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更多能源使用权法案
“董事会”是指 IESO 董事会；“批量电力系统”是指根据市场规则必须向 IESO 注册的输电系统和所有发电设施，包括所有相关的通信、保护和控制系统，以及法规可能进一步定义的系统；“主席”是指董事会主席；“需求侧管理”与《公用事业法》中的含义相同；“董事”是指董事会成员；“能源委员会”是指新斯科舍省能源委员会；“能源资源”是指能够提供容量或能源的资源，包括风能、太阳能、氢能、电池技术或其他储能资源、分布式能源、需求侧管理资源、需求响应和控制资源、热电联产资源和混合调峰资源，以及此类资源的组合；“储能”与《电力法》中的含义相同；“听证会”是指公开听证会，无论是以电子方式、口头方式还是书面提交方式进行； “混合调峰资源”是指为满足综合电力系统需求而结合使用的电力资源和非电力资源；“IESO”是指根据本法设立的法人团体，即新斯科舍省独立能源系统运营商；“IESO控制电网”是指根据协议，IESO 有权指挥运营的输电系统；“综合电力系统”是指 IESO控制电网以及将 IESO控制电网与省内输电系统和配电系统以及省外输电系统连接起来的结构、设备或其他事物；“许可证”是指根据本法颁发的许可证；“许可证持有人”是指许可证持有人；“市场参与者”是指根据本法由能源委员会许可并获得 IESO 授权向 IESO 控制电网提供或输送电力或辅助服务，或促使向 IESO 控制电网提供或输送电力或辅助服务的个人； “市场规则”是指 IESO 根据本法和《电力法》下的批发市场规则条例第 4 条制定的规则；“市场规则和程序”是指 IESO 制定和修订的文件，其中规定了根据本法和任何其他适用法律制定的所有市场规则和程序；“部长”是指自然资源和可再生能源部长；“市镇”是指区域市政当局、镇或县或区市政当局；
下一代领导人和改善土地使用权
下一代领导者和改善土地使用权常见问题解答问：什么是《美国救援计划法案》？答：《美国救援计划》通过向美国人民提供直接救济和拯救美国经济，对于帮助美国人民战胜新冠疫情至关重要。有关该法律的完整概述，请访问 https://www.whitehouse.gov/american-rescue-plan/。《美国救援计划法案》 (ARPA) 与美国农业部相关的条款为该部门提供了工具，可向数百万美国人提供营养援助，支持农民并加强食品供应链，在大流行期间加强基础设施、住房和医疗保健，并促进服务不足的农业生产者之间的公平。更多信息请访问：www.usda.gov/arp。问：什么是《降低通胀法案》？答：《降低通胀法案》是一项具有里程碑意义的立法，它将降低家庭处方药、健康保险和日常能源成本，并减少赤字。这是一项在关键时刻的投资，它将增强我们应对气候危机的能力，保护和提高我们在农场、牧场和森林生产粮食和纤维的能力，并增强我们的能源独立性。 有关该法律的完整概述将很快在 www.whitehouse.gov 上提供 问：这些项目是什么？它们是如何制定的？ 答：美国救援计划法案（ARPA）第 1006 条经《通胀削减法案》第 22007 条修订，为美国农业部采取行动确保服务不足的农业生产者拥有在农业领域取得成功所需的工具、计划和支持提供了方向和大量资金。这些法律为美国农业部提供资金和方向，使其投资于提供技术援助并增加获得土地、资本和市场的机会。此外，通过《公平法案》第 1006 条（经《公平法案》修订），国会指示美国农业部成立一个独立的公平委员会，并为符合条件的传统黑人学院和大学 (HBCU)、部落学院和大学 (TCU) 和少数民族服务机构 (MSI) 提供资金，以支持下一代食品和农业领导人的农业职业道路和实习计划。此外，还包括为在美国农业部农业贷款计划中遭受歧视的农民提供 22 亿美元的财政援助。问：为什么这很重要？答：
封存计划边界和土地使用权指南
第4项，当前项目现场状况（vii）——所有可能导致现场出现地雷危险或发生现场污染的先前活动的完整详细信息，包括现场历史、对存在的任何物理地雷危险的评估以及对项目开始时存在的土壤、地表水和地下水的任何当前污染的评估。
大型可再生氢项目的土地使用权
土地部长可在第 1 阶段或第 2 阶段考虑根据土地使用协议第 88 条授予租赁选择权，但这取决于提案的具体情况以及对项目可行性和定义的了解程度。这在第 1 阶段尤其重要，因为对于大面积土地，不太可能考虑租赁选择权，因为项目的具体要求尚不明确。租赁选择权是一种合同安排，它为提议者提供保障，即土地部长将授予对某一区域的长期使用权，但须满足先决条件（例如，谈判和登记原住民土地使用协议 (ILUA)、书面同意放弃现有权益（如牧场租赁）以及矿业部长批准根据 1978 年《采矿法》第 16(3) 条授予长期使用权）。
使用权重重映射提高量子变分分类器的收敛性
摘要：近年来，变分量子电路 (VQC) 在量子机器学习中的应用大幅增加。VQC 的灵感来自人工神经网络，它作为大规模参数化函数逼近器，在广泛的 AI 任务中实现了非凡的性能。VQC 已经通过利用量子计算中更强大的算法工具箱，在泛化和训练参数要求更少等方面取得了令人鼓舞的成果。VQC 的可训练参数或权重通常用作旋转门中的角度，而当前基于梯度的训练方法并未考虑到这一点。我们引入了 VQC 的权重重新映射，以将权重明确地映射到长度为 2 π 的区间，这从传统 ML 中汲取了灵感，其中数据重新缩放或规范化技术在许多情况下都表现出巨大的好处。我们使用一组五个函数，并以变分分类器为例，在 Iris 和 Wine 数据集上对它们进行评估。我们的实验表明，权重重新映射可以提高所有测试设置中的收敛性。此外，我们能够证明，与使用未修改的权重相比，权重重新映射可将 Wine 数据集的测试准确率提高 10%。
FY23实验室指导研发年度报告
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量子电磁瞬变程序
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氧化锆薄膜的原子层沉积
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