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分析量子计算案例研究的框架
一个更好的例子来自 Nicholas Rubin 和 Ryan Babbush 撰写的《为未来纠错量子计算机上的物理模拟开发工业用例》，Quantum AI，2023 年 10 月，其中诚实地描述了解决各种物理模拟问题的各种 FTQC 用例。结果令人震惊。Nicholas C. Rubin、Ryan Babbush 等人撰写的《使用 Bloch 轨道的材料容错量子模拟》，PRX Quantum，2023 年 2 月至 10 月（52 页）提供了资源和时间估计，以数十万个逻辑量子比特和数千年为单位。Nicholas C. Rubin 等人撰写的《惯性聚变靶设计阻止本领的量子计算》，2023 年 8 月（37 页）列出了模拟各种设置（如质子和氘在核聚变中的相互作用）需要 5,650 到 33,038 个逻辑量子比特
分析 COVID-19 对储能系统的影响
摘要 — 在 COVID-19 大流行期间，美国电力部门在许多地理区域目睹了显著的电力需求变化。这些变化在人口密集的城市中尤为明显。本文结合了储能系统 (ESS) 的技术经济分析，以研究大流行对 ESS 发展的影响。具体来说，我们采用基于线性规划的收入最大化模型来获取 ESS 参与电力市场的收入，通过在能源交易中进行套利，以及通过提供监管服务来稳定电网频率。我们考虑了美国五种主要的储能技术，即锂离子、高级铅酸、飞轮、钒氧化还原液流和磷酸铁锂储能技术。对纽约市 (NYC) 案例进行的大量数值结果使我们能够强调 COVID-19 对纽约市电力部门的负面影响。索引词 — 储能、套利和监管服务、线性规划、COVID-19 影响。
消失的点，分析绘画的计算机愿景...
单点透视：当图像平面平行于两个世界坐标轴时，与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点，因为它们是平行于图像平面的。
• 活动 1：审查和分析 IRS 2025 财年的招聘和……
充分解释现代化进程，提供税法方面的直接指导 “透明度”是政府的义务，即与公民分享他们做出明智决策所需的信息，并让官员对人民事务的行为负责。对于国税局来说，这意味着在纳税人、税务专业人士、行业和其他利益相关者需要时，以易于理解、清晰和足够详细的方式向他们提供他们有权获得的所有信息。国税局必须透明、公正、公平和始终如一，以保持其诚信。为了维护纳税人的信任和信心，税务管理必须保持独立，不受党派影响，使其能够以促进纳税人和整个国家最佳利益的方式运作。国税局最近在与透明度有关的关键领域取得了进展，包括电话服务、澄清某些通知和信函以及改进在线账户。尽管取得了这些进步，纳税人和税务专业人士仍然表示与国税局进行有效沟通存在困难。20
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
分析继电器故障数据，提高服务可靠性
一个 55 年历史的继电器发生一次组件故障，表明了过去几十年继电器系统的卓越可靠性。这应该让我们思考传统上使用两个不同的继电器系统来提高可靠性的做法。该实用程序提供的数据表明，几乎所有跳闸故障都是由连接线或断路器问题引起的，而不是继电器结构或设计。这表明添加第二个不同的继电器系统几乎不会提高保护系统的可靠性。另一方面，由于第二个不同的继电器系统增加了设置错误的概率，因此随着继电器的增加，误跳闸的概率大约翻倍。当出于维护或测试目的需要两个继电器时，这些数据表明，具有相似的接线和设置将提供最小的安全性下降。
运用系统思维来分析和学习事件
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习并没有像预期的那样成功。最近，我们在减少大多数行业的事故方面似乎没有取得很大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，而且有类似的系统性原因。我们常常没有从过去吸取教训，也没有对事故做出充分的改变。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并随着时间的推移不断改进？也许答案在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大多数可以追溯到几十年前，以找出与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的东西可能会阻碍我们取得进步。事故分析中有太多的信念——从
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
应用系统思维分析事件并从中学习
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习没有像预期的那样成功。我们最近似乎在减少大多数行业的事故方面没有取得太大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，并且具有相似的系统性原因。我们常常无法从过去吸取教训，对事故做出的改变也不够充分。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并且随着时间的推移而逐渐改进？答案或许在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大部分可以追溯到几十年前，以确定与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂的系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的抽象和简化可能会阻碍我们前进。事故分析中有太多信念——从
使用人工智能分析医院流程数据
医院流程需要转型 医院在日常工作中越来越多地采用数字化。然而，不同地区的医院对数字化的使用存在差异。例如，与大多数欧洲邻国相比，德国医院采用数字化解决方案的速度较慢。德国在数字数据存储或处理方面的排名处于中下游，远远落后于丹麦或荷兰等国家，在信息物流的使用方面得分尤其低（Meister 等人，2020 年）。1 这种缓慢的采用可以与德国医院传统上高度权威和分散的系统联系起来，导致组织结构以官僚和行政任务为主（Siess，1999 年）。因此，医院的数字基础设施需要进行重大变革，特别是在德国，以便从数字化中获益，并支持高效和有效患者护理的基本目标（Meister 等人，2020 年）。