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19009年期间的东西方死亡率差异扩大了欧洲的历史寿命鸿沟：一项国际比较研究
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分析净生产率差异和驱动力的定量评估 - 扬兹河流域的案例研究
摘要：净初级生产力（NPP）可以间接反映植被的CO 2固定能力，但是由于气候变化和人类活动的影响，其时空动力学在某种程度上会发生变化。在这项研究中，NPP被用作研究中国长江盆地（YRB）重要生态系统中素食碳能力变化的指标。我们还探讨了NPP对气候变化和人类活动的反应。我们对2003年至2020年YRB生态系统内NPP的时间动力学和空间变化进行了全面分析。此外，我们还采用了剩余分析来定量评估气候因素和人类活动对NPP变化的贡献。研究发现如下：（1）在18年期间，盆地内的平均NPP为543.95 GC/m 2，显示出明显的向上趋势，增长率约为3.1 GC/m 2； （2）在NPP中表现出越来越多的趋势的区域占研究总区域的82.55％。盆地稳定性相对较高的区域占总面积的62.36％，而稳定性低的区域占2.22％，主要位于西丘阿平原的亨格登山脉； （3）NPP的改善是由人类活动和气候变化共同驱动的，人类活动对NPP的增长更为重要。特别是，贡献总计为65.39％，人类活动贡献了59.28％，气候变化贡献了40.01％。本研究提供了对人类活动和气候变化对植被生产率的贡献的客观评估，为未来的生态系统发展和环境计划提供了关键见解
缩小成年人疫苗接种覆盖率差距
总统乔·拜登在 2023 财年预算中提出了一项联邦成人疫苗 (VFA) 计划，但未获得资金，并再次提议在 2024 财年实施。在美国儿童疫苗 (VFC) 计划框架的基础上，VFA 计划现已进入第 30 个年头，将以折扣价为无保险成人购买疫苗，然后与州和地方卫生部门合作，将其分发给已登记的供应商。全面实施后，该计划将为大约 2300 万 19 至 64 岁之间的无保险成年人（约占美国工作年龄成年人的 12%）免费提供美国疾病控制和预防中心 (CDC) 免疫实践咨询委员会 (ACIP) 推荐的 14 种常规疫苗。它还将成为增强可能在 2020 年推荐的疫苗覆盖率的工具。
组合频率差异用于识别设计...
> 我们最好的猜测是，您假设 NIST 要求在“类别 5”的指定度量中执行 >=2^272 > 次操作，并且 2^271.18 是此度量的评估值。但这里的假设并不正确。> NIST 尚未发布其“类别”成本指标的明确定义。如果 NIST 在某个时候确实发布了其成本指标的明确、稳定的定义，那么它也应该允许所有提交者相应地设置他们的“类别”分配。> > 请注意，通过选择一个成本指标，将不切实际的低成本分配给攻击中使用的操作，可以使任何密码系统听起来更容易被破解；RAM 访问只是一个例子。如果相同的操作不是针对 AES-m 或 SHA-n 的攻击的瓶颈，那么这可以分别逆转与 AES-m 或 SHA-n 的比较。
原位资源利用率差距评估报告
执行摘要2019年，国际太空勘探协调小组（ISECG）的技术工作组（TWG）建立了一个差距评估团队（GAT），以实地资源利用率（ISRU）为主题。ISRU GAT评估旨在检查和确定技术需求，并告知ISECG有关必须解决的技术差距，以实施预见的任务。最终，该计划打算在考虑投资是特定的勘探技术时，在确定潜在的协作机会的同时，在考虑投资是特定的探索技术时，在专家之间进行国际对话。以下各节是完整报告的主要部分的执行摘要。战略知识差距定义，以帮助确保人类探索月球的计划将取得成功，并进行了评估以确定人类勘探技术和能力的状态。发现知识和/或能力不足的地方，创建了需求的说明。从这项工作中，以三个广泛的探索主题创建了被称为战略知识差距（SKG）的列表，其中ISRU与第一个和第三个主题有关。从那时起，SKG进行了审查，并用于指导和优先考虑人类探索月球的开发和飞行活动。从这项工作中创建了一个表，该表确定了SKG对4个主要资源/功能领域和ISRU操作中的每个操作，如何/何处关闭SKG的潜在影响，以及在三相人类月球探索体系中，SKG需要关闭SKG。在这项工作开始时，对ISRU技术，能力和运营的最新批准的SKG列表（极性水资源/功能领域）（极性水，太阳能风力波动，氧气/金属来自Regolith，以及建筑和制造）以及任何ISRU MACTO的整体运作。