我们期望从量子纠缠中得到的那些),那么我们可以证明爱丽丝和鲍勃赢得这场比赛的概率不能超过 75%。另一方面,如果我们允许他们共享量子纠缠,他们最多可以赢得 2+ √
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汽油车辆作为交通工具的使用量增加导致全球变暖急剧上升。排放到大气中的有害汽车尾气(如一氧化碳和二氧化氮)对我们呼吸的空气造成了严重影响。这导致人们需要零排放的车辆 [1]。过去几年,特斯拉、日产和丰田等汽车公司将新技术推向市场,主要是电动汽车和氢动力汽车。这两种技术更受欢迎,旨在减少传统汽车造成的全球排放。本文旨在根据这两种交通方式的生态、经济和科学价值对其进行分析和比较。
目的:糖尿病足患者的慢性皮肤溃疡是一个重大的健康问题。糖尿病足溃疡(DFUS)显着威胁糖尿病患者的健康和寿命,导致严重的并发症,例如感染和截肢,并导致高发病率和死亡率。鉴于严重的影响,预防和管理DFU的实用策略对于降低截肢率至关重要。富含血小板的血浆(PRP)已成为一种流行的治疗选择,因为它模仿了人体的自然愈合过程。该研究的目的是评估美国背景下PRPR与护理标准的成本效益。方法:决策分析模型用于合成临床和经济参数。详细使用Markov决策模型进行了CEA分析,以评估持续三周多的慢性DFU和骨科并发症的高风险。该研究评估了不同治疗方法的有效性,该治疗方法在质量调整后的寿命(QALYS)中测量,并使用微型固定方法以及临床试验报告了2023美元的成本。结果:研究得出的结论是,与其他治疗方法相比,PRP凝胶是对非治疗DFU的一种具有成本效益的治疗方法,一年内的护理成本较低,并节省了五年的成本。结论:因此,PRP治疗是一种有前途且实用的选择,改善了患者的预后并降低了医疗保健费用。对于医疗保健提供者和保险公司管理非治疗糖尿病足溃疡,这是一个有吸引力的选择。关键字:成本效益分析,伤口管理,富含血小板的血浆,DFU,糖尿病足溃疡,溃疡
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位,在此之前,McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作,他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础,而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试,即图灵测试。自发明以来,该领域的发展经历了起起伏伏,俗称人工智能季节,其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚,但是,我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天,也称为黄金时代,始于 AI 诞生几年后,它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代,主导范式都是符号 AI。这时,亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注,直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而,不同人工智能领域之间的这场较量即将结束,因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏,其中主导浪潮是