下午点心 鳄梨酱配胡萝卜条 鳄梨(捣碎):1 个中型 番茄(切丁):1/2 杯 洋葱(切碎):2 汤匙 柠檬汁:1 汤匙 胡萝卜条:1 杯
参考文献 [1] Li, W., Rentemeister, M., Badeda, J., Jöst, D., Schulte, D., & Sauer, DU (2020). 电池系统的数字孪生:具有在线充电状态和健康状态估计的云电池管理系统。能源存储杂志,30,101557。 [2] Dai, H., Jiang, B., Hu, X., Lin, X., Wei, X., & Pecht, M. (2021)。面向可持续能源未来的先进电池管理策略:多层设计概念和研究趋势。可再生和可持续能源评论,138,110480。 [3] Li, W., Cui, H., Nemeth, T., Jansen, J., Ünlübayir, C., Wei, Z., ... & Sauer, DU (2021)。基于云的健康意识能源管理,结合深度强化学习,实现电动汽车混合电池系统。应用能源,293,116977。[4] Tran, MK、Panchal, S.、Khang, TD、Panchal, K.、Fraser, R. 和 Fowler, M. (2022)。基于云的锂离子电池智能电池管理系统概念综述:可行性、物流和功能性。电池,8(2),19。[5] Yang, K.、Zhang, L.、Zhang, Z.、Yu, H.、Wang, W.、Ouyang, M.、...... 和 Liu, X. (2023)。电池健康状态评估策略:从数据分析到端云协作框架。电池,9(7),351。[6] García, E.、Quiles, E. 和 Correcher, A. (2023)。使用真实云计算系统的分布式智能电池管理系统。传感器,23(7),3417。
作者按字母顺序列出,以反映他们对本文的同等贡献。他们想感谢意大利外交和国际合作部公共和文化外交司政策规划部门的财政支持。本文表达的观点不代表北约、北约防御学院、意大利外交和国际合作部或作者所属或曾经隶属的任何其他组织的观点。作者感谢 Chris Bassler、Heiko Borchert、Gianmarco Di Loreto、Michael Horowitz、Jesse Humpal、Alexander Lanoszka、Jon Lindsay、Niklas Masuhr、Lennart Maschmeyer、Nina Silove、Max Smeets 以及匿名审阅者的广泛反馈和建议。其他书目和解释材料位于在线附录中,网址为 https://doi.org/10.7910/DVN/BCC6IV。
1. 引言 近年来,全球范围内对量子计算机的科学研究和金融投资急剧增加,量子计算机在理论上可以比任何传统计算系统更快地解决特定问题,而传统计算系统无法做到这一点。随着科学技术的进步,人们发明了新的方法来更新当前的技术和计算系统,从而实现技术突破。从 1832 年查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 的思想结晶到 1941 年德国工程师康拉德·楚泽 (Konrad Zuse) 发明的第一台可编程计算机,计算机领域多年来取得了显著的进步。虽然现代计算机比早期的计算机速度更快、更紧凑,但它们的根本原理仍然是相同的,即操纵和解释二进制位的编码,将其转化为对人类有用的计算结果。然而,1900 年,尼尔斯·玻尔 (Niels Bohr) 和马克斯·普朗克 (Max Planck) 提出了量子理论,该理论将彻底改变计算世界并催生量子计算。量子计算是一个多学科领域,它利用量子力学原理来解决传统计算机难以处理的问题。量子计算机和传统计算机的主要区别在于它们的基本运行方式——量子计算机利用量子力学原理有效地解决问题,而传统计算机则依靠经典物理学原理来处理信息。量子计算机使用量子比特(经典比特的量子对应物)来运行,并且遵循与使用二进制系统的传统计算机不同的规则集。与仅表示 0 或 1 的传统比特不同,量子比特可以存在于状态叠加中,从而允许并行处理和复杂计算。量子计算机的存在不仅会成倍地加快计算速度,而且还将使我们能够以更高的准确度和精度更好地理解基本量子现象。所有这些都使量子计算机能够彻底改变信息处理,因为它们能够解决传统计算机无法在多项式时间内解决的问题,例如加密、整数分解和优化。
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虽然以饮食改变、运动和体重管理为中心的生活方式干预仍然是糖尿病预防和治疗的基础,但它们通常不足以长期控制感染。大多数患者最终需要药物干预才能达到理想的血糖目标。一般来说,糖尿病治疗的主要目标是降低血糖。然而,随着对疾病的研究不断深入,治疗目标已经发生了改变,以解决更广泛的并发症,如心血管风险、肾脏损害和肥胖。
“对于我们很多学生来说,现在的注册流程已经简化了,”St. Vigne 说道。“我们在注册周期开始时没有看到太多问题。学生已经注册,他们已经计划好了一切,他们按下按钮,一切都很顺利。现在似乎比以前更顺利了;对我们的学生来说,这更直观。我们看到的问题更少了,因为它更加用户友好。”
摘要: - 气候变化的加速影响促使全球努力减少整个行业的碳排放。数字操作虽然有效,但对碳足迹产生了重大贡献。通过神经网络(NN)和机器学习(ML)利用人工智能(AI)提出了一种变革性的方法来预测和减轻这些排放。本文介绍了一个用于利用AI减少数字操作中的碳足迹的框架。通过整合神经网络和机器学习模型,该框架旨在预测碳排放,优化资源使用情况并为降低环境影响提供可行的见解。FURTHERMORE,该框架强调连续适应和改善对不断发展的环境数据和操作变化的重要性。由于AI模型暴露于更多样化和动态数据,因此它们变得越来越擅长识别可能表明排放或效率低下的趋势和异常。通过合并实时监控和反馈机制,该框架确保了数字操作可以迅速应对新兴挑战,从而使其成为反对气候变化的积极工具。最终,AI的整合不仅有助于组织减少其碳足迹,而且还可以推动创新更加绿色,更可持续的数字技术,这些技术可以为碳中性的未来铺平道路。
s%20of%20SPADEX,对接卫星之间的电力传输●https://pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2088569●https://www.isro.gov.in/media_isro/pdf/Missions/PSLVC60/PSLVC60-mission-brochure-english.pdf●https://www.isro.gov.in/mission_SpaDeX.html●https://x.com/DrJitendraSingh/status/1879752405249868117?t=9W5c1Em6GsLlnQGd8QGfMQ&s=08
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