XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemscheme
Discovery-Health-Medical-Scheme-Core-core-core-core-pdf
本小册子中解释的好处是由Discovery Health Medical计划提供的，注册号为1125，由Discovery Health（PTY）Ltd管理，注册号，1997/013480/07，授权的金融服务提供商。本小册子只是发现健康医疗计划计划的主要好处和特征的摘要，但要获得医学计划理事会的批准。在所有情况下，发现健康医疗计划规则都占上风。请咨询www.discovery.co.za上的计划规则。本小册子在福利，成员，付款或保险的背景下提到“我们”，“我们”是指发现健康医疗计划。我们正在不断地改善与您的沟通。您可以在www.discovery.co.za上找到本指南的最新版本以及详细的福利信息。Discovery Health应用程序是通过Discovery Health（PTY）Ltd带给您的，注册号1997/013480/07，授权的金融服务提供商兼医疗计划管理员。
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
设计光敏化合物的新型量子经典计算方案可以加速材料发现
最近，量子化学计算与机器学习的结合在加速新材料发现方面表现出了巨大的潜力。虽然这种混合方法与传统方法相比消耗的资源和时间更少，但它仍然面临着根本性的挑战。这些挑战包括训练数据集的大小和质量限制，以及使用离散优化技术有效探索大型化学空间的困难。
通过GIS的集成和强大的算法方法
随着全球气候变化变得越来越严重，森林（如重要的碳汇）对于缓解气候变化和保护生态环境具有重要意义。这项研究以中国南部的典型森林农场为研究区，建立了基于模拟退火算法的多目标森林计划模型，并与地理信息系统接触。目的是实现森林管理措施的长期科学和合理安排，以平衡木材生产和森林碳存储。结果证实，在森林分类管理和人造森林的年龄结构调整的限制下，不同的优化场景逐渐稳定相应的记录强度和40年以来的森林资源。通过将权重分配给目标功能中木材和碳固相的净值，本研究探讨了社会偏好对空间分配方案对森林管理的影响。当碳固存的重量为100％时，当前节省的节省大于从第35年开始的其他优化方案的节省，大约为8.8×10 4 m 3，并且当前的碳存储优于从25年开始的其他优化方案，在4.9×10 4 t。总而言之，这项研究可以为实际的森林管理决策提供科学基础，这有助于改善森林碳封存服务，维持生态平衡并促进区域生态可持续发展。
发现健康医疗计划智能计划指南.pdf
本手册中介绍的福利由 Discovery Health Medical Scheme（注册号 1125）提供，由授权金融服务提供商 Discovery Health (Pty) Ltd（注册号 1997/013480/07）管理。本手册仅概述了 Discovery Health Medical Scheme 计划的主要福利和特点，须经医疗计划委员会批准。在所有情况下，均以 Discovery Health Medical Scheme 规则为准。请参阅 www.discovery.co.za 上的计划规则。本手册中涉及福利、会员、付款或保险的“我们”均指 Discovery Health Medical Scheme。我们正在不断改善与您的沟通。您可以在 www.discovery.co.za 上找到本指南的最新版本以及详细的福利信息。 Discovery Health 应用程序由 Discovery Health (Pty) Ltd（注册号为 1997/013480/07）提供，该公司是一家授权金融服务提供商和医疗计划管理者。
供应链融资的基于区块链的安全存储和访问控制方案
供应链融资（SCF）为中小型企业（中小企业）提供信用，信用额度低和融资量表。由此产生的财务信贷数据和相关的业务交易数据是高度机密和私人的。但是，传统的SCF管理方案使用第三方平台和集中式设计，这些设计无法获得高度可靠的安全存储和细粒度的访问控制。为了满足这种需求，我们提出了Fabric-SCF，通过UTI-Lizing分布式共识来设计和实施基于区块链的安全存储系统，以实现数据安全性，可追溯性和不变性。基于属性的访问控制（ABAC）模型被部署用于访问控制，还利用智能合约来定义系统流程和访问策略，以确保系统的有效操作。为了验证织物-SCF的性能，设计了两组仿真实验的有效性。实验结果表明
验证先进的 APOLLO3® 确定性方案以表征 Jules Horowitz 辐照反应堆堆芯
JHR 是 CEA 卡达拉什正在建造的新型材料测试反应堆。目前，堆芯的中子特性是利用 HORUS3D/N 确定性方案计算的。该方案的工业路线采用两步法，首先是 APOLLO2 MOC 格子计算，然后是基于扩散理论的 CRONOS2 堆芯计算。APOLLO3 ® 是 CEA 新的确定性计算平台，它采用了先进的计算方法。在本文中，正在使用 APOLLO3 ® 带来的新方法为 JHR 建立一个新的参考计算方案。该计算方案通过 TRIPOLI4 ® 执行的参考随机模拟进行了验证。与在 APOLLO3 ® 中模拟 HORUS3D/N 方案的方案结果相比，格子步骤的改进可以显著减少燃料元件和 Hf 控制棒的吸收率偏差。新方案的主要变化在于使用子群自屏蔽法替代精细结构等效法。这些变化与细化几何网格和 383 能级组结构有关。来自晶格台阶的压缩截面用于计算插入五根 Hf 控制棒的 2D JHR 堆芯配置的中子平衡。新的计算方案中添加了堆芯反射器超级晶胞，以产生细化的反射器截面。使用较粗的 41 组结构执行的 MOC 2D 堆芯计算保留了晶格计算的改进，并可以更好地预测反应性和反应速率。下一步将使用包括堆芯实验装置在内的带耗尽层的 3D Sn MINARET 全堆芯计算。关键词：APOLLO3 ®、JHR、确定性计算方案、共振自屏蔽方法。
生态范围的未开发的潜力
本报告评估了2023年2023 - 2027年CAP时期第一年的1223年，欧盟成员国的生态范围的吸收和实施。作为帽子下的新工具引入的，旨在促进生物多样性，气候弹性和环境可持续性。然而，由于设计，资金和实施方面的持续挑战，它们的潜力仍然在很大程度上尚未开发。除了分析2023个入学水平外，该报告还确定了导致低农民参与的障碍，重点介绍了成功实践的成功实例（尤其是那些专注于生物多样性的人），并提供了有针对性的建议来增强其影响力并促进更多的农民参与。该报告还简要介绍了2024 CAP简化的含义，从而为前进的生态范围提供了进一步的背景。
使用ECMWF Microphysics方案探索NWP域的高级编程模型
摘要。我们探索用于实现ECMWF的集成预测系统（IFS）的相关切线线性和相关算法的域特异性Python库GT4PY（用于Python的Gridtools）。gt4py以抽象和硬件的方式编码stenciL运算符，从而实现了更简洁，可读和可维护的Sciminifififififuction应用程序。图书馆通过将应用程序转换为有针对性的低级编码实现来实现高性能。在这里，主要目标是研究Python的控制性和性能可移植性与GT4PY相对于参考fortran代码的重写，以及由ECMWF创建的自动和手动移植变体。目前的工作是为与GT4PY python提供港口天气和气候模型的更大跨机构努力的一部分。当前工作的重点是IFS预后云微物理学方案，这是一种由综合代码表示的核心物理参数化，该代码占据了总预测模型执行时间的显着份额。为了验证数值天气预测（NWP）系统的GT4PY，我们将进一步强调了数据同化中使用的切线线性和伴随模型版本的实现和验证。我们将所有原型代码基于三个欧洲超级计算机上的所有原型代码，这些代码为特征，这些代码具有不同的图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）硬件，节点设计，软件堆栈和编译器套件。一旦将应用程序移植到gt4py到python，我们才会发现极好的