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从量子或经典数据学习量子模型
摘要。在本文中，我们讨论了如何在量子系统中表示经典数据分布的问题。所提出的方法是学习量子汉密尔顿量，使其基态近似于给定的经典分布。我们回顾了关于量子玻尔兹曼机 (QBM) [1, 2] 的先前工作，以及如何使用它从量子统计数据中推断量子汉密尔顿量。然后，我们展示了所提出的量子学习形式如何应用于纯经典数据分析。将数据表示为秩一密度矩阵除了经典统计数据外，还引入了经典数据的量子统计数据。我们表明，量子学习产生的结果比经典最大似然方法准确得多，无论是对于无监督学习还是分类。数据密度矩阵和 QBM 解显示纠缠，由量子互信息 I 量化。数据中的经典互信息 I c ≤ I/ 2 = C ，通过选择合适的正交测量基获得 C 最大经典相关性。我们认为剩余的互信息 Q = I/ 2 是通过非正交测量获得的，这可能违反贝尔不等式。过剩的互信息 I − I c 可能用于提高机器学习或其他统计方法的量子实现的性能。
“创造的力量”：美国商会和公司免疫的政治
在1912年成立时，美国商会被认为是一种“创造的力量”，可以通过将商业界的观点整合到政府政策和法规中，以“对我们的国民生活产生仁慈的影响”。2创建了力量是毫无疑问的。福利是一个单独的问题。这是关于商会如何从一个意图提供“开明的经济决策建议的公众，无政治组织的早期愿景中转变的故事。。。为了国家的利益，“成为当前形式的党派 - 一家党派企业，旨在证明诉讼的广泛而持久的公司免疫。放弃了避开政治的早期诺言，现代商会在联邦和州一级都完全接受了游说权力的作用，并敦促监管，腿部和法律变化，以违反其公司成员的形式和诉讼的形式和可用性。3，商会已经通过两个步骤积极追求公司的免疫力：首先，指控民事司法系统严重不公平和虐待；其次，通过对其所谓的过剩的“改革”进行游说。多年来，该组织主张取消惩罚性损害赔偿，使集体诉讼更难证明，迫使原告披露诉讼
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本研究提出了一种在考虑削减光伏 (PV) 发电选项的同时，对配电网中的储能系统 (ESS) 进行最优规划（定型和选址）的方法。更具体地说，对于给定的光伏发电安装容量，该方法评估削减光伏发电是否比安装储能系统更经济。事实上，虽然削减过剩的光伏发电可能被视为避免在运行期间违反电网规定的最后手段，但它通常在规划阶段被忽视。所提出的方法考虑了电网的约束（即节点电压、线路和变电站变压器限制），这些约束由线性功率流方程建模，以使问题公式易于处理。规划问题考虑了 20 年的规划期限，最小化储能系统的净投资成本以及进口和出口电力成本。结果针对具有不同光伏发电安装容量水平的中压 (MV) 配电网给出，反映了光伏发电发展的未来情景。我们还研究了储能系统的规模和投资成本对电价的敏感性，其中考虑了全球发电结构中不同水平的光伏发电。
应用能源
本研究提出了一种在考虑削减光伏 (PV) 发电选项的同时，对配电网中的储能系统 (ESS) 进行最优规划（定型和选址）的方法。更具体地说，对于给定的光伏发电安装容量，该方法评估削减光伏发电是否比安装储能系统更经济。事实上，虽然削减过剩的光伏发电可能被视为避免运行期间违反电网规定的最后手段，但它通常在规划阶段被忽视。所提出的方法考虑了电网的约束（即节点电压、线路和变电站变压器限制），这些约束由线性功率流方程建模，以使问题公式易于处理。规划问题考虑了 20 年的规划期限，最小化储能系统的净投资成本以及进口和出口电力成本。结果针对具有不同光伏发电安装容量水平的中压 (MV) 配电网给出，反映了光伏发电发展的未来情景。我们还研究了储能系统的规模和投资成本对电价的敏感性，其中考虑了全球发电结构中不同水平的光伏发电。
