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新冠疫情对社会保障人口和经济假设的影响
• “ 2020 年的下降在疫情刚开始时就突然出现，表明这反映了进入美国的外国出生的非居民母亲数量的急剧下降——这种下降可能反映了旅行限制、健康问题以及移民经济机会的突然消失。” • “ 在美国出生的母亲中，几乎没有证据表明存在长期的婴儿潮。除了 2021 年 1 月（美国爆发 COVID-19 疫情 9 个月后）的出生率急剧下降外，美国出生女性的出生率超过了 2021 年和 2022 年的趋势水平，表明在 2020 年 5 月和 6 月疫情仍在肆虐时，受孕率飙升，并且一直高于疫情开始之前。” • “ 在边境重新开放前几个月，外国出生女性的生育率也开始恢复。”
资源到布斯巴尔映射和假设的方法...
资源到布斯巴尔映射（“ BUSBAR映射”）是完善加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）集成资源计划（IRP）程序中生产的地理上的粗糙投资组合，以在加利福尼亚独立系统运营商（CAISO）年度传输过程（TPP）（tpp）中进行合理的网络建模地点。本方法文档的目的是纪念和传达CPUC，CAISO和加利福尼亚能源委员会（CEC）将采取实施该过程的步骤，并为利益相关者评论提供透明度和机会。本文档中概述的母线映射方法旨在实现IRP投资组合中公用事业规模资源的有效和及时的母线映射，需要通过CPUC决定采用，以便能够告知CAISO的年度TPP。
攻击经典和后量子密码学中的难度假设的量子算法
量子计算机是一种利用量子力学现象进行计算的计算机，不同于当今利用经典物理现象的传统计算机。功能足够强大的大规模量子计算机（不易出错或可纠错）将对目前广泛部署的大多数非对称密码系统构成威胁。这是因为 Shor [1] 引入了多项式时间量子算法来解决循环群中的整数因式分解问题 (IFP) 和离散对数问题 (DLP)。例如，如果量子计算机能够执行 Shor 算法，那么对于足够大的问题实例，它将能够破解基于 IFP 的 RSA [ 2 ] 以及基于 DLP 的 DSA [ 3 ] 和 Diffie-Hellman (DH) [ 4 ]——主要是在有限域的乘法群或椭圆曲线点群（在椭圆曲线密码 (ECC) 的情况下）中。[ 5, 6 ]。上述密码系统目前用于保护互联网上大多数交易的安全。
Caiazza 对退休投入假设的评论
Caiazza 对退役输入假设的评论摘要 为了降低风能、太阳能和电池存储的公布成本，整合分析似乎故意假设这些技术的预期寿命是无限的。因此，假设设备在整个研究期间保持在线，并且不包括从现在到 2050 年的更换成本。然而，这是一个糟糕的假设，因为完全不合理地期望例如现有的陆地资源在 2050 年仍在运行。这些评论记录了整合分析和范围界定计划草案寿命假设的内容。对风能、太阳能和电池存储的预期寿命进行简短的文献检索的结果如下。然后，使用 IA-Tech 补充附件 2 排放关键驱动因素电子表格中的资源估计来估计无限寿命假设的影响。使用风能、太阳能和电池存储资源的无限期退役日期会低估 2050 年所需的总建设量。陆上风电中 3,814 MW 至 4,600 MW 未包括在内，海上风电中 6,200 MW 至 6,600 MW 未包括在内。未包括的太阳能量在 22,639 MW 至 19,983 MW 之间。最后，对于电池存储，需要开发 10,713 MW 至 12,207 MW 之间的额外资源才能达到 2050 年的预计值。看待这些资源被排除在外的另一种方式是，陆上风电开发成本可能比不包括合理退役日期的预测高出 45%，这仅仅是因为需要开发更多资源。与不包括合理退役日期的预测相比，海上风电成本可能高出 38%，太阳能成本可能高出 35%，电池存储成本可能高出 64%。我的结论是，气候行动委员会需要解决一些问题。为什么最终范围界定计划中不应包括合理的退役日期。如果包括退役，修订后的成本是多少？集成分析寿命假设电子表格 IA-Tech-Supplement-Annex-1-Input-Assumptions 有一个名为“退役”的选项卡，其中“包含按资源类别划分的预期寿命假设”。列出寿命的表格如下所示。
经济发展和女性劳动力参与孟加拉国：对U形假设的检验
