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DP23/1：积极可持续变更的财务
•在第2章中，我们研究了TCFD建议中如何考虑治理，激励措施和能力，以及这些领域的期望如何随着国际可持续性标准委员会（ISSB），TPT和GFANZ的工作而发展。•在第3章中，我们考虑了更深入的公司的可持续性与目标和策略，以及如何通过其治理和激励安排来支持这些目标。我们还思考资产经理和资产所有者如何组织和管理其管理活动以影响积极变革。我们的观察和讨论问题是由委托文章，相关文献的审查以及我们自己的分析所激发的 - 包括对公司公共可持续性与之相关的披露的审查，例如其TCFD披露的披露。•第4章考虑公司的培训和能力，第5章总结了下一步。
基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。
泄压和减压系统
5 确定单个泄压速率.....................................................................................................................22 5.1 过压的主要来源....................................................................................................................22 5.2 过压来源....................................................................................................................................24 5.3 压力、温度和成分的影响......................................................................................................24 5.4 操作员响应的影响.......................................................................................................................24 5.5 出口封闭.......................................................................................................................................24 5.6 冷却或回流故障....................................................................................................................25 5.7 吸收剂流动故障....................................................................................................................26 5.8 不凝性物质的积累....................................................................................................................26 5.9 挥发性物质进入系统....................................................................................................26 5.10 工艺流自动控制故障.....................................................................................................
负压伤口疗法
•会或合理地期望可以防止疾病，病情，伤害或残疾的发作。•将或合理地期望减少或改善疾病，病情，伤害或残疾的身体，精神或发育影响。•将帮助成员在执行日常活动中实现或维持最大的功能能力，并考虑成员的功能能力和适合相同年龄成员的功能能力所有用于家庭使用提供的耐用医疗设备的功能能力，都需要高级确定覆盖范围。在住院或门诊中心提供的设备不可单独偿还。负压伤口疗法必须通过参与耐用的医疗设备供应商获得。描述：真空辅助伤口闭合是一种用于促进慢性伤口愈合的技术。可以用作手术的辅助手术，也可以作为衰弱或非手术候选者的患者的手术替代方法。将带有附着的疏散管的特殊泡沫调味料插入伤口。伤口用粘附的闭合敷料密封。疏散管从伤口导致连接到负压泵的罐。负压从伤口中去除多余的间质液。这会导致水肿减少，从而使伤口床的血流增加。假设增加的血流为伤口提供氧气和养分，从而促进了肉芽组织的形成。适应症：它也将伤口的边缘靠近。
水力压裂：商业秘密和压裂水成分的强制披露
与此同时，促使更多公司自愿披露的运动也在进行中。最终，促使自愿披露的运动几乎变得毫无意义，因为大多数拥有大量石油和天然气活动的州都颁布了强制性披露规则。但自愿披露运动至少产生了一项具有持久意义的进展。2011 年 4 月，地下水保护委员会 69 和州际石油天然气契约委员会 70 联合推出了 FracFocus 71 网站，公司可以自愿披露美国任何地方每个油井使用的压裂液的成分。即使在大多数重要的石油和天然气州颁布了强制性披露法规之后，FracFocus 仍然具有相关性，原因是几个州的法规要求公司通过直接向 FracFocus 发布信息来进行披露，而不是直接将披露信息发送给监管机构。72 例如，德克萨斯州立法机构于 2011 年中期颁布了一项立法，73 指示德克萨斯州铁路委员会起草法规，要求公司通过发布信息逐个披露压裂液成分。
开放边界驱动量子电路的可积性
在本文中，我们讨论了具有开放边界条件的量子比特（自旋 1/2）双量子电路的杨-巴克斯特可积性问题，其中两个电路复制品仅在左边界或右边界耦合。我们研究了体积由自由费米子 XX 类型或相互作用 XXZ 类型的基本六顶点幺正门给出的情况。通过使用 Sklyanin 的反射代数构造，我们获得了此类设置的边界杨-巴克斯特方程的最一般解。我们使用此解从转移矩阵形式构建具有两步离散时间 Floquet（又名砖砌）动力学的可积电路。我们证明，只有当体积是自由模型时，边界矩阵通常才是不可分解的，并且对于特定的自由参数选择会产生具有两个链之间边界相互作用的非平凡幺正动力学。然后，我们考虑连续时间演化的极限，并在 Lindbladian 设置中给出一组受限边界项的解释。具体来说，对于特定的自由参数选择，解对应于开放量子系统动力学，源项表示从自旋链边界注入或移除粒子。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
量子刘维尔算子从可积性到混沌
最近邻间距分布遵循一维泊松分布P(s)=e−s[7]，而混沌系统则表现出能级排斥力，其P(s)根据其对称性类接近于随机矩阵理论(RMT)的维格纳猜测，当s较小时，P(s)∝sβ，其中对正交、酉和辛对称，β=1,2,4，这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit(BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想现在在半经典理论中得到了很好的证实，适用于具有适当经典极限的系统[9-11]，并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12-14]。多体量子系统的情况则不太清楚，尽管最近取得了一些理论进展 [ 15 – 17 ] 。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性，经典极限无法正确定义。通常，BGS 猜想被认为对多体量子系统也成立，这主要基于数值结果，但仍缺乏严格的推导。可积和混沌通用极限之间的转变是非通用的，取决于所研究的特定系统的特性，尽管已针对不同系统进行了非常详细的探索 [ 18 , 19 ] 。例如，在可积与混沌正交情况之间的转变中，一些系统表现出分数能级排斥，P(s)∝sβ，β值在可积情况β=0与对应的RMT系综值β=1之间连续变化，而其他系统则表现出满能级排斥，但仅限于一部分能级[20]。许多系统，特别是多体情况，表现出前一种行为。然而，Berry和Robnik的半经典转变理论预测了后一种行为[19]。在这种情况下P(0)=F，其中F由所考虑模型的经典极限的相空间中规则轨道的分数给出。在开放量子系统中，该理论的发展要落后得多，即使第一批结果是在BGS猜想提出后不久就出现的[21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述，该方程表征密度矩阵算子随时间演化的特征。在马尔可夫近似下，刘维尔算子是线性非厄米算子，刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22] 。因此，刘维尔算子具有复特征值，而不是标准厄米量子力学的实能量。该问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时，Grobe 等人研究了复平面上的谱统计，发现与二维泊松分布符合得很好 [21] 。在混沌极限中，对于较小的s值，存在普遍的立方斥力P(s)∝s3，就像在非厄米随机矩阵的Ginibre系综中一样[23]，尽管完整P(s)分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性[24,25]。对于开放量子自旋链，从可积到混沌的转变中的能级间距分布可以通过具有谐波约束的静态二维库仑气体来拟合，其中能级斥力由温度的倒数给出，表现出转变中的分数能级斥力[26]。最近，由于发现了新的可积多体刘维尔粒子家族[27-29]，人们需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌特性。扩展精确可解和量子可积的 Liouvil 函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌 Liouvil 函数复谱的统计特性 [ 30 , 31 ] 。然而，在物理多体 Liouvil 函数中，精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在本文中，我们将基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型的文献 [ 28 ] 模型扩展到有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的可积线。这种新的可积 Liouvil 函数族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们