大学记分卡提供 1) 包含有关整个机构的数据的数据文件和 2) 包含有关机构内特定研究领域的数据的数据文件。本文档旨在描述在机构级别计算的数据元素的大学记分卡数据文件。有关描述机构内研究领域的数据文件的更多信息,请参阅按研究领域划分的数据文件的技术文档。这些数据通过机构的联邦报告、联邦财政援助数据和税务信息提供。这些数据提供了对获得联邦财政援助资金的机构的表现以及这些机构学生的成果的洞察。记分卡数据网页和 API 上提供了所有参与 Title IV 计划(通过发放援助或延期)且并非单纯行政办公室的活跃综合高等教育数据系统 (IPEDS) 机构的完整数据集。此外,如果一些不参与 Title IV 计划的机构符合与 Title IV 参与机构 1 类似的标准,它们也将包括在数据中。这些数据元素的子集显示在面向消费者的当前运营的本科院校的大学记分卡网站上。
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可再生能源系统,特定的风能和太阳能光伏(PV)系统,在满足迫切需要可持续可靠的能源需求方面起着至关重要的作用。它们减少了对化石燃料的依赖,并有助于抵抗气候变化的策略。此外,这些系统的增长会导致就业和经济增长的创造。他们提供了可持续的能源,该能源可以在未来几十年中利用。此外,通过使能源多样化,它们可以改善能源安全,并有助于促进能源通道,尤其是在农村和偏远地区,并减少贫困。将可再生能源系统(例如风力涡轮机和PV系统)整合到电网中需要准确监控和预测其功率。这是确保能源供应与需求相匹配并避免停电和停电的必要条件。预测性维护和故障检测在确保这些系统的最佳性能和寿命方面也起着至关重要的作用,这可以降低成本并最大程度地减少环境影响。高级数据驱动的方法可用于监视,建模和故障检测,提高这些可再生能源系统的预测准确性和总体性能,并支持在电网中可再生能源的整合。人工智能(AI)方法(例如机器学习和深度学习)在监视和优化太阳能PV和风能系统方面具有关键作用。这些方法可以分析系统中的大量数据,并确定人类立即明显的模式和趋势。这可以有助于监视和优化这些系统的性能,可靠性和效率,并确定故障并预测功率的产生。该研究主题邀请了通过创新应用和新颖的
(d)学校正在支持他们的高年级学生(11至13年),以鼓励他们在高中毕业后追求自己喜欢的职业道路。总共有475名高中学生。在2022年学年开始时进行了一项调查,每个高级学生及其父母都要求确定高中毕业后的首选途径。
SOFC使用陶瓷化合物作为电解质。它们的温度比PEM燃料电池高得多(800-900 c/1,472-1,652 F),这消除了对珍贵金属催化剂的需求,但它增加了启动和关闭时间,并使它们更适合持续占空比。它们在输入燃料中也更加灵活,主要使用天然气和一些能够处理纯氢的设计。SOFC具有较高的工作效率,可以通过捕获和重复使用在操作过程中产生的热量来进一步提高。它们的高工作温度需要大量的热屏蔽才能保留热量并保护人员。这可以限制由于细胞材料所遭受的热应力而导致系统寿命中的开/关循环的数量。
纽约州下一代数学学习标准定义了个人在接触高质量教学环境和学习体验时能够并会随着时间的推移习惯性地展示的知识、技能和理解。学习标准通过整合数学内容标准和数学实践标准而定义,它们具有针对性和凝聚力,旨在支持学生获取知识和理解数学概念,这些概念对于在一个高度依赖数学应用的世界中发挥作用是必不可少的。学生应该从概念上理解数学,使用程序技能,并解决植根于现实世界的数学问题,自己决定使用哪些策略、公式和适合年级的工具(例如计算器、直尺或量角器)。
NGX Storage 凭借其统一的存储架构(同时支持块、文件和对象协议),帮助组织应对数据增长挑战并采用新技术。作为该领域的领导者,西部数据与 NGX Storage 合作提供企业级创新数据存储平台。这些解决方案带来了无缝的可扩展性和效率,同时提供了极高的性能、可靠性和可管理性,而不会影响企业的弹性。西部数据存储平台与 NGX Storage 相结合,可轻松为企业和云组织构建高性能、低功耗和高可用性的存储解决方案。
人们认为,模拟多体量子系统的动力学是量子计算机能够显示出优于传统计算机的量子优势的首批领域之一。噪声中型量子 (NISQ) 算法旨在有效利用当前可用的量子硬件。对于量子模拟,已经提出了各种类型的 NISQ 算法,它们各有优势,也各有挑战。在这项工作中,我们提出了一种新算法,即截断泰勒量子模拟器 (TQS),它继承了现有算法的优点并减轻了一些缺点。我们的算法没有任何经典量子反馈回路,并通过构造绕过了荒芜高原问题。我们的混合量子经典算法中的经典部分对应于具有单个二次等式约束的二次约束二次规划 (QCQP),它允许半定松弛。基于 QCQP 的经典优化最近被引入作为量子辅助特征值求解器 (QAE) 中的经典步骤,QAE 是用于汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法。因此,我们的工作为汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法和汉密尔顿模拟提供了概念上的统一。我们将基于微分方程的 NISQ 算法(如量子辅助模拟器 (QAS) 和变分量子模拟器 (VQS))恢复为我们算法的特例。我们在当前云量子计算机上的一些小例子上测试了我们的算法。我们还提供了一种系统的方法来提高我们算法的准确性。