XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向利
体力活动：为我们的人民、我们的地球、我们的经济和更繁荣的社会带来横向利益
“多部门战略对于扭转当前趋势至关重要。要取得成功，包括私营部门在内的所有部门都必须更加紧密地合作，加深对体育锻炼益处的理解，并明确各自在实现共同社会成果方面的作用。”
这份题为《引领亚洲煤炭转型：挑战、经验教训和路径》的报告旨在向利益相关者介绍最佳实践
中国和印度拥有世界上最大的煤炭发电厂，总发电量为 1,373 吉瓦，两国都需要在 2040 年前逐步淘汰煤炭，以实现《巴黎协定》的目标。中国已承诺减缓煤炭扩张并“从 2026 年开始逐步减少煤炭使用”，而印度尚未设定煤炭淘汰日期。然而，两国的煤炭发电厂仍在继续扩张，以满足不断增长的经济需求，中国和印度分别有超过 200 吉瓦和 80 吉瓦的新煤炭发电量正在规划中。这些新发电量大部分将是效率更高的超临界 2 或超超临界。随着两国可再生能源份额的大幅增加，预计未来二十年燃煤发电负荷率将逐渐下降。例如，预计印度燃煤发电份额将从 2025 年的 70% 以上急剧下降到 2040 年的 34%，而太阳能发电份额将增加到 31%。 3 然而，短期内，燃煤发电的总体容量将继续增长。
迈向利用量子计算机解决优化问题的自动化框架
摘要 — 利用量子计算机优化目标函数将带来巨大好处，有望在未来提高各个应用领域的解决方案质量。然而，要发挥量子求解器的潜力，就必须根据二次无约束二元优化 (QUBO) 模型来制定问题，这需要具备丰富的量子计算和 QUBO 公式专业知识。这种专业知识障碍限制了量子解决方案的获取。幸运的是，将传统优化问题自动转换为 QUBO 公式为提高量子求解器的可访问性提供了一种解决方案。本文解决了尚未满足的全面自动化框架需求，该框架可帮助用户利用量子求解器进行优化任务，同时保留与传统优化实践非常相似的界面。该框架提示用户指定变量、优化标准以及有效性约束，然后允许他们选择所需的求解器。随后，它会自动将问题描述转换为与所选求解器兼容的格式并提供最终解决方案。此外，该框架还提供了分析解决方案有效性和质量的工具。与文献中现有的库和工具的比较分析突出了所提框架的全面性。考虑了两个用例（背包问题和线性回归）来显示该框架在实际应用中的完整性和效率。最后，所提出的框架代表了在自动化量子计算解决方案和扩大更广泛用户对量子优化的访问方面取得的重大进步。该框架作为 Munich Quantum Toolkit (MQT) 的一部分在 GitHub (https://github. com/cda-tum/mqt-qao) 上公开提供。索引术语 —QUBO、量子计算、设计自动化、量子优化、量子退火器、量子近似优化算法、变分量子特征求解器、Grover 自适应搜索
