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投资者在2023年春季银行运行期间对银行风险的关注
信息登记册的报告义务在很大程度上遵循与朵拉（Dora）主管当局的监督责任相同的逻辑。到此为止，如果只有在本示例中进行最终的父母仅受到部门主管的监督，仅在此示例中，只有对保险承诺的监督而不是信贷机构的监督责任，那么财务实体将将包含保险集团的登记册发送给该主管机构，然后将保险集团的寄存器发送给有效的授权集团，然后将银行集团的一部分送给负责信贷管理的有效授权。主管当局是相同的（综合主管当局（例如就像瑞典的Finansinspektionen一样，或爱沙尼亚的Finantspektsioon）只需要报告一个包含该集团的银行和保险部分的合并登记册。
格勒诺布尔城市供热网 Flaubert 变电站 180 kWh PCM 热存储的设计和运行
摘要：在法国格勒诺布尔建设新生态社区的框架内，正在建设一个创新的城市供热网络，旨在将低温变电站（47°C - 72°C）、200m² 太阳能热场、180kWh 相变材料 (PCM) 储热装置（基于管壳组件）和智能管理系统结合在一起。本文重点介绍城市供热网络 PCM 存储组件的设计和初步运行。设计简要介绍，重点介绍仪器、PCM 特性以及管壳式热交换器的热工水力特性。还介绍了针对不同功率（20kW、40kW、55kW、75kW、100kW）和入口温度（80°C、85°C）分析的充电循环，以及仅针对不同功率（25kW、40kW）分析的放电循环。该分析的结果用于确定系统的存储密度，在 56°C - 85°C 的温度范围内（不考虑绝缘），存储密度为 45kWh/m 3 （单个 PCM 为 69.7kWh/m 3 ）。
DarioHealth 宣布进行 2560 万美元私募，旨在实施到 2025 年底实现经营现金流正运行率的战略 - 2025 年 1 月 21 日
Dario 首席执行官 Erez Raphael 表示：“到 2024 年底，我们展示了我们多年战略计划的强劲执行力，该计划旨在成为一家盈利的综合慢性病管理解决方案提供商。今天，我们很高兴地宣布，这项战略计划的一个重要里程碑已经完成，我们相信，这可以确保我们在 2025 年底之前实现预计的运营现金流正运行率。我相信，Twill 合并后持续的成本优化工作，加上多个渠道的稳定收入增长，使我们走上了成功之路。我们特别高兴的是，新发行的可转换优先股中有一半以上是由我们现有股东购买的，我们认为这是对我们的战略和业绩的强烈信任。其余资金来自知名的认证医疗保健投资者，我们也很高兴他们成为我们的股东。”
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
量子频率计算：所有算法的二次运行时间优势
我们引入了一种称为量子频率计算机的新型计算机。它们以不同于传统量子计算机的方式利用量子特性，为所有算法生成二次计算运行时间优势，该优势与所消耗的功率有关。它们有两种变体：类型 1 只能处理经典算法，而类型 2 也可以处理量子算法。在类型 1 量子频率计算机中，只有控制是量子的，而在类型 2 中，逻辑空间也是量子的。我们还证明了量子频率计算机只需要经典数据总线即可运行。这很有用，因为这意味着在类型 1 量子频率计算机中，只有相对较小的一部分计算机整体架构需要是量子的，才能实现二次运行时间优势。与经典和传统量子计算机一样，量子频率计算机也会产生热量并需要冷却。我们还描述了这些要求。
RF-0-76 运行时间：01/31/25 08:02:13 路易斯安那州出发
年龄 医疗基础 X- UVS 规格 TS 代码 说明 费用 最小-最大 收入 PA 性别 PSR SL 单位 超过 >001 IND 03 99202 新病人 办公室或其他门诊 42.77 03 99202 TH 新病人 办公室或其他门诊 45.62 10 59 F 07 99202 新病人 办公室或其他门诊 51.33 00 15 07 99202 TH 新病人 办公室或其他门诊 51.33 10 15 F 03 99203 新病人 办公室或其他门诊 62.18 03 99203 TH 新病人 办公室或其他门诊 66.32 10 59 F 07 99203 新病人办公室或其他门诊 74.62 00 15 07 99203 TH 新病人办公室或其他门诊 74.62 10 15 F 03 99204 新病人办公室或其他门诊 96.56 03 99204 TH 新病人办公室或其他门诊 103.00 10 59 F 07 99204 新病人办公室或其他门诊 115.88 00 15 07 99204 TH 新病人办公室或其他门诊 115.88 10 15 F 03 99205 新病人办公室或其他门诊 122.19 03 99205 TH 新病人办公室或其他门诊 130.32 10 59 F 07 99205 新病人办公室或其他门诊 146.62 00 15 07 99205 TH 新病人办公室或其他门诊 146.62 10 15 F 03 99211 办公室，EST PT，最少问题 12.36 X 03 99211 TH 办公室，EST PT，最少 13.18 10 59 F 07 99211 EST 病人办公室就诊 14.82 00 15 07 99211 TH 办公室,EST PT,MINIMAL 14.82 10 15 F 03 99212 已建立的病人办公室或其他 24.83 X 03 99212 TH 已建立的病人办公室或其他 26.48 10 59 F 07 99212 已建立的病人办公室或其他 29.79 00 15 X 07 99212 TH 已建立的病人办公室或其他 29.79 10 15 F 03 99213 