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World File Search System陈忠
忠实地模拟近期量子中继器-Refubium
量子中继器长期以来一直被确定为在长距离内分布纠缠至关重要。因此，他们的实验实现构成了量子通信的核心挑战。但是，关于现实的近期实验设置的实施细节有许多公开问题。为了评估现实的中继器协议的性能，我们提出了Requsim，这是一个全面的基于蒙特卡洛的模拟平台，用于征服豌豆，它忠实地包括损失和模型，例如与时间依赖噪声的记忆，例如记忆。我们的平台使我们能够对量子中继器设置和策略进行分析，这些设置和策略远远超出了已知的分析结果：这是指能够捕获更现实的噪声模型并分析更复杂的中继器策略。我们介绍了许多发现围绕改善性能的策略的组合，例如纠缠纯度和多个中继器站的使用，并证明它们之间存在复杂的关系。我们强调，诸如我们的数值工具对于建模旨在为量子互联网做出贡献的复杂量子通信协议至关重要。
杨忠礼集团 2022 年可持续发展报告
这是杨忠礼集团第 16 份独立年度可持续发展报告。本报告回顾了我们的可持续发展绩效，是杨忠礼集团截至 2022 年 6 月 30 日 (FY2022) 财政年度年度报告的一部分，涵盖 2021 年 7 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日的数据，除非另有说明。本报告中的信息与杨忠礼集团有限公司 (YTL Corp)、杨忠礼国际电力有限公司 (YTLPI) 和马来亚水泥有限公司 (MCB) 的同一年年报相对应并保持一致。通过本报告，我们介绍了我们在环境、社会和治理 (ESG) 方面的承诺、绩效和进展，即在我们的运营中整合可持续发展实践。作为我们减少环境影响的努力的一部分，本报告和我们之前的报告可在线查看，或从杨忠礼集团的企业网站以 PDF 格式下载。补充信息也可在我们网站的可持续发展部分找到。
Ethan Young，大提琴尼尔森·陈，钢琴
关于艺术家大提琴演奏家伊桑·扬（Ethan Young）是他在巴德学院音乐学院的第四年，在那里他与彼得·威利（Peter Wiley）一起学习大提琴。在进行音乐学院学习之前，他在纽约布鲁克黑文（Brookhaven）与安妮特·佩里·德利哈斯（Annette Perry-Delihas）一起学习了大提琴。除了他的独奏研究外，他的第一个室内音乐经历是2016 - 2019年东区青年四重奏的成员。在参加吟游诗人之前，他参加了2019年的许多音乐节，以及2019年的Nyssma All State Symphony Orchestra，以及2020年和2021年的Nafme全国和所有国家交响乐团。Ethan参加了卡萨特弦乐四重奏的大师班以及Alberto Parrini，Natasha Farny和Tomoko Fujita等大提琴手。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。。 他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。与音乐一起，他还将物理学作为他的第二大专业，他正在研究石墨烯纳米技术作为他的高级项目的一部分，并希望2025年12月毕业。他是一位狂热的室内音乐家，在他的研究之外，他在长书和探索自然方面都很享受。
打造正确之事 - 杨忠礼国际电力
Tan Sri Ismail Bin Adam PMN、PSM、SPSK、SSAP、SSIS、SMW、DPMS、DIMP、JSM 文学硕士（经济学）、经济学文学学士（荣誉学位）、公共管理文凭（学士后文凭）
江汉·陈（Jianhan Chen）博士-BMB和化学IT
本科生（21）：Devanshee Sanghvi（2024-，BMB/Chem）； Hanna Georgiev（2024-，Chem）； Aron Korsunsky (2022-24, ChemE), Anik Dey (2022 summer, Amherst College), Jack Madden (2022-, CS/Pure Math), Ryan Pham (2021-22; Chemistry), Samatha Schultz (2021-22; BMB), Thomas Scudder (2021; BMB), Callie Jillson (2019-20, Chemistry), Minh Ho (2018-19, BMB), Justin Camphell (2017-18; Chemistry/Physics), Katrina Nguyen (2017-18; Chemistry), Samantha Gameros (Summer 2015, Biochemistry), Arianna Vessal (Summer 2014; Virginia Tech), Michael Mohan (2013-2015, Biochemistry), Steven Stimac (Spring 2014, Biochemistry),泰勒·杜贝克（Tyler Dubek）（2010年春季，生物化学），梅利莎·韦尔德曼（Melissa Veldman）（2009; Biochemistry），Miguel Aldrete（2008-09，Bridges /DSP Scholar），Asma al-Rawi（2007-08，Physics）< /div>）
香港迈向净零排放电力系统的途径
• 蔡志强，电能实业 • 谢志云，香港特别行政区政府环境局 • 马雅燕，香港浸会大学 • 戴维斯·博克，香港科技大学 • 陈德博，中国水资源研究所 • 周文忠，香港生产力促进局 • 罗范椒芬 • 伊莎贝尔·卡雷拉·扎马尼洛，斯坦福大学地球能源与环境科学学院 • Jim Taylor、Jeanne Ng、吕志和，中华电力香港有限公司 • 许志凯，新加坡国家发展部宜居城市中心 • Lisa Genasci，ADM 资本基金会 • 邝伟，陈家俊，香港中华煤气有限公司 • 方伟，顾宇，阳光电源股份有限公司 • 梁曦，中英（广东）CCUS 中心 • 杨晓亮，中国油气气候投资公司 • 徐远，香港中文大学 • 苏兆龙、刘慧、张文（实习生）、田中美（实习生）、Justine萧伟强 (实习生)
基础设施 36，布特能源 Senedd 塞浦路斯 |气候陈
最近的 IPCC 报告强调，迫切需要以更快的速度和更大的规模采取迅速、有效、务实的行动应对气候变化，以将全球变暖限制在 1.5°C 以内。报告指出，大幅、快速和持续地削减温室气体排放对于避免气候灾难至关重要，而只有加快向清洁能源的过渡并尽快推出新的清洁能源项目，才能实现这一目标。显然，威尔士政府对可再生能源部署目标的承诺将增强投资者信心，为威尔士带来项目，并在能源、专业知识和经济方面创造重要的出口机会。在此背景下，我们认为现在必须将重点转移到交付上：如果我们要实现这一目标以及未来的碳预算，就需要行业和其他利益相关者的快速反应。
1悬挂陈的增强学习算法以优化玩家的战术决策和
摘要： - 本文探讨了排名遗传优化增强学习（RGORL）算法的应用，以优化玩家在网球比赛中的战术决策和圆形计划。利用进化原理和强化学习技术，RGORL提供了一个数据驱动的框架，以增强球场性能。广泛的模拟证明了该算法在改善比赛成果，得分赢得百分比和游戏赢得百分比方面的有效性。结果说明了连续几代人的健身得分的稳步改善，表明RGORL随着时间的推移发展和完善策略的能力。对战术决策的分析揭示了诸如获胜率，得分赢得百分比和游戏赢得百分比的策略的优势。通过广泛的模拟，RGORL证明了匹配结果的显着改善，获胜率最大提高了13％。对战术决策的分析揭示了赢得百分比的积分的显着增强，在各种策略中，高达34％的人（尤其是“净方法”）提高了34％。此外，该算法在游戏中取得了可观的收益，赢得了百分比，记录的算法最高可增长25％。