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武装部队部调动俄罗斯资产为乌克兰服务
* 欧洲和平基金 (EFF) 是经欧洲理事会 2021 年 3 月 22 日决定通过的一项预算外工具，其行动属于共同外交和安全政策 (CFSP) 框架之内。其目的是通过资助行动和援助措施，加强欧盟预防冲突、巩固和平和加强国际安全的能力。
使用 VIKOR 对分布式微电网固定电源应用的燃料电池技术进行排名
目前正在开发多种类型的能源技术，重点关注能源安全和可持续性问题。在这些不同的技术中，燃料电池微电网系统是解决能源匮乏的孤立和岛屿社区（尤其是菲律宾等群岛国家）的合适解决方案。燃料电池技术的选择多种多样，它们之间的弱点、优势和特点相互冲突，这使得选择变得困难。本研究采用称为 VIKOR（Vise Kriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje）的多标准决策方法，作为一种系统方法，对微电网分布式系统中固定电源应用的不同燃料电池技术进行排名。竞争技术的运行特性基于技术和经济指标进行评估——能源效率（%）、寿命（小时）、功率密度（kW/m 3 ）、比功率（W/kg）和成本（$/kW）。不同指标的数据来自文献中可用的研究，并利用 VIKOR 算法进行评估。结果表明，聚合物电解质膜燃料电池 (PEMFC) 是最合适的燃料电池技术，评估指数 Q = 0。不同燃料电池技术的排名如下：PEMFC > PAFC > SOFC > MCFC > AFC > DMFC。PEMFC 具有高比功率、高功率密度和紧凑设计等优点。本研究结果表明，VIKOR 可用于评估各种技术和经济指标。这种方法可以指导决策者为偏远社区的微电网电力系统选择最佳的燃料电池技术。
量子计算和量子信息的解决方案
只要有一个可以区分非正交量子态 | ψ ⟩ 、| ϕ ⟩ （无需测量）的设备，我们就可以设计一个量子电路，将 | ψ ⟩7→| ϕ ⟩ 映射（反之亦然），从而让我们可以随意克隆这些状态。相反，只要有一个克隆设备，我们就可以任意次数地克隆 | ψ ⟩ 和 | ϕ ⟩。然后，在不同的测量基中对这两个状态进行重复测量，我们（在有足够的测量值的情况下）就能够根据测量统计数据区分这两个状态（当然，基于概率考虑会有一些误差 ϵ，但只要我们可以对状态进行任意多次测量，我们就可以任意降低这个误差）。
制造：审视建筑的数字化实践
和技术，因为它制作了一本新地图集，以帮助导航一门对建筑思维新领域作出反应的学科的身份。制造已经重构了我们在概念和实践中对建筑世界的设想。曾经被认为处于职业边缘的实践已经进入了新的领域，随后修改了建筑实践的定义和操作。替代的面向过程的制图法正在出现，为细心的建筑学科提供了意想不到的新通道。我们必须信任我们的制图师，并要求他们帮助为未来的建筑领域设计有用的新指南。因此，我们设计的用于测量、设想和制造建筑的工具和技术目前至关重要，需要学术严谨。
当老板使用人工智能时，算法管理对员工的后果
近年来，许多人担心机器人会替代工作场所中的人并使员工冗余。人工智能的最新进展有所改变。可能证明，这些技术不再取代工作场所，而是越来越多地接管工作任务。它也适用于经理传统上执行的工作任务。而不是被替换，越来越多的员工可能会经历由计算机系统控制和管理。
covid-19-vaccine in-in-preventing感染的有效性 -
Corona病毒疾病19（COVID-19）在印度使用的疫苗的有效性未经探索，需要证实。目前的病例对照研究计划引发199疫苗在防止印度比哈尔邦普通人群中预防感染和疾病严重程度的有效性。这项病例对照研究是在2021年4月至6月的45岁的人们中进行的。这些病例是印度巴特纳州Patna的全印度医学科学研究所（AIIMS）的COVID-19患者，并直接与他联系。对照是在病毒学实验室，AIIMS-PATNA上对严重急性呼吸综合症病毒-2（SARS COV-2）测试的个体，并通过电话联系以收集相关信息。通过使用公式（VE = 1 - 优势比）计算疫苗有效性（VE）。针对部分和全疫苗接种的调整后VE估计为52.0％（95％置信区间（CI）39.0 - 63.0％）和83.0％（95％CI 73.0 - 89.0％），以防止SARS COV-2感染。对病例的亚组分析表明，住院时间（LOS）长度（接种疫苗：9天与未接种疫苗：12天； p = 0.028）和疾病的严重程度（部分疫苗接种：30.3％：部分vs.部分vs. vise接种疫苗：51.3％，疫苗与51.3％和未率相比：54.1％； P = 0.035；个人。得出结论，据估计，每五个完全疫苗接种的个体中有四个受到保护，免受SARS COV-2感染。疫苗接种降低了LOS和严重疾病发展的机会。
标题：纠缠量子物质的高级数字方法
作为香港大学物理系，图卢兹大学3-PAUL SABATIER和CY CERGY PARIS大学合作的一部分，该理论项目旨在发展和改善先进算法，以克服这种困难，并允许对强量量化系统的微观机制的理解。我们开发互补的数字方法：量子蒙特卡洛，精确的对角线化，张量网络，神经网络，以提供统一的框架来模拟量子材料。
具有战略用户的分布式学习：重复博弈方法
我们考虑一个分布式学习环境，其中战略用户受到融合中心的激励，以基于本地数据训练学习模型。用户没有义务提供他们的真实梯度更新，而融合中心无法验证所报告更新的真实性。受此启发，我们将融合中心与用户之间的互动表述为重复博弈，体现了机器学习与博弈论之间尚未得到充分探索的相互作用。然后，我们基于联合梯度估计和用户行为分类方案为融合中心开发了一种激励机制，并研究了其对分布式学习收敛性能的影响。此外，我们设计了自适应零决定 (ZD) 策略，从而将经典的 ZD 策略推广到具有时变随机误差的重复博弈。理论和实证分析表明，融合中心可以激励战略用户合作并报告信息丰富的梯度更新，从而确保收敛。