已建立的病人办公室或其他 41.53 03 99213 TH 已建立的病人办公室或其他 44.30 10 59 F 07 99213 已建立的病人办公室或其他 49.84 00 15 07 99213 TH 已建立的病人办公室或其他 49.84 10 15 F 03 99214 已建立的病人办公室或其他 62.65 03 99214 TH 已建立的病人办公室或其他 66.82 10 59 F 07 99214 已建立的病人办公室或其他 75.18 00 15 07 99214 TH 已建立的病人办公室或其他 75.18 10 15 F 03 99215 已建立的病人办公室或其他 84.93 03 99215 TH 已建立病人办公室或其他 90.59 10 59 F 07 99215 已建立病人办公室或其他 101.92 00 15 07 99215 TH 已建立的病人办公室或其他 101.92 10 15 F 03 99221 初次住院或观察 62.52 07 99221 初次住院或观察 75.01 00 15 03 99222 初次住院或观察 85.35 07 99222 初次住院或观察 102.41 00 15 03 99223 初次住院或观察 125.54 07 99223 初次住院或观察 150.65 00 15 03 99231 后续住院或观察 25.81 07 99231 后续住院或观察 30.97 00 15 03 99232 后续住院或观察 46.42 07 99232 后续住院或观察 55.71 00 15
基于 Cortex-M0+ 的起搏器：CMOS 技术基准，实现超低功耗运行
摘要 — 生物技术和微电子技术的不断进步不断推动着有源植入式医疗设备（如起搏器）的小型化和功耗极限。植入式起搏器是电池供电的嵌入式系统，其自主性是延长设备寿命的重要制约因素。然而，起搏器的处理器消耗了大部分电池能量，因为它必须实时分析心脏活动。因此，选择合适的 CMOS 技术来制造处理器是至关重要的一点。在此背景下，本文提出了一种主要估算基于 ARM 的处理器功耗的方法。该方法已应用于意法半导体的三种制造技术。仿真结果表明，在温度为 27°C 的情况下，对于 HCMOS9A (1.2 V)、CMOS065 (1 V) 和 FDSOI (1 V) 技术，Cortex-M0+ 消耗的平均漏电功率分别为 300 nW、136 nW 和 486 nW，有效能量分别为 398 µW/MHz、49.9 µW/MHz 和 20.3 µW/MHz。但是，通过将电源电压降低至 0.8 V，FDSOI 技术可以获得与 CMOS065 类似的漏电功耗。最后，在功耗、面积和价格标准方面，CMOS065 似乎是在功耗、面积和成本方面提供最佳折衷的技术，即使温度升高 10°C 会导致这三种技术的平均漏电功率增加 30% 至 54.5%。
DSG 发电厂中试潜热储能实验结果 - 先进运行策略
摘要。自 2013 年以来，CEA 一直在运营一个名为 LHASSA 的中试级高压水蒸汽设施，该设施旨在测试潜热能存储模块，其运行条件类似于商用直接蒸汽发电 CSP 工厂。连接到该设施的相变材料 (PCM) 存储模块由铝翅片钢管组成，浸入硝酸钠中，并由铝插件包围以增强传热。本文介绍了对该存储模块进行第三次测试的结果，包括在各种运行条件下（固定滑动压力、完全和部分充电水平……）进行的 25 次充电-放电循环。存储测试部分的热性能显示出非常好的可重复性，与之前的测试活动相比没有任何性能下降。一些新的操作策略已成功测试（模拟太阳能场中云瞬变的充电中断、固定压力和变化质量流量的放电、充电-放电转换管理）。
受大脑启发的稀疏训练使 Transformers 和 LLM 能够像全连接模型一样运行
本研究旨在扩大我们目前对脑启发网络科学原理在训练具有稀疏连接的人工神经网络（ANN）中的应用的认识。动态稀疏训练（DST）可以减少ANN训练和推理的计算需求，但现有方法在高连接稀疏度水平下难以保持最佳性能。Cannistraci-Hebb训练（CHT）是一种受大脑启发的增加DST连接的方法。CHT利用无梯度、拓扑驱动的链接再生机制，与完全连接的网络相比，该机制已被证明可以在各种任务中实现超稀疏（1％连接或更低）的优势。然而，CHT有两个主要缺点：（i）它的时间复杂度为O（N·d3） - N节点网络大小，d节点度 - 因此它只能有效地应用于超稀疏网络。 (ii) 它严格选择最高的链接预测分数，这不适合早期的训练阶段，因为此时网络拓扑结构中存在许多不可靠的连接。在这里，我们提出了一个矩阵乘法 GPU 友好的 CH 链接预测器近似值，它将计算复杂度降低到 O(N3)，从而能够在大型模型中快速实现 CHT。此外，我们引入了 Cannistraci-Hebb 训练软规则 (CHTs)，它采用灵活的策略在链接移除和重新生长中采样连接，平衡网络拓扑的探索和利用。为了进一步提高性能，我们将 CHT 与 S 型逐渐密度衰减策略相结合，称为 CHTss。经验
抽水蓄能与可逆式水泵水轮机及同地电池储能系统的协调运行
摘要：本出版物研究了抽水蓄能和电池储能系统的协调运行以提高盈利能力。抽水蓄能提供高存储容量但响应时间较慢，而电池储能系统容量较低但响应时间较快。因此，结合两者的混合系统可以利用协同效应。开发了一个混合整数线性规划模型来描述德国市场上这两个系统的协调使用。所提出的方法也适用于以类似方式交易能源和平衡服务的其他区域市场。在该模型中，抽水蓄能系统在现货市场运行并提供自动频率恢复储备，而电池储能系统提供频率遏制储备。该模型考虑了两种存储类型中退化效应造成的成本。结果表明，与两个存储系统的独立运行相比，通过协调，收入增加了 10.05%。这一附加值可以通过在协调运行中更有效地利用电力容量（尤其是电池储能系统的电力容量）来实现。