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总能源 | 欧洲商会
分布式发电的未来不仅与其规模的扩大有关，还与其产品的多样化有关，同时进一步支持我们的 B2B 客户。该公司与客户签订了 15 至 20 年的 PPA 合同，从而与 B2B 客户建立了长期合作伙伴关系。公司向多能源方法的发展将使其能够扩大向客户提供的能源向脱碳转型的服务，量身定制解决方案以满足每个客户的特定需求，遵守当地法规并预测新的市场趋势。
总政府和全州问题
2023年9月6日，州长签署了指挥政府运营局（Govops），加利福尼亚州通用服务部（DGS）（DGS）和加利福尼亚技术部（CDT）的行政命令N-12-23，以更新州的项目批准，采购，采购和合同的合同过程，用于使用潜在的Genai Project from Project from from from from from from from from from from from from frol from frol from frol from from frol frol frol for topect of tignity genai protot。2024年，Govops，CDT，数据与创新办公室（ODI）和DGS使用Genai应用程序启动了五个试点项目。第一个队列现在正在完成最初的概念验证测试和评估，其中已经找到了许多有希望的结果。例如，加州运输部正在测试Genai如何使用可用数据来改善整体交通状况和安全性做出更有效的决策。在第一个队列的结果上建立了额外的努力。住房和社区发展部（HCD）正在寻求潜在的Genai模型，以协助分析所有地方政府所要求的冗长的住房元素年度进度报告，以证明已经完成了适当的计划。genai可以减少工作人员花费审查这些报告的时间，从而使HCD可以将其资源引导到其他优先事项，例如执法和全州住房和无家可归的计划。
生命科学总为网络：正确
也从2024年1月开始，用于计算回扣的通货膨胀额（IRA）通货膨胀罚款现在可能导致单位折扣金额（URA）高于平均制造商价格（AMP），从而导致每单位损失。2024年回扣帽的去除率有望减少成熟和已建立药物的利润率，这可能是受影响最大的药物类别。此外，目前经历一分钱价格的投资组合制造商预计将面临对净价最大的影响。实施IRA折扣帽盖帽将导致重大的竞争环境变化，特别是制造商适应新的商业策略，包括较低的利润率和较小的通货膨胀变化以及剩余和即将到来的商业化产品。在接下来的几年中，由于IRA的规定和要求，我们将看到药物制造商实施的其他更改。
伪磁场诱导的慢速载体动力学...
©2021作者。本文是根据创造性的共识4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适合原始作者和来源的信誉，就可以提供与创建者许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中，除非在材料的信用额度中另有指示。如果材料未包含在Thearticle的Creative Commons许可中，并且您的预期用途不允许法定调制或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
来自哈密顿相态的有效量子伪随机性
量子伪随机性已应用于量子信息的许多领域，从纠缠理论到混沌量子系统中的扰乱现象模型，以及最近的量子密码学基础。Kretschmer (TQC '21) 表明，即使在没有经典单向函数的世界中，伪随机态和伪随机幺正态也存在。然而，时至今日，所有已知的构造都需要经典的密码构造块，而这些构造块本身就等同于单向函数的存在，并且在现实的量子硬件上实现也具有挑战性。在这项工作中，我们寻求同时在这两个方面取得进展——将量子伪随机性与经典密码学完全分离。我们引入了一个称为哈密顿相态 (HPS) 问题的量子硬度假设，该任务是解码随机瞬时量子多项式时间 (IQP) 电路的输出状态。仅使用 Hadamard 门、单量子比特 Z 旋转和 CNOT 电路即可非常高效地生成哈密顿相态。我们证明了问题的难度降低为问题的最坏情况版本，并且我们提供了证据证明我们的假设可能是完全量子的；这意味着，它不能用于构造单向函数。通过证明我们集合的近似 t 设计属性，我们还展示了当只有少量 HPS 副本可用时的信息论难度。最后，我们表明我们的 HPS 假设及其变体使我们能够有效地构造许多伪随机量子原语，从伪随机态到量子伪纠缠，再到伪随机幺正，甚至包括使用量子密钥的公钥加密等原语。在此过程中，我们分析了一种伪随机幺正的自然迭代构造，它类似于 Ji、Liu 和 Song (CRYPTO'18) 的候选者。