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从离域量子源的重力中的量子效应
了解与量子理论接口处重力的基本性质是理论物理学中的主要开放疑问。最近，对引力量子系统的研究，例如，在位置量子叠加和采购引力领域中制备的大规模量子系统吸引了很多关注：量子光学实验正在努力实现实验室中的这种情况，并预期与量子源相关的引力源可为某些性质提供一些信息。在理论方面，量子信息工具用于解释结果。然而，关于这些实验可以利用重力的量子性质的确切结论，仍然存在开放的问题，例如，该制度中的实验是否能够比重力场的牛顿部分能够测试更多。在我的演讲中，我将提出一个新的结果，在此结果中，离域的量子源会产生无法使用牛顿电位或作为经典一般相对性的限制而无法再现的效果。这些效应原则上可以通过进行干扰实验来测量，并且与重力发射无关。与牛顿潜力相比，识别重力的量子方面要比牛顿潜力更强的量子方面至关重要，这对于证明重力场的非经典性，并计划在更广泛的意义上比迄今为止建议的更广泛的意义上测试重力的新一代实验。
手电筒装置、电源装置
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μSR 实验进展与缪子源发展趋势*
（c）浸入量子自旋液体中的磁液滴[15]； （d）磁电材料表面上方的单个电荷，Cr 2 O 3，诱导表面下方的图像单极，然后图像单子在表面上方产生理想的单极磁场[20]。
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
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于临时股东大会日期，245,398,800股，包括，包括136,302,015股非上市股份及109,096,785股h股。于临时股东大会日期，（i）（i）本公司概无持有库存股份（包括持有或存置于由香港中央结算有限公司建立及运作的中央结算及交收系统的任何库存股份），因此于临时股东大会上并无库因此于临时股东大会上并无库（I），因此于临时股东大会上并无库因此于临时股东大会上并无库（ii）（ii）本公司概无购回待注销之股份。出席临时股东大140,027,027,52525252525252525252525252525252525252525252525252525252525252525.0.0.0.06％6％6％。
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在EGM之日，有权参加EGM提议的决议的股份和股份总数为245,398,800，其中包括136,302,015股份，其中包括136,302,015股股份和109,096,096,785小时。在EGM之日起，（i）公司没有持有的财政部股份（包括由香港证券清算公司建立和运营的中央清算和和解系统持有或存放的任何财政部股票），因此没有在EGM上行使财政部股票的投票权； （ii）没有公司回购待定的股票。股东的数量和授权的代理人参加了EGM。股东和授权的代理人持有140,027,525股股票，占EGM，约占具有投票权的已发行股票总数的57.06％。
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（4）股东须以书面形式委任代表，代表委任表格由股东或由其以书面正式授权的代理人签，代表委任表格应加盖公司印章或由其董事或以书面形式正式授权的，代表委任表格应加盖公司印章或由其董事或以书面形式正式授权的，则授权书或其他授权文件必须经公24小时前（即不迟于2025年3月4上午九时正前（香港时间）（（（））（（））将上述文件送达h股证券登记处香港中央证券登h股证券登记处香港中央证券登173号合和中心17m楼）
10、11号楼应急电源改造工程
2024年9月17日 - 8 文件程序。建筑工程所需的申请和文件必须按照政府规定的标准格式准备和提交。 9 保密。未经监理人员许可，不得泄露施工期间获得的任何信息。
冈山大学资源植物科学研究所报告
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