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COVID-19 疫苗 Janssen，INN-Ad26.COV2-S，重组
该药物需接受额外监控。这将有助于快速识别新的安全信息。您可以通过报告可能出现的任何副作用来提供帮助。请参阅本段的最后一部分。 4.如何报告不良反应。接种疫苗之前请仔细阅读本传单的全部内容，因为其中包含对您来说很重要的信息。 - 请保留此传单。您可能需要重读它。 - 如果您还有任何其他问题，请咨询您的医生、药剂师或护士。 - 如果您出现任何副作用，请咨询您的医生、药剂师或护士。这些包括本传单中未提及的任何可能的副作用。看到要点。 4. 本宣传单包含的内容 1. 什么是 Janssen COVID-19 疫苗以及它用于什么 2. 接种 Janssen COVID-19 疫苗前需要了解什么 3. 如何接种 Janssen COVID-19 疫苗 4. 可能的副作用 5. 如何储存 Janssen COVID-19 疫苗 6. 包装内容和其他信息 1. 什么是 Janssen COVID-19 疫苗以及它用于什么 COVID-19 Janssen 疫苗是一种用于预防 COVID-19 的疫苗，COVID-19 是由 SARS-CoV-2 病毒引起的疾病。 COVID-19 疫苗 Janssen 是一种针对 18 岁及以上成年人接种的疫苗。疫苗可促使免疫系统（人体的天然防御机制）产生抗体和专门的白细胞来对抗病毒，从而提供针对 COVID-19 的保护。该疫苗的任何成分均不会导致 COVID 19 疾病。2. 接种 COVID-19 疫苗 Janssen 之前需要了解的事项 如果您有以下情况，则不应接种此疫苗 • 您对该疫苗的活性物质或任何其他成分过敏（列于第 6 节）。 • 如果您过去被诊断出患有毛细血管渗漏综合征（一种导致液体从小血管中渗漏的疾病）。警告和注意事项 如果出现以下情况，请在接种 COVID-19 詹森疫苗前咨询您的医生、药剂师或护士： • 您在注射任何其他疫苗后曾出现严重过敏反应， • 您在注射针头后曾晕倒， • 您患有严重感染并伴有高烧（超过 38°C）。然而，如果你有轻微发烧或上呼吸道感染，如感冒，你仍然可以接种疫苗，
可再生电力能力计划在多个尺度上不确定性 *†‡
摘要我们使用一套社会计划模型来制定和比较可再生生成投资的优化模型，这些模型构建了最佳的产能投资，用于水力主导的电力系统，其中影响不确定性会导致能源短缺的风险。模型优化了容量扩展和运营成本（可能是风险调整的），允许对水电，地热，太阳能，风和热植物进行投资，以及用于平滑负载的电池存储。新颖的特征是在两阶段随机编程框架中的不确定季节性水力发电供应和可再生供应中的短期变化的整合。模型应用于新西兰电力系统的数据，并用于估算到2035年到达100％可再生电力系统的成本。我们还探讨了在应用CO 2约束的不同形式时获得的结果，该约束分别限制了不可再生能力，不可再生的生成以及CO 2排放，几乎可以肯定，肯定或在机会约束的环境中，并显示我们的模型如何用于调查拟议的泵送泵送Zealand Island Island Island Island Island Island Island的优点。
QOptCraft：用于设计和研究线性光学量子系统的 Python 包
在线性光学系统中，光的量子态操纵在量子光学和量子计算中有多种应用。QOptCraft 软件包提供了一系列方法来解决使用线性干涉仪设计量子实验时最常见的一些问题。这些方法包括从系统的经典描述计算 n 个光子的量子演化矩阵的函数和逆方法，对于任何所需的量子演化，这些逆方法要么给出实现该幺正演化的实验系统的完整描述，要么在不可能的情况下，给出以局部最小误差近似所需幺正的线性系统的完整描述。软件包中的函数包括不同已知分解的实现，这些分解将线性系统的经典散射矩阵转换为分束器和移相器的列表，以及计算描述具有 n 个光子的状态量子演化的有效哈密顿量的方法。该软件包包含一些有用的任务例程，例如生成随机线性光学系统、计算矩阵对数以及通过 Schmidt 秩等指标进行量子态纠缠测量。选择这些例程是为了避免在处理线性系统描述中出现的酉矩阵时常见的数值问题。
