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燃烧后二氧化碳捕获和存储的能源惩罚及其对改造美国安装的基础的影响
对文献的评论发现，从粉状煤层（PC）粉状电厂的燃烧后捕获和储存CO 2的能量惩罚的估计值中，有4个系数。我们通过从热力学原理中得出能量惩罚的分析关系，并确定哪些变量最难约束来阐明这种扩散的原因。我们将CCS的能量罚款定义为必须将其用于CCS的燃料部分，以固定固定数量的工作输出。该罚款可以表现为维持发电厂输出所需的额外燃料，或者是恒定燃油输入的输出损失。，只有可用的可用废热和第二律分离效率的比例受到限制。我们为11％的能源罚款提供了绝对的下限，我们证明了在多大程度上增加可用垃圾热恢复的比例可以减少所报告的较高值的能量损失。进一步认为，将很容易获得40％的能源罚款，而29％之一则代表一个体面的目标价值。此外，我们分析了美国PC工厂的分布，并计算出使用CO 2捕获和存储（CCS）操作所有这些工厂所需的额外燃料的分布。
新闻稿编号523 致一年级学生家长...
请注意，2020年7月23日，2020/2021学年各地址（技术与专业学院，各地址）第一批入学学生名单将在学院布告栏上公布。家庭将能够查看这些列表，从中他们将能够获得有用的信息以继续购买教科书。我们提醒您，目前由于学院人员重组的原因，您无法得知您的孩子被安排在哪个班，学院仍有待处理的额外第一批课程请求，这些请求已转发给博洛尼亚地区学校办公室，旨在防止班级分裂并限制远程学习的使用，根据教育部的指示和可用性。一旦此阶段结束，将会立即公布实际一年级班级的组成情况。感谢您的合作
引用Coltro EP，Cafferati Beltrame L，Da Cunha CR，Zamparette CP，Feltrin C，Benetti Filho V，Vanny PDA，Beduschi Filho S，Klein TCR，Scheffer MC，Scheffer MC，
讨论：研究表明，与氨基糖苷和四环素耐药有关的基因的流行率很高，并且出院时某些耐药性决定因素显着增加，这可能受到扩展的抗菌使用的影响。在入院和从单个患者中排出样品中的MCR基因的存在与AMR的趋势有关，尤其是与动物饲养有关的趋势。这些发现强调了抗菌使用对抗药性发展和医院环境中抵抗运动的复杂动态的实质性影响。他们还强调了当地因素的影响，例如密集的动物生产，对抵抗模式的影响，并倡导进行正在进行的监视和政策制定，以将多种耐药细菌的影响。
黑洞信息之谜与量子德菲内蒂定理
摘要：黑洞信息之谜源于广义相对论与量子理论对黑洞辐射性质的结论存在差异。根据霍金最初的论证，辐射是热的，因此其熵会随着黑洞的蒸发而单调增加。相反，由于量子理论中时间演化的可逆性，辐射熵应该在一定时间后开始减小，正如佩奇曲线所预测的那样。基于复制技巧的新计算证实了这种减小，并揭示了其几何起源：复制品之间形成的时空虫洞。在这里，我们从量子信息论的角度分析了这些结论与霍金最初结论之间的差异，特别是使用了量子德菲内蒂定理。该定理意味着存在额外的信息 W，它既不是黑洞的一部分，也不是辐射的一部分，而是起着参考的作用。通过复制技巧获得的熵可以被识别为以参考 W 为条件的辐射的熵 S ( R | W )，而霍金的原始结果对应于非条件熵 S ( R )。熵 S ( R | W ) 在数学上是集合平均值，在对 N 个独立准备的黑洞进行实验时，它获得了操作意义：对于较大的 N ，它等于它们联合辐射的归一化熵 S ( R 1 · · · RN ) / N 。这个熵和 S ( R ) 之间的差异意味着黑洞是相关的。因此，复制虫洞可以被解释为这种相关性的几何表示。我们的结果还表明广泛使用的随机幺正模型可以扩展到多黑洞，我们通过非平凡检验支持了这一点。
模拟Z晶格量规理论上的量子计算机
•世界是量子，我们很幸运，任何适合古典计算机的东西 - 大型量子计算机可以在HEP中处理计算，否则无法访问 - 这打开了新的边界并扩展了LHC，LIGO，LIGO，EIC和DUNE
24-25-DNA-活动开始的沟通
如上所述，从今年开始，与往年不同，Polo per la formazione 学校将不再负责组织和实施培训实验室（根据 2024 年 4 月 29 日第 56 号法律第 14 条开展的培训活动），因为这些活动必须在“Scuola futura”平台的预留区域上在线进行和注册，链接为 https://scuolafutura.pubblica.istruzione.it/。
量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。