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高能散射的算子展开
DESY 在 HERA 中观测到结构函数 F2(x,Q 2 ) 在小 x 处快速增加（见参考文献 [I]），这重新引起了人们对 QCD 振幅高能行为问题的兴趣。在首对数近似中，它受 BFKL 方程 [2-4] 控制，导致 F 2 (x) 的行为与实验曲线相差不大。不幸的是，BFKL 答案存在理论问题，这使得使用这些首对数描述真实的高能过程变得困难（甚至不可能）。首先，BFKL 答案违反了幺正性，因此它充其量只是某种前渐近行为，仅在某些中间能量下可靠。 （真正的高能渐近线对应于主要对数结果的单元化，但这是一个 20 年来无人成功的问题，并不是因为缺乏努力。）此外，即使在单元化并不重要的中等高能量下，QCD 中的 BFKL 结果也不是完全严格的。即使我们从
女性在改善家庭经济中的作用
摘要。女性参与工作不仅有助于改变一个地区的心态和经济秩序，而且对家庭的经济福利也做出了巨大贡献，特别是在经济领域。职业女性可以增加家庭收入，帮助提高生活质量和家庭健康。本研究的目的是确定女性绩效在改善 Branta Pesisir Pamekasan 村家庭经济中的作用。本研究方法采用描述性定性分析，数据收集技术采用观察、访谈和记录。本研究结果发现，女性绩效在家庭经济中的作用非常重要，这一点可以从女性创造的收入与男性工人创造的收入相差不大这一点上看出。这是由家庭主妇在帮助减轻丈夫在家庭经济中的负担方面的高热情、自然资源方面的机会以及人力资源（在本例中为女性）的工作能力所驱动的。
GAO-20-244，FDA 药品批准：申请审查时间很大程度上反映了机构目标
GAO 发现，FDA 各部门完成 NDA 初步审查所需的平均天数有所不同，而这些差异在很大程度上反映了他们所审查的 NDA 的关键特征。GAO 的分析表明，FDA 完成 NDA 初步审查所需的时间受以下因素影响：(1) 该机构的 PDUFA 目标规定的完成审查的目标时间范围，(2) NDA 符合的加急项目数量，以及 (3) 执行审查的部门。GAO 还发现，审查的目标时间范围是造成初步审查时间差异的主要原因。具体而言，具有导致根据 FDA 的 PDUFA 目标审查目标时间范围更短的关键特征的 NDA 具有更短的初步审查时间。控制这些目标时间范围和 NDA 符合的加急项目数量的影响后，GAO 发现大多数部门的平均审查时间彼此相似（相差在 2 周以内）。
在电池式操作中驱动器 - iot-iot-device。 ...
按钮，滑块或切换）它们以相同的打开和关闭机械触点的原则进行操作，以允许电流到流（关闭时）或完全阻止其流动（打开时）。关于当前排水的第一个考虑，机电开关非常有效，因为它是一种无动力的被动装置。然而，就尺寸而言，机械开关是一个差的选择，尤其是考虑到许多可穿戴，可耐用和可植入的医疗设备以及其他小型物联网设备的尺寸限制。就入口保护而言（或需要具有不渗透水和湿度的设备）机械开关并不是最佳选择，因为设计开关可以机械地将其机械移动到ON/OE效率的同时，同时保持不理性是有挑战性的。最后，考虑用户友好性或易用性，与机械开关相差很差，原因有两个 - 第一：由于用户必须实际采取此步骤（并且需要指示许多设备的要求），因此许多设备的要求是
AES 第 133 届大会日程 - 音频工程协会
G 类放大器是提高耳机应用音频效率的有效解决方案，但必须考虑实际操作条件才能预测和优化功率效率。事实上，电源跟踪是高效率的关键因素，但使用传统设计方法无法很好地优化电源跟踪，因为所使用的刺激与真实音频信号有很大不同。这里提出了一种查找 G 类标称条件的方法。通过使用相关刺激和标称输出功率，G 类放大器的仿真和测试更接近真实条件。此外，使用一种新型模拟器可以通过这些长时间刺激（即十秒而不是几毫秒）快速评估效率。通过平均 G 类行为，可以进行更长的瞬态模拟，从而准确评估效率和音频质量。基于此模拟器，本文指出了完善的测试设置的局限性。实际效率与传统方法相差高达±50%。最后，该研究强调需要使用真实音频信号来优化
具有动态热额定值和存储的过度种植海上风电场能源管理的随机动态规划
