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符合第 1a 阶段疫苗接种资格的医护人员和相关人员在第 1a 阶段，疫苗分配将优先考虑 CE 概述的子集
符合第 1a 阶段疫苗接种条件的医护人员和相关人员 在第 1a 阶段，疫苗分配将优先分配给美国疾病控制和预防中心 (CDC) 列出的子集，包括疗养院和长期护理机构的工作人员和居民以及在医疗保健机构服务的人员。第 1a 阶段的目标是为尽可能多的为患者、残疾人和居住在集中护理机构、有接触病毒风险或处理传染性物质的人提供医疗保健和其他直接面对面服务的工作人员接种疫苗。这与专业执照无关，而是与工作人员是否必须面对面工作以及是否可能与具有或可能具有传染性的人密切接触或接触传染性物质有关。本文件旨在为那些将在第 1a 阶段为符合条件的人接种疫苗的机构提供指导。请勿联系要接种疫苗的医院。以下确定的符合第 1a 阶段疫苗接种条件的人群不应联系任何医院或医疗保健提供者。相反，请联系新墨西哥州卫生部获取更多信息。如果您为已登记并获得批准的 COVID-19 提供商工作，您的雇主将与您联系，告知您接种疫苗事宜。对于第 1a 阶段的所有其他人，NMDOH 将发布并传达有关符合条件的人如何接种疫苗的信息。该州正尝试首先为与已知的 COVID 阳性患者和传染性物质有直接接触的人接种疫苗，但所有医疗保健提供者和在所有类型的医疗保健机构中提供面对面医疗保健的支持人员（包括与居住在集中护理环境中的人一起工作的人）都有资格在第 1a 阶段接种疫苗。在第 1a 阶段有资格接种疫苗的个人包括但不限于：
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别活性正常模式子集的标准†
供体和受体发色团单元之间的电子能量转移以伴随的振动能量重新分布为特征。通过耦合位于供体/受体部分上的激发态，识别积极参与供体-受体电子能量转移的振动，代表了该过程的宝贵足迹，也是操纵新型光电器件中能量耗散效率的可能方法。10–14 我们将这些原子核运动称为“主动”振动模式。基于激发态红外光谱的实验技术 15–17 可用于分配和识别激发态动力学中的结构变化和光化学途径。此外，超快时间分辨瞬态红外和拉曼光谱 18–34 可用于评估各种有机化合物的振动能量弛豫速率，18–22,24,26–28,30,35
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别主动正常模式子集的标准
共轭供体-受体体系中的光诱导电子能量转移自然伴随着接受过量电子能量的分子内振动能量重分布。在此，我们使用非绝热激发态分子动力学模拟，在共价连接的供体-受体分子二元体系中模拟这些过程。我们分析不同的互补标准，系统地识别积极参与供体受体（S2S1）电子弛豫的振动简正模式子集。我们根据所涉及的不同势能面（PES）定义的状态特定简正模式来分析能量转移坐标。一方面，我们识别在电子跃迁过程中对原子核上的主要驱动力方向贡献最大的振动，用供体和受体电子态之间的非绝热导数耦合矢量表示。另一方面，我们监测简正模式的过量能量瞬态积累及其分子内能量重分布通量。我们观察到，活跃模式的子集根据它们所属的 PES 而变化，并且这些模式经历了最显著的重排和混合。促进供体 受体能量汇集的核运动可以主要集中在 S 2 态的一个或两个正常模式上，而在能量转移事件之后，它们会分散到 S 1 态的多个正常模式中。