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•也可以提供“其他”库存以满足NZU需求。此关键建模选择是由控制库存单元转移到“剩余”（液体）库存（Cell B13）的参数确定的，并且可以根据对库存的液体或流动性的期望而变化。我们建议使用此参数的不同值作为灵敏度分析的一部分； 5-20％之间的值通常会产生合理的结果。由于市场模型对流动性参数非常敏感，而流动性参数最终无法经验测试，因此最近的做法是将其设置为在短期内（直至2035年）产生其他库存单位与合规性需求的宽大比率。
日本国内外量子技术创新创造基础设施的现状
• 与美国教育工作者合作开发“K-12 量子学习工具”（初中和高中的推广、大学的学习材料等以及量子相关的课程基础设施），以激励下一代量子领袖。 从提供实践经验的课堂工具，到开发教学材料，再到支持量子职业道路，确保强大的量子学习环境。使教育工作者能够为学生提供量子职业机会。
2019财年专利申请技术趋势调查（航天器）
中国空间技术研究院 (中国) 643 26,135 30 空客 (欧洲) 611 13,954 67 波音 (美国) 430 14,624 88 Energiya (俄罗斯) 430 7,401 37 三菱电机 279 89,137 20 IHI 201 13,657 28 泰雷兹 (欧洲) 153 6,495 54 三菱重工 131 27,823 16 霍尼韦尔 (美国) 117 19,431 7 雷神 (美国) 105 5,383 3 斯奈克玛 (欧洲) 102 4,363 6 太空系统/劳拉 (美国) 58 168 12 Viasat (美国) 1 685 0 蓝色起源 (美国) 12 19 1 SpaceX（美国） 1 10 9 Rocket Lab（美国） 5 5 0 北京零度空间科技公司（中国） 2 24 0 Mojave Aerospace Ventures（美国） 2 2 0 PLD space（西班牙） 0 0 0 Reaction Engines（英国） 6 13 4 Relativity Space（美国） 0 2 0 Skyrora（英国） 0 0 0 Oneweb（美国） 11 29 0 Blacksky（美国） 0 0 0 Capella Space（美国） 0 0 0 Hawkeye360（美国） 0 6 0 Iceye（芬兰） 0 1 0 OHB System（德国） 1 8 20 Planet（美国） 5 27 2 Spire Global（美国） 6 22 0 ispace（日本） 7 13 1 Planetary Resources（美国） 4 4 1 Astroscale 12 12 0 D-Orbit (意大利) 4 4 0 NASA (美国) 91 1,924 959 日本宇宙航空研究开发机构 119 500 473 国防科技大学 (中国) 69 6,274 280 哈尔滨工业大学 (中国) 338 25,237 274 加州理工学院 (美国) 19 2,648 314 韩国航空宇宙研究院 (韩国) 436 2,739 72
借助 Fortinet AI，让地方更智能、更安全
版权所有 © 2022 Fortinet, Inc. 保留所有权利。Fortinet ® 、FortiGate ® 、FortiCare ® 和 FortiGuard ® 以及某些其他商标是 Fortinet, Inc. 的注册商标，本文中的其他 Fortinet 名称也可能是 Fortinet 的注册和/或普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。本文中包含的性能和其他指标是在理想条件下的内部实验室测试中获得的，实际性能和其他结果可能会有所不同。网络变量、不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。本文中的任何内容均不代表 Fortinet 的任何约束性承诺，Fortinet 不承担任何明示或暗示的保证，除非 Fortinet 与购买者签订了由 Fortinet 总法律顾问签署的具有约束力的书面合同，该合同明确保证所确定的产品将按照某些明确确定的性能指标运行，并且在这种情况下，只有该具有约束力的书面合同中明确确定的特定性能指标对 Fortinet 具有约束力。为绝对清晰起见，任何此类保证仅限于在与 Fortinet 内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet 完全否认根据本协议做出的任何承诺、陈述和保证，无论是明示的还是暗示的。Fortinet 保留更改、修改、转让或以其他方式修订本出版物的权利，恕不另行通知，且最新版本的出版物应适用。
渐进式人工智能实现更公平、更高效的司法
Carrillo, Paloma, Daniel Chen,* Manuel Ramos- Maqueda,* 和 Bernardo Silveira。2022.“信息提供和法庭表现：来自智利的实验证据。”工作论文，美国国家经济研究局。http://users.nber。org/ ∼ dlchen/papers/Information_Provision_and_ Court_Performance.pdf。Chen, Daniel L.* 2020。“增量式人工智能。”工作论文，美国国家经济研究局。http:// users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Incremental_AI.pdf。Chen, Daniel L.,* 和 Jess Eagel。2017.“机器学习能否帮助预测庇护裁决的结果？” ACM ICAIL 会议论文集，英国伦敦。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/ papers/Can_Machine_Learning_Help_Predict_the_ Outcome_of_Asylum_Adjudications.pdf。Chen, Daniel L.、* Tobias J. Moskowitz 和 Kelly Shue。2016.“赌徒谬误下的决策：来自庇护法官、贷款官员和棒球裁判的证据。”《季刊经济学》131 (3)：1181–1242。https://doi.org/ 10.1093/qje/qjw017。Dunn, Matt, Levent Sagun, Hale S¸irin 和 Daniel Chen。* 2017。“庇护法院判决的早期可预测性。”第 16 届国际人工智能与法律会议论文集：233–236。https://users.nber.org/ ∼ dlchen/papers/Early_Predictability_of_Asylum_ Court_Decisions.pdf。Kondylis, Florence,* 和 Mattea Stein。2018。“正义的速度。”政策研究工作文件 8372，世界银行，华盛顿特区。http://documents.worldbank.org/curated/en/455021521720861143/ The-speed-of-justice。Ramos-Maqueda，Manuel，* 和 Daniel Chen。* 2021。“司法在发展中的作用：数据革命。”政策研究工作文件 9720，世界银行，华盛顿特区。http://hdl.handle.net/ 10986/35891。West，Tessa V.、Katherine Thorson、Heidi Grant 和 David Rock。“要求反馈与未要求反馈：一项实验研究。”神经领导力研究所。https:// membership.neuroleadership.com/material/asked- for-vs-unasked-for-feedback-an-experimental-study/。
帮助狗狗活得更长寿、更健康 - Loyal
FDA 兽医中心扩大的有条件批准途径适用于解决未满足医疗需求的动物药物，这些药物需要进行长期或复杂的研究才能完成全面批准所需的有效性数据收集。有条件批准与全面批准具有同样严格的安全和生产质量要求，但它是一种基于显示合理预期有效性 (RXE) 的证据更快地向兽医提供所需药物的方法。RXE 可以通过各种来源的证据来支持，包括科学文献和临床前或试点研究，这些研究通常比 STAY 研究等试验规模更小、时间更短。