该表的目的（表3）是允许决策者和开发人员优先级和计划关闭这些SKG，以实现所需的ISRU功能和产品。ISRU功能分解和流程图识别，提取，处理和使用空间资源将需要广泛的技术学科领域的技术，系统和能力开发。从资源识别到产品交付的端到端过程还需要大量的顺序和并行步骤。为了确保从“勘探到产品”的整个端到端序列中正确识别和解决所有技术和过程，ISRU GAP研究团队创建了两组表/图形。第一组表研究了研究中检查的三个主要ISRU功能的范围和分解：1）原位推进剂和易于消耗的生产，2）Initu构造，以及3）与ISRU衍生的原料中的空间制造。对于这三个主要的ISRU功能中的每一个，成功实施功能所需的主要功能得到了定义，以及与这些主要功能相关的亚功能（如图3、4和5所示）。这些表使决策者和开发人员能够定义，解决和跟踪过去和正在进行的活动以成功实施ISRU，但这些表并未提供有关这些功能和子功能中每个功能和子功能中的每一个可能如何影响或受到ISRU其他领域的影响。为了提供这种见解，创建了一个集成的ISRU功能流程图（图6）。该数字允许决策者和开发人员了解端到端流程中仍然存在差距或缺陷的位置，并可以更好地理解伙伴关系和招标的接口。ISRU在人类探索原地资源利用率（ISRU）中涉及任何要利用并利用本地或原地资源来创建用于机器人的产品和服务的硬件或操作，并提供人类勘探和持续存在，而不是从地球上带来。ISRU的直接目标是大大减少人类从月球和火星返回并返回的直接支出，以建立长期船员的自给自足，用于扩大科学和勘探工作，并实现空间的商业化。要将ISRU融合到任务体系结构中的最大好处，需要设计其他系统围绕ISRU衍生产品的可用性和使用。因此，ISRU是一种破坏性的能力，需要
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
生产率差距和外商直接投资溢出效应
摘要 本文构建了一个两阶段序贯博弈模型，以揭示外商直接投资对东道国国内企业效率的溢出效应。我们的模型表明，在外国企业制定最优合资政策的情况下，外商直接投资的溢出效应影响取决于国内企业和外国企业之间的生产率差距。具体而言，我们发现，外商直接投资的溢出效应与国内低生产率企业和外国企业之间的生产率差距呈负相关，但与高生产率企业相比则呈反比。这表明，一旦生产率差距扩大，外商进入将提高高生产率企业的效率，但降低低生产率企业的效率。为了支持我们的理论模型，我们利用中国工业企业年度调查数据集提供了稳健的实证结果。
频率差异的色度干涉法
1中国科学技术大学现代物理学系的Hefei全国物理科学实验室，中国赫菲230026，中国2上海分支，CAS CAS CAS CAS量子信息和量子物理学卓越中心，科学与技术大学，中国科学技术大学，上海201315年，中国量子研究中心，201315技术，Jinan 250101，中国5家学会，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02138，美国6斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州94305，美国7理论物理中心，MIT，MIT，MIT，MIT，MA 02139，MA 02139，美国8 T. D. Lee Institute，Shangia jiao，Shanghai Jiao，Shanghai Jiao，Shanghai Jiao，Shanghai Jiao Wilczek Quantum Center, School of Physics and Astronomy, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China 10 Department of Physics, Stockholm University, Stockholm SE-106 91, Sweden 11 Department of Physics and Origins Project, Arizona State University, Tempe, AZ 25287, USA 12 qiangzh@ustc.edu.cn 13 wilczek@mit.edu 14 pan@ustc.edu.cn