大多数物理学家都是通过热力学认识熵的。熵是控制绝热过程中变换的基本量,也是唯一的量:当且仅当熵不减少 1 时,封闭系统中两个相容状态之间的变换才能实现。然而,它在更抽象的信息论领域也发挥着至关重要的作用。特别是,相对熵这一广义概念提供了一种测量概率分布可区分性的方法。将这一概念扩展到量子态具有挑战性,因为量子态的非交换性意味着有许多可能的方式来定义这种扩展。一个独特而明确的解决方案来自量子假设检验的研究——在这项任务中,我们得到两个量子态 ρ 或 σ 之一的多个副本,目标是区分这两个状态。将 ρ 误认为 σ 的概率随副本数量的增加呈指数衰减,相应的指数恰好由相对熵的量子变体给出
Okun(1973)认为,经营“高压经济”可以持续证明低薪工人的劳动力市场成果。这一假设比今天的相关性比以往任何时候都更加相关,因为ZLB通过加剧的低迷而对分布的底部尤其昂贵。由Okun的前提制作的,最近对美联储框架的重新进行了重新制定(打算在经济恢复期间使经济变热更长),有可能以低技能工人更具包容性,这可能是以较高通货膨胀为代价的。为了评估这一猜想,我们开发了一个异质 - 新的基金会框架,该框架具有劳动力市场的三州摩擦模型,在该模型中,低技能工人的就业轨迹更容易受到商业周期的影响,并且衰退对劳动力的参与和收入具有长期的影响,与美国数据一致。我们发现,美联储的新政策战略产生了有意义的“通货膨胀 - 包含权衡权衡”,我们对此进行了量化。虽然改革框架的两个新成分(平均通货膨胀定位和就业短缺目标)是无效的(有时是有害的),但在通货膨胀方面,它们共同成功地以中等成本为中等成本诱导了低薪工人的巨大收益。
1. 介绍 在此步骤中,您将在已完成的工作的基础上描述范围、焦点兴趣、压力、驱动因素和利益相关者。具体而言,您的情况分析有助于加深您对影响焦点兴趣的生物和人类背景的理解 - 并且您将探索和确定挑战、机会、潜在干预点以及利益相关者与这些问题和机会的关系。现在您需要明确项目旨在实现什么以及如何实现。此步骤涉及定义和制定您的目标、目的和策略。您还将确定基本假设并创建变革理论,该理论将所有规划要素整合在一起,以描述您认为您的策略将如何实现预期结果。可以使用附件将更详细的信息(包括您决策背后的证据)添加到计划中。并且在制定变革理论时,您还可以开始定义与您提出的策略相关的任何风险,以便在您考虑应该监控什么以及如何确保您的努力可持续性时进一步发展它们。
A.请参阅https://www.energy.vic.gov.au/renewable-energy/victorias-gas-substitution-roadmap。B.请参见第2节:可能有助于减少澳大利亚温室气体排放的目标,网址为https://www.aemc.gov.au/sites/default/default/defiles/2023-09/aemc%20 emissions%20TARGETS%20TARGETS%20TARGETS%20Statement%20Statement%20-%20-%20final%20Final%20Guiide%20SETEDEMENDEMEC。请参阅https://www.dcceew.gov.au/about/news/australias-first-national-electric-electric-wehicle-strategy and https://www.dcceew.gov.gov.au/about/about/auster/australians/australians/australians/australians-ustralians-ustralians-ustralians--support-newew-fiel-fiel-fiel-fiel-fiel-sipy-sistards。
Acronym/Abbreviation Definition AC Alternating Current AM Air Mass AOCS Attitude and Orbit Control System BOL Beginning Of Life CASSIOPeiA Constant Aperture, Solid-State, Integrated orbital Phased Array CEI Comitato Elettrotecnico Italiano CIGS Cu(In,Ga)Se2 CPV Concentrated Photovoltaics CW Continuous Wave DC Direct Current DSN Deep Space Network EN European Standards EOL End Of Life EPC电子电力调节器ESA欧洲航天局欧盟欧盟FNBW第一零束宽度geo地球地理轨道GPS地面发电站 Solar Cells MR-SPS Multi-Rotary joints SPS MV Medium Voltage MVA Megavoltampere MW Megawatt NASA National Aeronautics