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夏威夷电力规则第 31 条
1. 合格客户电池存储运营商执行本规则附录 A 中的计划调度计划协议（“SDP 协议”），以纪念他们参与电池奖励计划并指定其电池存储设施的承诺容量（定义如下），2. 合格客户电池存储运营商可以通过提交对管理基础发电设施的互连协议的修订（“SDP 修订”）来增加额外的后逆变器交流发电容量 1 以配合他们的电池安装；但是，对于超过 5 kVA 的额外后逆变器交流发电容量，此类发电设施的增加必须限制在不超过电池存储设施容量的两倍。 3. 如果合格客户电池存储运营商不是管理基础发电设施的互连协议的一方（例如，作为“客户发电机”或“所有者/运营商”），则 SDP 修正案应使合格客户电池存储运营商成为此类互连协议的额外一方，涉及电池存储设施以及添加到基础发电设施的任何发电容量，但须遵守本规则的限制；4. 如果双重参与是可行的，参与电池奖励计划并不妨碍合格客户电池存储运营商履行其他电网服务和需求响应选项的绩效承诺。
2024 年 12 月 6 日 尊敬的迈克·约翰逊议长......
该计划资助的研究正在带来新的见解和治疗方案，改善糖尿病患者的生活，加速治愈和预防疾病的进程。近年来，这项资金促进了具有里程碑意义的研究，最终研发出第一种早期预防性治疗方法，可以延迟 1 型糖尿病 (T1D) 高风险人群的临床诊断。SDP 资助的研究还推动了人们对胰岛素分泌 β 细胞在 T1D 中如何消失以及如何在人体中保护或替换这些细胞的认识，这有助于科学家加速开发新的细胞替代疗法。SDP 还使研究人员能够继续在其他领域取得进展，例如：
量子最大的改进的近似算法 -
我们给出了一种量子最大切割的近似算法，该算法通过将半明确程序（SDP）松弛到纠缠量子状态来起作用。SDP用于选择变异量子电路的参数。然后将纠缠状态表示为应用于产品状态的量子电路。它达到0的近似值。582在无三角形图上。Anshu，Gosset，Morenz [AGM20]和Parekh，Thompson [PT21A]的先前最佳算法的近似值为0。531和0。分别为533。此外，我们研究了EPR Hamiltonian，其术语为EPR状态而不是单线状态。（EPR是Einstein，Podolsky和Rosen的缩写。）我们认为这是一个自然的中间问题，它隔离了当地哈密顿问题的一些关键量子特征。对于EPR Hamiltonian，我们给出了一个近似值比1 /√< / div>的近似算法
Doc 10057 - ATSEP Training GmbH
1.1.3 定义基本软件功能/应用程序。1 FDP（路线处理、代码/呼号关联、代码分配、条带分配、轨迹标记）SDP（坐标转换、绘图和轨迹处理、MRP、安全网、轨迹标记）。
量子信息科学中的半定规划
3 量子态 1 3.1 量子态估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................. 7 3.1.4 放宽可行性问题.................................................................................................................... 7 3.1.5 不可行性证明.................................................................................................................... 9 3.1.6 几何解释.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 15 3.2 量子边际问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................20 3.5.1 保真度 SDP .................................................................................................................................................................................20
教育和学生战略交付计划...
1. 执行摘要 “教育不仅仅是学位”（大学战略，2019 年）。诺丁汉大学是一所研究密集型的全球性大学，通过五个学院提供的丰富多样的课程，为来自不同背景和文化的学生提供独特的机会，培养学术和专业能力、创造力以及新的思维方式和生活方式。我们的教育以研究为主导，涉及多个学科。它提供变革性和真实的学习体验，使学生获得雇主高度重视的资格，并终身有机会加入改变世界的校友网络。我们的学生体验在课程内外提供了无与伦比的个人发展机会广度和深度。教育和学生体验战略交付计划 (ESE SDP) 旨在支持诺丁汉大学战略的实施（https://www.nottingham.ac.uk/strategy/home.aspx）。ESE SDP 与大学的七个战略目标相一致：1. 解决问题和改善生活：通过解决现实世界问题的世界一流教育
具有动态热额定值和存储的过度种植海上风电场能源管理的随机动态规划
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理，该风电场结合了“过度种植”（生产量超过输电能力）、“动态热额定值”（DTR，由于输出电缆周围土壤的热惯性大，瞬时输出量超过稳态输电能力）和能量存储（以减轻限电和预测误差）。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本，它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于，由于电缆周围的热惯性，时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中，SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案，同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
最大问题的量子遗传算法框架
最大问题是组合优化的一个基本问题，具有物流，网络设计和统计物理等不同领域的显着含义。该算法代表了平衡理论严谨性和实际可扩展性的创新方法。提出的方法使用基于格罗弗的进化框架和划分和混合原理来研究量子遗传算法（QGA）。通过将图形分配到可靠的子图中，独立优化每个图并应用图形收缩以合并解决方案，该方法利用了Maxcut的固有二进制对称性，以确保计算效率和稳健的近似性能。理论分析为算法效率建立了基础，而经验评估则提供了其有效性的定量证据。在完整图上，所提出的方法始终达到真正的最佳最大值值，超过了半芬特编程方法（SDP）方法，该方法可为较大图提供多达99.7％的最佳解决方案。在Erd˝os-r´enyi随机图上，QGA表现出竞争性能，达到了SDP结果92-96％以内的中位数解决方案。这些结果展示了QGA框架提供竞争解决方案的潜力，即使在启发式约束下，也证明了其对量子硬件的可伸缩性的承诺。