1 环境影响图表将此电力产品的环境绩效与西北地区发电的平均状况进行了比较,比较了传统能源发电的主要空气污染物(SO2、NOX)、毒素(汞)和温室气体(CO2)的排放情况。核电站的废物也会产生影响,但这些图表并未体现出来。有关这些排放对公众健康和环境成本的更多信息,可从美国环境保护署获取,网址为 https://www.epa.gov/energy、https://www.epa.gov/environmental-topics/air-topics 和 https://www.epa.gov/ghgemissions/understanding-global- warming-potentials,或致电俄勒冈州环境质量部,电话为 503-229-5696。
摘要 简介:不同的 COVID-19 疫苗被用作加强剂。本系统综述和荟萃分析旨在根据疫苗类型、剂量、时间、参与者特征和接受的主要免疫方案评估作为加强剂量给予的 COVID-19 疫苗的反应原性。方法:根据预定标准,在四个数据库 (MEDLINE、Embase、Web of Science 和 CENTRAL) 中搜索 2020 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日之间的随机对照试验。结果:确定了 28 项研究,描述了四种不同类型的 19 种疫苗 (病毒载体、灭活、mRNA 和蛋白质亚基)。BNT162b2 疫苗 (辉瑞-BioNTech) 被选为对照,因为它与其他疫苗的比较次数最多。发烧、疲劳、头痛、注射部位疼痛、发红和肿胀是报告最多的征集事件。 mRNA 疫苗反应性最强,其次是病毒载体疫苗和蛋白质亚单位疫苗,而灭活疫苗反应性最低。全剂量疫苗的反应性比半剂量疫苗更强。异源 BNT162b2 加强剂的反应性比与用于初次免疫的疫苗相同的加强剂更强。结论:COVID-19 疫苗加强剂方案具有不同的反应性特征,取决于剂量和疫苗类型,这可以允许有针对性的建议并为特定人群提供选择。不良事件报告的更高标准化将有助于未来的研究。
这是一篇根据知识共享署名-非商业许可条款开放获取的文章,允许在任何媒体中使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品并且不用于商业目的。© 2023 作者。《法医科学杂志》由威利期刊有限责任公司代表美国法医科学院出版。
比较医疗补助计划的示例图表 许多退休人员一直在问这个问题:如果我放弃纽约市的健康保险,我应该选择众多不同的医疗补助计划中的哪一项?没有唯一的答案;适合您的政策取决于您的个人健康状况和财务状况。以下图表可帮助您比较不同的医疗补助计划。请注意,计划 G 最接近当前的老年护理(无共付费用)。计划 N 与老年护理类似,但有共付费用。下面的第二张图表显示了纽约市居民的费率示例。在大多数州(纽约州除外),在初次选择后更换计划可能会很困难或不可能。
工厂控制逻辑会对能量收集产生重大影响。在公用事业公司实施限电和/或限电率的市场,以及天气多变和云层覆盖导致逆变器之间可用功率差异很大的日子里,情况尤其如此。AlsoEnergy 使用实验室模拟来比较一座建于 26.6MWac 容量的工厂的每日产量。我们比较了 3 种控制技术:基于逆变器的控制、POI 处的逆变器组控制,以及 AlsoEnergy 的动态能量收集优化,后者可在 POI 处实现独立的逆变器控制。测试环境模拟了夏威夷一个典型的、大部分晴朗的日子,随着云层飘过,部分区域被遮蔽。根据互连协议的条款,工厂的实际功率限电率限制设定为每分钟 2 MW,最高限电为 20 MWac。
我们报告了量子和经典机器学习技术之间的一致比较,这些技术应用于对矢量玻色子散射过程的信号和背景事件进行分类,该过程在欧洲核子研究中心实验室安装的大型强子对撞机上进行研究。基于变分量子电路的量子机器学习算法在免费提供的量子计算硬件上运行,与在经典计算设施上运行的深度神经网络相比,表现出非常好的性能。特别是,我们表明这种量子神经网络能够正确地对信号进行分类,其特征曲线下面积 (AUC) 非常接近使用相应的经典神经网络获得的特征曲线下面积 (AUC),但使用的资源数量要少得多,训练集中的可变数据也较少。尽管这项工作是在有限的量子计算资源下给出原理证明的演示,但它代表了
摘要:近年来,非厄米量子物理在量子光学和凝聚态物理领域获得了极大的欢迎,用于对具有不同对称性的量子系统进行建模。在本文中,我们确定了一个非标准内积,它意味着局部电场和磁场可观测量的玻色子交换子关系,并导致对量化电磁场的自然局部双正交描述。当将此描述与另一种局部厄米描述进行比较时,我们发现这两种方法之间存在等价性,在另一种局部厄米描述中,局部光子粒子的状态,即所谓的位置局部化的玻色子(光点),在传统的厄米内积下是正交的。需要仔细考虑不同描述的物理解释。厄米方法或非厄米方法是否更合适取决于我们想要建模的情况。
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