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COVID-19疫苗接种的成本分析
简介：COVID-19疫苗接种被认为是对抗COVID-19 PAN DEMIC的主要预防措施。开发了几种类型的COVID-19疫苗，其中包括基于mRNA的疫苗和激活的病毒疫苗。不同的COVID-19疫苗的购买价格不同，需要不同的物流系统，这些物流系统转化为不同的估计疫苗接种成本。因此，本研究旨在与灭活的病毒疫苗相比，使用基于mRNA的疫苗估算COVID-19疫苗接种的成本，以协助与COVID-19的未来决策。方法：使用微型固定方法从健康提供商的角度估算了两种疫苗的每剂量疫苗接种的直接成本。疫苗接种途径。成本价值是从购买文件，资产记录和市场调查中获得的。结果：基于mRNA的疫苗的共同疫苗接种的估计成本为69.71 rm，而灭活病毒疫苗的每剂量为91.68 rm。估计疫苗成本的差异主要是由疫苗购买成本的差异驱动的，而疫苗购买成本的差异较高，而疫苗的疫苗疫苗的疫苗较高。结论：与大流行期间，使用基于mRNA的疫苗相比，使用基于mRNA的疫苗的共同疫苗接种估计与灭活的病毒疫苗相比，对卫生提供者的总成本较低。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（2）：226-233。 doi：10.47836/mjmhs.20.2.30马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（2）：226-233。 doi：10.47836/mjmhs.20.2.30
Microsoft Word - UTD-CTD for MAP-CAP 14-24(E)，“私家车 (POV) 建设性成本分析更新”
F. POV 与其他交通方式之间的成本比较（计算和计算规则）。当旅行者使用 POV 而不是政府认为最有利的授权交通方式时，将进行成本比较以确定报销金额。将 POV 里程与授权交通类型的构建成本进行比较，报销金额中较小者。构建成本是交通票价加上 TMC 费用的总和，以及其他相关费用，包括但不限于出租车和 TNC 费用、终点站里程、行李费、渡轮费、停车费或授权和必要时的租车费。支付如果旅行是通过授权的交通方式进行的，政府将产生的每日津贴。比较中不包括出租车费、TNC 费或停车费等其他费用。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
生命周期成本分析的能源价格指数和折扣因子 - 2024：NIST 手册 135 的年度补充
BLCC 5.3 提供全面的经济分析功能，用于评估预期降低建筑物和建筑系统长期运营成本的拟议资本投资。它计算项目替代方案的 LCC，比较项目替代方案以确定哪个具有最低的 LCC，执行年度现金流分析，并计算项目替代方案在指定研究期内的净储蓄 (NS)、储蓄与投资比率 (SIR) 和调整后的内部收益率 (AIRR)。BLCC 程序可用于对联邦、州和地方政府机构承担的资本投资项目进行经济分析。在联邦能源效率、节水和可再生能源项目的应用中，BLCC5 与 NIST 手册 135 以及 10 CFR 436A 和 OMB 通告 A-94 中描述的联邦生命周期成本方法和程序一致。
质子交换膜水电解器制造成本分析更新
• Scott Mauger，国家可再生能源实验室 • Mike Ulsh，国家可再生能源实验室 - 临时指派到美国能源部氢能和燃料电池技术办公室 • Emily Hovarth，国家可再生能源实验室 • Elliot Padgett，国家可再生能源实验室 • Samantha Reese，国家可再生能源实验室 • Evan Reznicek，国家可再生能源实验室 • Keith Wipke，国家可再生能源实验室 • Lauren Sittler，国家可再生能源实验室 • Kevin Harrison，国家可再生能源实验室 • Alexey Serov，橡树岭国家实验室 • Brian James，战略分析公司 • Yaset Acevedo，战略分析公司 • Cassidy Houchins，战略分析公司 • Jennie Huya-Kouadio，战略分析公司 • Andy Steinbach，3M • Kathy Ayers，Nel Hydrogen • Corky Mittelsteadt，Plug Power • Karen Swinder-Lyons，Plug Power • Jack Brouwer，加州大学欧文分校 •马克·马蒂亚斯 (Mark Mathias)，罗彻斯特大学 • 戴夫·彼得森 (Dave Peterson)，美国能源部氢能和燃料电池技术办公室 • 麦肯齐·休伯特 (McKenzie Hubert)，美国能源部氢能和燃料电池技术办公室 • 埃里克·米勒 (Eric Miller)，美国能源部氢能和燃料电池技术办公室 • 苏尼塔·萨蒂亚帕尔 (Sunita Satyapal)，美国能源部氢能和燃料电池技术办公室
美国农业部官方食品计划：家庭食品成本分为三个等级
1 食品计划代表了三种不同成本水平的营养饮食。食品计划的营养基础是 1997-2005 年膳食参考摄入量、2005 年美国人膳食指南和 2005 年 MyPyramid 食物摄入量建议。除了成本之外，各个计划之间的差异还在于具体食物和食物数量。食品计划的另一个基础是所有餐点和零食均在家中准备。有关食品计划中的具体食物和食物数量，以及用于更新食品计划市场篮子每月成本的方法，请参阅《低成本、中等成本和自由食品计划，2007 年》。所有三个食品计划均基于 2001-02 年数据，并使用具体食品的消费者价格指数更新为当前美元。 2021 年对节俭食品计划的重新评估开始了解决其他三个美国农业部食品计划的进程：低成本、中等成本和自由食品计划。
美国制造的汽车锂离子电池的成本分析和预测
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杂交经典 - 量词转移学习文本分类
我们提炼魔术状态以完成大规模量子计算所需的通用易耐故障逻辑门。通过编码更好的质量输入状态为我们的蒸馏过程，我们可以降低产生魔术状态的可观资源成本。我们在一系列超导量子台上演示了两个Qubit Input魔术状态的错误抑制编码方案，该方案称为CZ状态。使用一组完整的投影逻辑Pauli测量值，这些测量也容忍了单电路误差，我们提出了一个电路，该电路证明了具有内在的魔术状态（1。87±0。16）×10-2。此外，我们方案的产量随着使用自适应电路元件的使用而增加，这些元件是在中路测量结果中实时调节的。我们发现我们的结果与实验的变化是一致的，包括我们仅使用序列后代替自适应电路，以及我们在代码数据量数的量子状态层析成像上使用量子状态层析成像来询问输出状态。值得注意的是，错误抑制的预先预测实验表明，在同一设备上的任何一对物理Qubits上，都超过了制备相同未编码的魔术状态的实质性。