该研究旨在解释人均GDP对PPP的经济发展与孟加拉国女性劳动力参与率（FLFPR）之间的关系。使用（1991-2019）的时间序列数据从辅助数据源提取；该研究开发了三个模型来检验U形假设。该研究使用控制变量，例如女性失业率，生育率和城市化。普通的最小季回归分析用于使用计量经济学软件Stata（版本112.0）来运行回归。回归结果表明女性失业率对FLFPR有积极影响。生育率和城市化具有负面影响。人均二次GDP PPP对FLFPR有重大影响。本文的总体结果表明，孟加拉国不存在U形。该研究通过衡量孟加拉国经济增长与女性劳动力参与率之间的关系来调查女性劳动力参与率的向上模式。
具有动态假设的变分量子线性求解器
变分量子算法在 NISQ 时代取得了成功，因为它们采用了量子-经典混合方法，可以缓解量子计算机中的噪声问题。在我们的研究中，我们在变分量子线性求解器中引入了动态假设，用于线性代数方程组。在这个改进的算法中，硬件高效假设电路的层数不断演变，从少量开始逐渐增加，直到达到解的收敛。我们展示了该算法与标准静态假设相比的优势，即在有和没有量子噪声的情况下，以及在系统矩阵的量子比特数或条件数增加的情况下，使用更少的量子资源和平均较小的量子深度。迭代次数和层数可以通过切换参数改变。该算法在使用量子资源方面的性能由新定义的指标量化。
具有单元耦合簇和结构学习假设的 Lipkin 模型的量子计算 *
虽然在本研究中我们模拟了经典计算机中的量子计算，但我们应该注意到量子力学测量是随机的，因此，每次评估期望值时我们都将进行1000次测量。对于每种相互作用强度，进行50次基态能量估计，并得到它们的中位数和百分位数。另外，在本研究中，我们采用了Nakanishi等人[31]提出的序贯最小优化（SMO）方法进行参数优化。SMO方法具有以下优点：收敛速度更快、对统计误差具有鲁棒性、无需超参数优化。SMO方法基于这样一个事实，即期望值表示为具有一定周期的三角函数的简单和。更多详细信息可参见参考文献[31]。
假设的人工智能仲裁员
人工智能 (AI) 已经渗透到流行文化中，最著名的是 20 世纪 90 年代的开创性大片系列《黑客帝国》。最近，Netflix 科幻剧集《黑镜》探索了人工智能主导的未来。人们与死去的亲人交流，死亡提供了数字来世的保证。1 这些对未来人工智能的描述是戏剧化的，虽然理论上是可能的，但在我们的有生之年不太可能实现。然而，人工智能如今正在社会更实际的领域迅速发展，比如制造业。2 由于人工智能，大量制造业工作将在未来二十年内消失。3 随着人工智能相关投资达到数十亿美元，交通、医疗保健、营销和金融等其他行业将在不久的将来看到与人工智能相关的变化。4 人工智能在从医学成像分析到自动驾驶汽车等领域都表现出色。在医学成像方面，人工智能表现出“令人印象深刻的准确性和灵敏度，可识别成像异常，并有望增强基于组织的检测和表征。” 5 但人工智能在本质上属于人类的仲裁过程是否占有一席之地？
CESA对多年可靠性评估范围，输入和假设的评论 对SST建议的大量评论 Laura Singer Fervo Energy评论 AB 525海上风能允许路线图 南加州爱迪生评论 - 信息请求 三态CFI RFI-加利福尼亚能源委员会：电子文件 对CEC工作人员的回应是部落文化资源 DICKETED-加利福尼亚能源委员会：电子文件 inlyte Energy评论 - 将飞行员线扩展到锂离子之外
CESA感谢举办该研讨会的CEC，并推进了更好地了解化石资源的作用的对话，因为我们的州向完全脱碳的电部门前进。CESA致力于使储能成为主流资源，以推动所有加利福尼亚人更实惠，高效，可靠，安全和可持续的电力系统。在这种情况下，了解存储的潜力和其他首选资源在化石后系统中满足可靠性标准是我们未来的重要组成部分。因此，CESA发现CEC的这一努力非常有价值，因为它将为全州的计划和采购流程提供信息，并可能会提供有关加利福尼亚化石燃料能力的最终日落和替代的指导。我们的评论集中在以下领域：
基于精神分裂症中NMDAR功能障碍假设的药物
治疗负面症状和精神分裂症的认知功能障碍仍然是世界各地精神科医生正在试图解决的问题。它们的机制可能与N-甲基-D-天冬氨酸受体（NMDAR）有关。基于NMDAR拮抗剂和抗NMDAR脑炎病理学的临床作用，将精神分裂症的NMDAR功能低下假设提出。针对大脑NMDAR功能的药物在改善精神分裂症患者的负面症状和认知功能障碍方面似乎有望。在这篇综述中，我们列出了针对NMDAR的药物，并报告相关临床研究。然后，我们根据动物模型中揭示的改善的谷氨酸假说，总结了它们对负面症状和认知功能障碍的影响，并根据改善的谷氨酸假说分析了这些临床研究的不令人满意的结果。我们旨在为基于NMDAR功能低下假设的精神分裂症的负面症状和认知功能障碍寻求治疗策略的科学家提供观点。