欢迎加入
他上任伊始就实施了“六十计划”，该计划旨在 60 天内大幅减少舰队过剩的舰船容量。通过该项目，朱姆沃尔特上将提出了所谓的“高低混合”方案，即在舰队中保留更多小型多用途舰船，同时减少大型、昂贵的单一用途舰船的数量。接下来，朱姆沃尔特上将开始颁发 Z-Grams。Z-Grams 是海军作战部长的政策指令，旨在将海军的文化转变为尊重、功绩和重视个人和家庭的文化。Z-Grams 为舰队带来了许多重大变化，例如少数族裔和女性享有平等的晋升机会、放宽仪容标准、提高普通水手的生活质量以及协助家庭的监察员计划。由于他在海军和之后的领导能力，他于 1998 年被授予总统自由勋章。他于 2000 年 1 月 2 日去世，时任美国总统比尔·克林顿在他的葬礼上写道：“当我们的历史学家回顾刚刚过去的一个世纪时，他们可能会认为阿利·伯克是美国海军的精神；他们肯定会记得巴德·朱姆沃尔特是它的良心。”朱姆沃尔特上将的卓越战斗精神、创新精神、尽职尽责精神和尊重每个人的精神在以他的名字命名的舰船上得以传承。
2024 年综合报告
在我们的总部工厂，我们专注于建立一个系统，以确保在客户需要时及时交付各种产品——从手掌大小的测量仪器到超过 2 吨的大型检查设备。然而，我们旨在提高生产效率的集中生产系统引发了对潜在产能过剩的担忧，尤其是在考虑到中长期需求预期增长的情况下。因此，我们一直在实施一项计划，将生产基地分散到总部附近。我们的目标是在优化物流的同时加强我们的生产系统，以保持我们强大的质量控制标准，同时防止生产力下降。2021 年，我们在邻近的城镇建立了榊工厂，转移了相对较小且批量生产的现场测量仪器的生产。这使我们能够整合生产设备和仓储，同时加强与当地合作工厂的合作。2022 年，我们增加了主要工厂的建筑面积，作为零件供应基地并提高生产能力。我们还建造了一个新的卡车码头，以改善我们的物流运营。 2024 年，我们将在总部 2 公里范围内建设上田工厂 II。新工厂将容纳我们的自动测试设备部门，该部门需要更大的空间、更长的生产交付周期，以及开发、生产、销售和服务职能之间的紧密协调。我们预计这一系列变化将显著提高我们的生产能力。
媒体发布
立即发布 2022 年 4 月 13 日，星期三 Greenview 董事总经理与 Cerilon GTL Inc. 签署谅解备忘录，以扩大 Greenview 工业门户开发项目 艾伯塔省 Valleyview Greenview Council 董事总经理在 4 月 12 日的会议上批准了与 Cerilon Incorporated 的子公司 Cerilon GTL 签署谅解备忘录，以购买 Greenview 工业门户 (GIG) 约 200 英亩（81 公顷）的土地。Cerilon 打算在该地点建造一座价值 28 亿美元的工厂，生产超低硫柴油和航空燃料。Cerilon 提议建造一座日产 24,000 桶的气转液 (GTL) 设施，用于生产清洁、环保、超低硫柴油和专业产品。 Cerilon GTL 工厂将对天然气进行重整，生成氢气和合成气，然后将其转化为费托合成液和蜡，创造过剩的电力供应机会，从而生产出超低硫产品。Cerilon GTL 将把其创新工艺和系统应用于下一代智能制造技术。GTL 工厂还将捕获二氧化碳并实施碳捕获和封存工艺 (CCS)，使 Cerilon GTL 工厂成为世界上碳足迹最低的 GTL 工厂。
数据中心和云日
