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关于银行自主处置可处置性业务的操作指引...
i. 银行必须证明其为每项能力分配的分数，或解释为何某项能力被标记为“不适用”。 ii. 理由应考虑银行为满足要求而采取的措施、进行的测试（参考交付成果、反馈或外部专家评审）以及解决机构对解决策略的理解。 iii. 对于标记为“不适用”的能力，某些栏应保留空白。 • 进行的测试：为了支持评分，银行应详细说明进行的测试，并具体说明一系列方面。 • 应采取的措施：
用于量子化学的量子学习机 (QLM) 的开源变分量子特征求解器扩展
试图在大型系统上达到完全精确度显然面临着所谓的“指数墙”，这限制了最精确方法对更复杂的化学系统的适用性。到目前为止，用经典超级计算机执行的最大计算量也只包括数百亿个行列式 4 ，有 20 个电子和 20 个轨道，随着大规模并行超级计算机架构的进步，希望在不久的将来解决接近一万亿个行列式（24 个电子、24 个轨道）的问题。5 鉴于这些限制，必须使用其他类别的方法来近似更大的多电子系统的基态波函数。它们包括：(i) 密度泛函理论 (DFT)，它依赖于单个斯莱特行列式的使用，并且已被证明非常成功，但无法描述强关联系统 6 – 8 ； (ii) 后 Hartree - Fock 方法，例如截断耦合团簇 (CC) 和组态相互作用 (CI) 方法，即使在单个 Slater 行列式之外仍然可以操作，但由于大尺寸分子在 Slater 行列式方面的计算要求极高，因此不能应用于大尺寸分子。9 – 16 一个很好的例子是“黄金标准”方法，表示为耦合团簇单、双和微扰三重激发 CCSD(T)。事实上，CCSD(T) 能够处理几千个基函数，但代价是巨大的运算次数，而这受到大量数据存储要求的限制。17 无论选择哪种化学基组（STO-3G、6-31G、cc-pVDZ、超越等），这些方法都不足以对大分子得出足够准确的结果。 Feynman 18,19 提出的一种范式转变是使用量子计算机来模拟量子系统。这促使社区使用量子计算机来解决量子化学波函数问题。直观地说，优势来自于量子计算机可以比传统计算机处理“指数级”更多的信息。20 最近的评论提供了有关开发专用于量子化学的量子算法的策略的背景材料。这些方法包括量子相位估计（QPE）、变分量子特征值求解器（VQE）或量子虚时间演化（QITE）等技术。21 – 24 所有方法通常包括三个关键步骤：（i）将费米子汉密尔顿量和波函数转换为量子位表示；（ii）构建具有一和两量子位量子门的电路；（iii）使用电路生成相关波函数并测量给定汉密尔顿量的期望值。重要的是，目前可用的量子计算机仍然处于嘈杂的中型量子（NISQ）时代，并且受到两个主要资源的限制：
单倍型分辨的端粒至居粒基因组组装雄性二下品种提供了有关性别确定机制的见解
结果：单倍型包括Y染色体（Dalachr6a），该染色体表现出早期的异态，其特征在于与X染色体相比略有尺寸减小和丝粒转移。比较基因组分析显示，二下的性染色体更新。性别确定区域（SDR）被完善至〜7.6 MB，占性染色体的约44％。该区域对应于富含男性特异性变异和性别特异性基因的上心反转。在SDR中注释的455个基因中，有88个被确定为具有性偏见表达的性别联系的候选者，许多人参与花器官的发育。值得注意的是，Y编码的COI1基因被确定为茉莉酸（JA）信号的潜在调节剂。雄花表现出JA-IE浓度是雌花的三倍，基因表达分析涉及性表型测定中的JA生物合成和信号传导途径。
通过分析差异生长模式解决前脑发育组织问题
摘要：前脑是脊椎动物中枢神经系统最复杂的区域，其发育组织存在争议。我们使用亲脂性染料和 Cre 重组谱系追踪对胚胎鸡前脑进行了命运映射，并建立了大脑生长的 4D 模型。我们通过多重 HCR 揭示了归因于祖细胞区域的各向异性生长的模块化模式。形态发生以朝向眼睛的方向生长、丘脑前部和背侧端脑的更等长扩张以及腹侧细胞向前移动到下丘脑为主。在鸡中进行的命运转换实验以及在鸡和小鼠中进行的比较基因表达分析支持将下丘脑置于从端脑延伸到丘脑内界带 (ZLI) 的结构的腹侧，背腹轴在 ZLI 的底部变形。我们的研究结果对广为接受的前脑组织前体模型提出了挑战，并提出了一种替代的“三部分下丘脑”模型。
解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
将人工智能纳入破产范围
在印度，政府和印度破产清算委员会 (IBBI) 一直在努力加快破产解决和清算程序。最近，IBBI 发布了关于“减少企业破产解决程序延迟”（CIRP）和“简化清算程序”的讨论文件。然而，大量的案件、复杂的程序和错综复杂的文件不断拖累这些努力。此外，今年 3 月早些时候，在一次全国性研讨会上，国家公司法法庭 (NCLT) 主席建议，早期破产解决的强制性方面是开发人工智能。人工智能可以帮助该国按时完成破产法，而这个“大数据”时代可以让整个过程对利益相关者来说变得更容易、更清晰。
建议引用：Gurkan，Huseyin； de Véricourt, Francis (2020)：人工智能飞轮效应下的合同、定价和数据收集，ESMT 工作论文，第 20-01 号 (R1)，欧洲管理与技术学院 (ESMT)，柏林，https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:101:1-2020102007031310383557
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阿尔及利亚在解决国际争端中的调解作用
摘要：在提供成功调解国家案例研究时，可以指出阿尔及利亚在过去几十年中成功地进行了调解，最终解决了重大冲突。主要案例研究是关于阿尔及利亚在大湖地区的调解和马里危机，但我们不应忘记阿尔及利亚在解决冲突反对方面发挥重要作用的其他一些调解。实际上，本节总结的两个具体案例涉及发生在非洲和亚洲的危机。这些案例研究都有一些共同的因素，这些因素可以理解为在双方之间实施任何调解的弱点。关键词：调解；外交；国际冲突；和平与安全；非洲萨赫勒地区。
引用：Abdullah M，Furtado A，Masouleh AK，Okemo P，Henry RJ。 2024年。改进的单倍型解析基因组揭示了更多的水稻基因。热带植物
Nipponbare是一种Japonica水稻品种，已被广泛用作水稻的标准参考基因型[1]。大米（Nipponbare）基因组是20多年前测序的最早测序的作物基因组之一[2]。大米基因组的第1个序列于2002年完成，是国际水稻基因组测序项目，2005年的植物基因组学领域的主要英里石[3]。这些国际合作努力提供了作物工厂的第一个基因组。Nipponbare基因组组装含有间隙，主要是由于重复的DNA序列。在2005年，这些差距总共约为18.1 MB，大部分来自centromeres和端粒区域。对技术进步和正在进行的研究工作的测序，随着时间的推移改善了水稻基因组序列[4，5]。thor的努力，以提高2013年的裸露参考基因组组件的质量，从而大大提高了cDNA序列和基因注释的精度，而它仍然不完整[5]。在人类基因组中，在组装和特征化方面已取得了最新的迈进，先前未开发的8％的人类基因组，尤其是包括端粒序列[6]。