and Space Administration NREL National Renewable Energy Laboratory PAE Power Added Efficiency PCE Power Conversion Efficiency PSCs Perovskite Solar Cells PV Photovoltaic PVA Photovoltaic Assembly RF Radio Frequency RTG Radioisotope Thermal Generator SBSP太空太阳能SCS太阳能电池SSPA固态功率放大器SPS太阳能卫星SPS-Alpha SPS通过任意大的相分支阵列TAS THALES ALENIA SPACE TRL技术就绪水平W WTT WPT WPT WIRESS
基于管理层的三种战略人力资源管理方法 * 1 * 1大学Bhayangkara jakarta Raya,gionsugiyono73@gmail.com *通讯作者:gionsugiyono73@gmail.com摘要:这篇论文是Importigantanhuman资源管理(HRM)在知识管理过程中的重要作者。每个公司都应该能够看到其人力资源中现有的挑战和潜力。良好的人力资源治理将提高公司员工之间的合作质量。此外,有效的人力资源治理在每个解决问题的过程中都鼓励创造力。人力资源的创造力和工作效率可以提高整体组织绩效。战略性人力资源管理的基本目标是通过确保组织拥有熟练,承诺和充分动机的员工来创造战略能力,以实现持续的竞争优势。关键字:人力资源,管理,员工,治理简介
nodal降低了由plexos执行的传输网络拓扑的划分,以创建一个管道和泡的等效模型,其中区域内线崩溃。模型中包含的现有系统拓扑以外的传输升级如下:•NYPA北部纽约北部优先传输项目•Champlain Hudson Power Express•Clean Hudson Power Express•清洁纽约•联合公用事业1阶段和第2阶段项目•Long Island OSW公共政策项目请参见参考案例的生产成本模型。下区约束,以反映估计的局部传输和分配系统的估计传输净空以及概念边缘升级成本。此信息将作为净空限制将其纳入模型,并增加了超过约束的成本。
一种新化合物的药物开发流程可能持续 10-20 年,耗资超过 100 亿美元。药物再利用提供了一种更省时省钱的替代方案。基于网络图表示的计算方法(由疾病节点及其相互作用的混合组成)最近产生了新的药物再利用假设,包括适用于 COVID-19 的候选药物。然而,这些相互作用组在设计上仍然是聚合的,并且通常缺乏疾病特异性。这种信息稀释可能会影响药物节点嵌入与特定疾病的相关性、由此产生的药物-疾病和药物-药物相似性得分,从而影响我们识别新靶点或药物协同作用的能力。为了解决这个问题,我们建议构建和学习疾病特异性超图,其中超边编码各种长度的生物途径。我们使用改进的 node2vec 算法来生成通路嵌入。我们评估了我们的超图为一种无法治愈但普遍存在的疾病——阿尔茨海默病 (AD) 寻找再利用靶标的能力,并将我们的排序建议与来自最先进的知识图谱——多尺度相互作用组的建议进行比较。使用我们的方法,我们成功地确定了 7 个有希望的 AD 再利用候选药物,这些候选药物被多尺度相互作用组评为不太可能的再利用靶标,但现有文献提供了支持证据。此外,我们的药物再定位建议附有解释,引出了合理的生物学途径。未来,我们计划将我们提出的方法扩展到 800 多种疾病,将单一疾病超图组合成多疾病超图,以解释具有风险因素的亚群或编码特定患者的合并症,以制定个性化的再利用建议。
容量扩展模型中假设的发电机与基准和合同案例生产成本模型中包含的发电机相同(即基准和授予的发电机)。假设这些发电机具有特定的发电机信息。有关更多详细信息,请参阅参考案例生产成本模型中的初步假设。可供扩展的发电机类型(“候选发电机”)包括:•陆上风电•公用事业光伏•海上风电•4 小时和 8 小时电池存储•可调度无排放资源 (DEFR) 发电扩展将根据候选发电机的发电机类型在区域级别启用,适用于技术类型。候选发电机的初始建设年份如下:•陆上风电:2028 年•公用事业光伏:2028 年•海上风电:2031 年
本文探讨了使用计算机模拟实现两个不同目标时所面临的认识论挑战:通过假设检验进行解释和预测。本文认为,由于不同的实际和概念约束,每个目标都需要不同的策略来证明从模拟结果中得出的推论。本文确定了研究人员为提高对每个目标的推论的信心而采用的独特和共同策略。对于通过假设检验进行解释,研究人员需要解决不确定性、可解释性和归因挑战。在预测中,重点是模型在多个领域推广的能力。研究人员为提高推论信心而采用的共同策略是理论假设的实证证实和计算操作化的充分性,本文认为这些对于通过假设检验进行解释是必要的,但对于预测则不是。鉴于计算机模拟在科学研究中的多种应用,本文强调需要对计算机模拟的认识论采取细致入微的方法。理解这些差异对于科学研究人员和科学哲学家来说都至关重要,因为它有助于制定适当的方法和标准来评估计算机模拟的可信度。