气候披露是否可以减少温室气体排放？新兴证据表明谨慎
tratsuction大约20年前，在他对英国政府的评论中，前世界银行首席经济学家尼古拉斯·斯特恩爵士（Nicholas Stern）称气候变化为“世界有史以来最大的市场失败”。 1斯特恩挑战世界采取政策，通过“税收，交易或法规”来解决碳，以解决该市场失败。2即使定价碳不足以完全解决气候变化，许多经济学家和政策拥护者之间达成了共识，即定价碳可以成为创新的有力驱动力，因此应成为政策支持的监管工具。3今天，前英格兰银行经济学家艾伦·比蒂（Alan Beattie）得出结论，斯特恩（Stern）对市场失败的看法“可悲的是真实”。 4 Beattie认为，如果欧盟能够捍卫其碳边境调整措施（CBAM），世界贸易组织（WTO）的诉讼（WTO）的诉讼最终可能会导致全球定价制度。5，将于2026年生效，将向欧盟出售的产品将被收取欧盟和出口国在碳上的价格之间的差额。6这项措施可能会通过激励各国实施高碳价格的激励措施来创造全球定价制度，因为无论如何其出口将被收取。仍然，Beattie得出结论：
![arXiv:1905.04210v2 [cs.AI] 2020 年 2 月 14 日](/simg/1\1c7674a20e850a75c8ef4f07c3e06bef37ed2e23.png)
arXiv:1905.04210v2 [cs.AI] 2020 年 2 月 14 日
目标识别作为规划（Ram´ırez 和 Geffner 2009；Ram´ırez 和 Geffner 2010）的任务是从给定一系列观察、初始状态和观察下的代理的行为模型的一组假设中识别实际目标。目标识别作为规划的方法利用高效的规划技术和启发式信息来开发越来越准确和更快的目标识别方法。大多数方法根据比较最佳计划的成本和受约束以遵守或避免观察的计划的成本的指标来选择目标。这些方法在计算或近似这些成本的方式上有所不同。虽然有些方法使用规划器计算这些成本（Ram'ırez 和 Geffner 2009；Ram'ırez 和 Geffner 2010），但其他方法使用启发式函数的复杂结构来近似它们（E-Mart'ın、R.-Moreno 和 Smith 2015；Vered 等人2018），或者尝试通过在动作描述中引入权重来明确应对缺失和嘈杂的观察（Sohrabi、Riabov 和 Udrea 2016）。相比之下，最近的研究（Pereira、Oren 和 Meneguzzi 2017）引入了识别启发式方法，使用来自规划实例结构的信息来从一组目标假设和观察中识别实际目标。他们都试图平衡速度
量子划分和计算：探索不同噪声源的效果
摘要我们最近的工作（Ayral等人。在IEEE计算机协会的会议记录中，ISVLSI，第138–140页，2020年。 Qubits和较浅的深度。这适应量子处理器的量子数量有限和短相干时间。本文研究了QDC过程的成功概率，研究了不同噪声源的影响 - 阅读错误，门错误和反应性。我们在ATOS量子学习机上执行详细的噪声建模，使我们能够理解权衡折衷方案，并提出有关哪些硬件噪声源的建议优先优化。我们还详细描述了我们用于在IBM的约翰内斯堡处理器上重现实验运行的噪声模型。本文还包括QDC程序中使用的方程式的详细推导，以从其片段的输出分布计算原始量子电路的输出分布。最后，我们通过张量 - 网络考虑分析了QDC方法的QDC方法的计算复杂性，并使用张量 - 网络模拟方法详细介绍了QDC方法的关系。
使用有内存的接收器的遗忘转移-McGill
