矛盾的是,尽管对矿产品的需求从未如此强烈,但公众对采矿活动的反对却从未如此强烈。绿色能源转型预计将是一个矿产密集型转型——国际能源署估计,到 2040 年,电动汽车和电池存储所用矿产的需求将增长十倍。2 然而,与此同时,由于抗议活动,可能成为关键矿产重要供应商的项目(如锂(见力拓在塞尔维亚的 Jadar 项目 3 ))的审批受到阻碍。需求和欲望之间的对比非常鲜明,两者之间的鸿沟对全球气候变化缓解构成了非常现实的威胁。
矛盾的是,尽管对矿产品的需求从未如此强烈,但公众对采矿活动的反对却从未如此强烈。绿色能源转型预计将是一个矿产密集型转型——国际能源署估计,到 2040 年,电动汽车和电池存储对矿产的需求将增长 10 倍。2 然而,与此同时,由于抗议活动,可能成为锂等关键矿产重要供应商的项目的审批(见力拓在塞尔维亚的 Jadar 项目 3 )受到阻碍。需求和欲望之间的对比是鲜明的,两者之间的鸿沟对全球气候变化缓解构成了非常现实的威胁。
根据 OWD 颁布的 01-2022:WIOA 支出政策,LWDB 与 OWD 签署年度合同协议。这要求 LWDB 遵守所有实施 WIOA 的规定。如果 LWDB 不遵守其任何 WIOA 义务,OWD 可能会发出违约通知。– 如果 LWDB 不纠正违约行为并实现法律合规,则根据密苏里州反歧视计划和 OWD 颁布的 07-2021 反歧视和平等机会纠正行动/制裁政策中要素 VII 纠正行动和制裁部分,密苏里州总检察长办公室有权在发生违约时使用法律补救措施来纠正不合规行为。根据 OWD 07-2021 颁布,补救措施可能包括纠正行动、技术援助、调解协议、制裁或停止 WIOA 资金。
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 1 月 19 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.01.18.524417 doi:bioRxiv preprint
可靠的相同(不可区分)光子源是利用干涉效应的先决条件,而干涉效应是基于线性光学的量子计算及其应用(如玻色子采样)的必要组成部分。一般而言,可区分程度将决定特定方法的有效性,例如通过限制构造资源状态的保真度,或降低光学电路输出分布的复杂性。因此,设计高纯度和不可区分的光子源具有重要的实际意义。受魔法状态蒸馏的启发,我们提出了一种使用标准线性光学的协议,该协议可用于将光子源的不可区分性提高到任意精度。特别是,在小误差 ϵ 的渐近极限下,要将误差降低到 ϵ ′ < ϵ 需要 O (( ϵ/ϵ ′ ) 2 ) 个光子。我们证明该方案对光学元件中的检测和控制误差具有鲁棒性,并讨论了其他误差源的影响。
国防领导人提出了一个概念,称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。它设想了一个企业,在这个企业中,数据从广泛的多域传感器收集,快速传输到很远的距离,处理成可操作的信息,并根据需求提供给消费者,以支持战术、作战和战略指挥领域的智能决策。1 重要的是,这个概念不是一个单一的计划或能力。它归结为使用正确的能力组合,在正确的时间将相关信息传递给每个作战人员,以实现预期的效果,所有这些都在全球范围内进行。正如国防部 (DOD) 官方 JADC2 战略所解释的那样,目标是“在所有领域和合作伙伴中,在战争的各个层面和阶段,产生感知、理解和采取行动的作战能力,以相关的速度提供信息优势。” 2
根据结果,可以注意到,虽然由于高短路功率而在电网附近的总线634上不变电压,但与分散的混合DG相比,与对电压改善的单个位置集成相比,它会随着偏离网格的转移而增加。此外,可以看出,尽管电压下降是Bus 675的最高,但由于混合DG系统,该下降可以得到补偿。此外,直到达到06.00,PV系统才发电。因此,需求功率由WTG和网格提供。由于工业工厂的生产活动,基本案例的节点电压在白天有所不同。可以清楚地看出,尽管需求功率在13.00到16.00之间降低,但混合DG的总功率增加了。因此,电压调节升高。另一方面,虽然需求功率在16.00到18.00之间增加,但混合DG产生的总功率也会降低,电压调节也降低了。除了评估外,整个系统的总功率需求是2370 kW。因此,与前一个小时相比,每次总线的加载条件增加。由于与总线634中的标称功率需求相比,负载增加大于其他总线的增量,因此电压
摘要:由于存在强烈的失相过程,基于半导体量子点 (QD) 平台的单光子源 (SPS) 仅限于低温 (T) 操作。尽管 QD 在光腔中的集成可以增强其发射特性,但在高 T 下保持高不可区分性 (I) 的技术要求仍然超出了当前技术水平。最近,新的理论方法通过实现双偶极耦合发射系统已经显示出有希望的结果。在这里,我们提出了一个基于优化的五偶极耦合发射系统平台,该系统耦合到腔体,可在高 T 下实现完美的 I。在我们的方案中,使用完善的光子平台可以实现具有耗散 QD 的完美 I 单光子发射。对于优化过程,我们开发了一种新颖的机器学习方法,该方法可以显着减少高要求优化算法的计算时间。我们的策略为优化不同光子结构用于量子信息应用开辟了有趣的可能性,例如减少耦合的两级量子系统簇中的量子退相干。