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揭开量子技术能力的神秘面纱——...
- 量子特性可用于显著增强传感和测量技术，实现超越传统物理学所能达到的精度测量。据美国前理论物理学教授、专门研究量子传感和量子成像的乔纳森·道林和澳大利亚理论量子物理学家、专门研究量子反馈控制和量子测量的杰拉德·米尔本称，量子传感将对导航、射频通信、地质勘探和医疗诊断等领域产生重大影响。他们的研究表明，量子传感将对环境变化、引力场、电磁辐射甚至分子结构提供更准确、更灵敏的检测。由于量子传感器依靠量子粒子进行测量，因此它们本质上比传统传感器更灵敏，从而引入了大量新的应用、数据洞察和决策能力。
估计马兽医服务市场的大小并确定其动态
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白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
关于草案框架的评论24和随附的部长级陈述部长级声明是由30 Jul
关于草案框架的评论24和伴随的部长级陈述部长陈述，部长陈述于2024年7月30日发表。新工党政府宣布，提高可再生能源的交付至关重要，对于政府到2030年对零碳发电的承诺至关重要。因此，他们提议，除其他外，还提高了规划政策对与可再生能源相关的收益的重量。辩称，部长陈述应是确定计划申请的重大考虑，因为它指示了国家规划政策的旅行方向。根据上诉法院的Cala [2011] EWCA CIV 639，计划政策的预期变更可能是重大考虑，而归因于这种变化的权重取决于其性质和影响。是否是通过新立法，对现有立法的修正或行政行动引入的，其意义取决于它与不断发展的政策方向的一致性。鉴于部长级声明中强调的全国性重点是对可再生能源的重点，及其对计划政策的影响很大，我们认为在决策过程中将显着权重归因于这一说法是适当的。草案框架24草案Framework24于2024年7月30日发布，并开放咨询至2024年9月24日。说，在上诉参考方面的检查员。继续强调转向低碳经济。随着当前的NPPF在决策中形成最强的物质考虑因素，因此可以接受，将重量附加到NPPF草案上更加有限 - 它仍然需要咨询并可能会改变。APP/J4423/A/11/2153926与草案有关，该草案成为2012年迭代的NPPF迭代，称“ NPPF草案受到公众咨询的约束并可能会改变，这限制了可以符合其的权重”。但是，鉴于政府已经表明了这些变化的承诺，我们认为目前应在决策过程中为NPPF草案提供适度的体重。这一点是由咨询本身的文本加强了，该咨询本身在第1章K款中规定，政府在磋商后立即提出的一项具体变化之一（认为对政府实现经济增长的承诺至关重要），“支持清洁能源和环境，包括通过支持在岸上风和可再生能源的支持”。此外，政府在咨询第2章中提出的政策目标包括解锁新的清洁能源和支持绿色能源。拟议框架的摘要24“环境目标”标题第8段所倡导的原则尚未改变。第4节的决定不变，除了段落编号。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
根据AI算法确定数字资产交易中的洗钱风险
摘要 - 本文探讨了检测与洗钱相关的可疑加密货币交易的方法，利用先进的AI算法。该研究介绍了一个多模型框架，该框架结合了生成对抗网络（GAN），LSTM，基于自动编码器的异常检测模型（ABAD）和其他算法，以应对样品不平衡和嘈杂数据等挑战。基于图形的功能工程和嵌入方法用于构建交易信息图并提取有意义的模式。结果表明，合奏学习方法在检测可疑交易时显着优于单个模型和基于规则的传统系统。尽管取得了成功，但仍然存在不平衡的数据集，噪音和有限的关系特征等挑战。未来的研究建议通过图神经网络和复杂的基于网络的方法来增强模型性能。这项工作强调了机器学习模型的可扩展性和适应性，以解决加密货币洗钱的不断发展的复杂性。
用于识别药物再利用的网络医学框架
1 美国东北大学网络科学研究所和物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；2 美国哈佛医学院布莱根妇女医院医学系钱宁网络医学分部，马萨诸塞州波士顿 02115；3 美国哈佛大学生物医学信息学系，马萨诸塞州波士顿 02115；4 美国哈佛大学哈佛数据科学计划，马萨诸塞州剑桥 02138。5 Scipher Medicine，221 Crescent St, Suite 103A，马萨诸塞州沃尔瑟姆 02453；6 美国东北大学物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；7 萨班哲大学工程与自然科学学院，土耳其伊斯坦布尔 34956；8 美国马萨诸塞州波士顿大学 NEIDL 微生物学系；9 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院医学系10 匈牙利布达佩斯 1051，中欧大学网络与数据科学系。 * 这些作者的贡献相同
名称：金伯利·斯通纳（Kimberly Stoner）标题：组织或代理：为自我主题作证：HB06929- AAE热能网络赠款和贷款计划。支持
I支持HB 06929，该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却，有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热，例如Hartford的资本区项目，该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力，例如公寓或公寓综合体，退休社区，大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放，而且还散发出该州NOX污染的很大一部分，这是空气质量差的重要因素，导致哮喘和损害人类和环境健康。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
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（2）Sonaca是一家成立于1978年在比利时的公司。Sonaca是通过其子公司和北美地区的子公司和生产地点，在全球范围内活跃于民用，国防和空间应用的综合金属航空结构的开发，制造和组装。Sonaca提供了从航空结构概念设计到飞机组件中必需的组件工程和制造（Aerostructures）的完全集成的解决方案，Sonaca的核心业务专注于机翼航空机构，尤其是SLAT系统。Sonaca在比利时成立，最终由Walloon地区主权投资基金Wallonie Entreprendre控制。