[13]。Rabin原型OT的安全性是基于分解问题的。这些是相对强大的计算假设。然而，众所周知，遗忘转移可能不能基于较弱的假设：证明忽略的转移是安全的，假设仅在黑盒减少中的单向函数与证明p = np [24]一样困难。遗忘的转移与关键协议一起在一系列任务中落下，这些任务只知道如何使用至少使用陷阱门单向功能实施。但是，如果爱丽丝和鲍勃可以访问量子通道，则可以将遗忘的转移降低为较弱的原始词，称为位承诺[4，12]，因此仅在量子计算机模型中仅保存一个单向函数。遗忘的转移也可以基于嘈杂的通道[15，14]。在本文中，我们描述了如何使用接收器鲍勃的内存大小来实现遗忘的传输。我们假设有大量随机数据的初始广播，在此期间，BOB可以免费使用无限制的概率函数。只要函数的输出大小有限并且不超过BOB的内存大小（存储空间），我们就可以证明OT协议是安全的。在爱丽丝上没有任何计算或内存限制。为了执行协议，双方都需要使用一定数量的内存。Let;成为0 <<<<的常数Let;成为0 <<<<
云辅助自主驾驶的钥匙
1引言自动驾驶通过消除人为错误[1]来减少道路死亡[1]，通过改善交通流量[60]并为数百万受残疾人影响的人提供流动性来改变社会的潜力[1]。虽然自动驾驶汽车的部署有限（AVS）是无限的[14]，但仍存在挑战，例如在较差的天气条件和建筑区域中运营[22]。为了应对这些挑战，为提高机器学习的准确性（ML）模型而采取了重大努力[16，52，61，76，88]。但是，更准确的模型通常更加算法[73，90]。因为AV必须以比人类的反应时间快（例如390毫秒至1。2 s [45，87]），在车辆上部署模型需要仔细的运行时和准确性之间的权衡导航，以确保AVS提供高质量的决策和快速响应时间[34，79]。进一步满足严格的绩效要求的挑战，由于体力，热量和稳定性限制以及由于经济现实而导致的车载计算AV可以访问今天受到限制（第3节）；综上所述，结果是在最新的（SOTA）AV硬件上可用的量命令较少，可用于云，该硬件可以实时运行哪些模型。访问更好的计算将为更快地运行更高精度的更大型号提供机会，直接转化为提高安全性。我们建议转向云，该云提供对SOTA硬件的按需访问，因此提供了机会
通过服务层云辅助自动驾驶
•感知运行机器学习模型，以从相机和激光镜头产生的传感器读数中提取信息。•本地化使用GPS和高清映射来合并车辆的精确位置。•预测预测附近的物体（例如其他车辆，行人）将如何行事和移动。•计划生成安全舒适的运动计划，供车辆采用。•控制将运动计划转换为转向，加速和制动命令。这些组件由通过机器学习和传统算法实现的模块组成，必须进行协调以执行安全舒适的驾驶演习。此设计描述了一个化合物AI系统[15]，并且由于与人类代理和调节的密切相互作用而进化了这种方式，这要求它们高度解释且可调试[3，10]。与用于语言模型的复合AI系统不同，该系统在大规模和目标吞吐量和统计服务级别的目标（SLOS）上进行操作，AVS必须符合较高的标准，以实现可靠性和性能，并且对延迟进行了优化。严格的目标延迟SLO分解为单个组件的截止日期[9]，必须满足以进行安全操作。为了可靠性，系统完全在没有外部依赖项的汽车上运行，尽管它们通常可以通过蜂窝连接访问网络。我们观察到，这些模块具有明确的依赖性和目标SLO，与基于云的微服务档案具有相似之处，并研究了AVS中查看组件的含义。这使我们可以根据SLO，配置和合同来推论组件，这些组件可提供跨组件的明确API和保证。这确保了一定程度的最低性能，并使模块化开发加速了改进。将模块化的含义呈现到极端，我们可以想象这些服务的多种变体，这些服务提供了不同的表现保证（例如模型专门用于城市与模型特殊的模型，用于云，低延迟模型，用于快速决策）。如果我们接受AVS是具有许多不同有益配置的服务集合，我们可以优化整体管道
中国在世界贸易中的作用日益增强 - 免费
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