我们最近举办了一场参与人数众多的数据中心和云日会议，行业领导者亚马逊网络服务、YTLPOWR（OP：TP：RM5.20）、MAXIS（MP；TP：RM3.74）、TM（OP；TP：RM7.53）和 TENAGA（OP；TP：RM17.00）出席了会议。随着全球云服务提供商 (CSP) 继续在马来西亚大力投资数据中心 (DC)、云和人工智能基础设施，我们预计对云服务的需求将会增加，其中包括 MAXIS 在当地率先推出的 GPU 即服务 (GPUaaS)。与人们的看法相反，DC 的繁荣并没有造成供应过剩的情况，而电力供应也不是制约因素，TENAGA 解释说，它有足够的产能来满足需求。因此，我们认为云行业内扮演各种角色的参与者，例如云服务提供商 (CSP)、全球 CSP 分销商、托管云服务提供商、软件供应商和系统集成商都将受益，重点关注 TM、MAXIS、CDB (OP；TP：RM5.59)、OCK (MP；TP：RM0.60) 以及 TIMECOM、DNEX、VSTECS 和 SNS (全部未评级)。与此同时，鉴于 DCs 的电力需求预计将出现弹性，TENAGA 将成为长期受益者，而 YTLPOWR 预计 AI 芯片交付不会延迟，将于 1QCY25 按计划交付，而输配电 (T&D) 方面值得关注的名字包括 SCGBHD (未评级)。
通过人工智能增强供应链弹性：为人工智能实施和供应链优化开发全面的概念框架
摘要：背景：在全球不确定性日益增加和中断日益复杂的情况下，供应链快速适应和恢复的能力至关重要。将人工智能 (AI) 纳入供应链管理代表了增强弹性的变革战略。通过利用先进的人工智能技术，例如机器学习、预测分析和实时数据处理，组织可以更有效地预测、响应和从中断中恢复。人工智能提高了需求预测的准确性，优化了库存管理，并提高了整个供应链的实时可视性，从而降低了缺货和库存过剩的风险。此外，I 驱动的自动化和机器人技术通过最大限度地减少人为错误和简化流程来提高运营效率。方法/方法：本文提出了一个通过人工智能集成来增强供应链弹性的概念框架。该框架利用人工智能技术来改善供应链弹性的关键方面，包括风险管理、运营效率和实时可视性。结果/结论：此外，它强调了与供应链合作伙伴建立合作关系的重要性，这种合作关系由人工智能驱动的数据共享和通信工具实现，可促进网络内的信任和协调。原创性/价值：这个综合框架提供了一种将人工智能融入供应链管理的战略方法，突出了其显着提高弹性、运营效率和可持续性的潜力，从而使组织能够更有效地应对现代供应链的复杂性。
智能网格中的能量棋子
本文提出了一个点对点（P2P）的能源交易框架，允许分布式光伏（PV）伪造者和消费者参与由利益相关者（即能源典当（EP））建立的社区共享市场。EP负责安装，连接，管理和维护特定的P2P共享网络，并拥有可公开访问的电池能量存储（ES）系统，可用于促进社区内的能源共享。考虑了分层P2P共享市场基础架构，其中EP，Posumers和消费者之间的相互作用是由领导者 - 追随者框架建模的。EP负责i）基于基于预测的滚动 - 马决策标记的ES系统的容量调度，以及ii）确定市场内的销售和购买价格。与此同时，生产商和消费者将根据其实用程序功能最大化消费满足的不同共享价格来调整其能源消耗。使用该框架，光伏的生产商和消费者都可以与EP进行交易，以平衡其过剩的太阳能产生或不足以减少电费的需求。EP提出了一种动态定价算法，以同时确定内部买卖价格，并采用Q学习来解决拟议的层次结构决策问题。研究了一个与10个代理商的能源共享案例，以验证经济利益和PV共享增强的有效性，以及减少Negawatt Feed返回网格的有效性。这项研究为实用电网，EP和P2P市场代理提供了有希望的双赢解决方案。