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理，该风电场结合了“过度种植”（生产量超过输电能力）、“动态热额定值”（DTR，由于输出电缆周围土壤的热惯性大，瞬时输出量超过稳态输电能力）和能量存储（以减轻限电和预测误差）。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本，它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于，由于电缆周围的热惯性，时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中，SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案，同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
CMS Energy 美国水可持续性报告
本演示文稿是从本文开始的，并包含1934年《证券交易法》第3B-6条规定的“前瞻性陈述”，1933年《证券法》第175条和相关法律决定。前瞻性陈述受风险和不确定性的影响。应在CMS Energy和消费者能源的证券交易委员会文件中不时详细介绍的风险和其他因素的背景下考虑所有前瞻性陈述。前瞻性陈述应与CMS Energy的“前瞻性陈述和信息”以及“前瞻性陈述和信息”以及“风险因素”部分的读取，并与证券和交易委员会的CMS Energy and Consumper Energy File进行了更新。CMS Energy和消费者能源的“前瞻性陈述和信息”和“风险因素”部分通过参考纳入本文，并讨论可能导致CMS Energy和消费者能源的能源结果与此类陈述中的预期相差的重要因素。CMS能源和消费者能源没有义务更新此处提供的任何信息，以反映此日期之后的事实，事件或情况。
2021集成资源计划
本演示文稿是从本文开始的，并包含1934年《证券交易法》第3B-6条规定的“前瞻性陈述”，1933年《证券法》第175条和相关法律决定。前瞻性陈述受风险和不确定性的影响。应在CMS Energy和消费者能源的证券交易委员会文件中不时详细介绍的风险和其他因素的背景下考虑所有前瞻性陈述。前瞻性陈述应与CMS Energy的“前瞻性陈述和信息”以及“前瞻性陈述和信息”以及“风险因素”部分的读取，并与证券和交易委员会的CMS Energy and Consumper Energy File进行了更新。CMS Energy和消费者能源的“前瞻性陈述和信息”和“风险因素”部分通过参考纳入本文，并讨论可能导致CMS Energy和消费者能源的能源结果与此类陈述中的预期相差的重要因素。CMS能源和消费者能源没有义务更新此处提供的任何信息，以反映此日期之后的事实，事件或情况。
量子退火驱动的单机总加权拖延工件数调度问题的分支定界
本文介绍了一种解决离散优化 NP 难问题的新方法，该方法适用于实现硬件量子退火的量子处理器 (QPU，Quantum Processor Unit) 的架构。该方法基于在精确分支定界算法中使用量子退火元启发式算法来计算目标函数的下限和上限。为了确定下限，使用了一种定义对偶问题 (广义离散背包问题) 的拉格朗日函数的新方法，其值在量子机的 QPU 上计算。反过来，为了确定上限，我们以带约束的二元二次规划形式制定了适当的任务。尽管量子机生成的结果是概率性的，但本文提出的混合算法构建方法交替使用 CPU 和 QPU，保证了最佳解决方案。作为案例研究，我们考虑 NP 难单机调度问题，最小化延迟作业的加权数量。进行的计算实验表明，在解决方案树的根部已经获得了最优解，并且下限和上限的值仅相差百分之几。
技术报告：2024 年 6 月 CHRL-KE
剔除使用过以前使用的测试表格的考生（他们使用与最初使用该表格时相同的决策进行评分）后，根据全部 250 道题计算所有剩余考生的分数。没有考生被标记为分数异常低或高（通常 z 值在 +/− 3.0 之外）。此外，250 道题被任意分成 10 个区块，每个考生 25 道题；每个考生得到的 10 个子分数也会被评估是否存在异常值。对于任何子分数与其平均 z 分数相差超过 3 个标准差 (SD) 的考生，会仔细检查 .xml 文件是否存在任何问题。所有异常值均从初始分析中剔除；反应模式异常的考生也被剔除。留有 5 个以上空白的考生也被剔除出分析范围。由于所有这些因素，2 名考生被剔除出分析范围。