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World File Search System预期值
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
中小型生物质燃烧产生的颗粒物和有机化合物排放
在世界某些地区，使用生物质进行家庭取暖十分普遍。生物质是一种可再生能源 (RES)，由于其为二氧化碳中性能源，因此被视为气候友好型燃料。然而，住宅区木质生物质的燃烧是环境空气污染的主要因素，主要是细颗粒物。这是一个严重的健康问题，需要加以解决才能改善空气质量。使用烟囱测量的现有排放数据计算出的空气质量颗粒物浓度之间也存在差距，这一点需要加以解决。大气中有机颗粒物的浓度高于报告的排放因子预期值，但不同国家登记的排放因子之间也存在差距，这强调了各国需要制定类似的标准，或者至少需要更多关于排放数据的信息。
决策记录 (RoD) 修订报告 (GAUT
本报告中表达的意见基于 AECI Plant Health (AECI) 向 SRK Consulting (South Africa) (Pty) Ltd (SRK) 提供的信息。本报告中的意见是根据 AECI 的具体要求提供的。SRK 已尽一切努力审查所提供的信息。虽然 SRK 已将提供的关键数据与预期值进行了比较，但审查结果和结论的准确性完全取决于所提供数据的准确性和完整性。SRK 不对所提供信息中的任何错误或遗漏负责，也不承担因商业决策或由此导致的行动而产生的任何间接责任。本报告中提出的意见适用于 SRK 调查时存在的现场条件和特征，以及合理可预见的条件和特征。这些意见不一定适用于本报告日期之后可能出现的条件和特征，因为 SRK 对此事先不了解，也没有机会进行评估。
企业和投资者的投资、期限及退出策略……
6 因此，我们的模型没有考虑与我们的目的无关的初创企业的一些动态方面。此外，在分阶段融资中，不确定性有所缓解，但并非完全缓解。我们用来描述投资和期限决策的简化单期模型只是一个极端情况，在决策时存在更多不确定性。它允许在简单的两期模型中考虑投资、期限和退出决策。 7 在我们的模型中，所有市场参与者都可以观察到一些信息，但内部人员比外部人员获得有关项目预期质量的更精确信息。用两个术语来表达项目预期值 pV 是一种简单的方法，可以模拟每个人对信息的部分获取，同时模拟最终存在的不对称信息。我们通过参数 p 反映内部人员和外部人员之间的信息不对称。我们还可以假设潜在的不对称信息与参数 V 而不是 p 有关，而不会影响本文的结果。
2030佐治亚州气候变化策略2024-2025 ...
行动计划是根据第号决议编写的2019年12月20日佐治亚州政府的629“批准制定，监视和评估政策文件的程序”。 按部门，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。 “基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。 它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。 “基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。 有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。 尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。 仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。 因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。 由于气候变化措施的细节，在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。2019年12月20日佐治亚州政府的629“批准制定，监视和评估政策文件的程序”。按部门，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。 “基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。 它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。 “基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。 有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。 尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。 仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。 因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。 由于气候变化措施的细节，在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。，撞击指标的历史和基线指标取自1990 - 2015年佐治亚州国家温室气体清单。“基线预测”是在不同模型中计算出来的，并在LEAP模型中进行了汇总。它是指在没有干预措施的情况下指标的预期值，该指标所需的“最终目标值”被减去。“基线”性能指标是比较中期和最终目标性能指标的最后可用数据。有关假设和方法论的更多信息，请参见《气候变化策略》的附件IV。尽管气候行动计划中的许多活动都是由私营部门进行的，但它们是在公共部门的高度参与和公务员的努力中进行的。仅在预算部分中包括估计的直接数量，额外费用。因此，预算未指定间接费用，包括公务员花费的时间。在许多案件中都指出了私营部门的投资，尽管这些资金不包括在气候变化策略和行动计划的总预算中。
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
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估计折叠的变化，其中部分观察到的结果与微生物宏基因组中的应用
我们考虑了在多变量结果的预期值中估算倍数变化的问题，该结果被观察到，这些结果受到未知样品特异性和类别特异性扰动的约束。我们是由对微生物分类单元的丰度进行高通量测序研究的动机，其中微生物相对于它们的真实丰度是系统地过度检测和未检测到的。我们的日志线性模型允许部分可识别的估计，我们通过施加可解释的参数约束来建立完整的可识别性。为了减少偏见并保证存在稀疏观测的参数估计值，我们将渐近可忽略不计和约束的惩罚应用于我们的估计功能。我们开发了一种快速坐标下降算法进行估计，并在零假设下进行估计的增强Lagrangian算法。我们构建模型得分测试，即使对于小样本量和违反分布构成的量，也证明了有效的推断。通过微生物关联与结直肠癌的荟萃分析来说明了方法和相关方法的比较。
跑道出口设计用于容量改进演示
本文介绍了在现实机场条件下定位和设计快速跑道出口的研究及其结果。该研究开发了一款基于 PC 的计算机模拟优化程序，名为 REDIM（跑道出口设计交互式模型），以帮助未来的机场设计师和规划人员在各种机场条件下找到最佳出口。该模型解决了在跑道出口设计评估期间通常出现的三组问题。它们是对现有跑道配置的评估、新快速跑道岔道的增加以及新跑道设施的设计。该模型具有高度交互性，可以快速估算跑道占用时间的预期值。飞机数量和机场环境条件是该模型的多个输入项，用于执行可行的跑道位置和几何设计解决方案。报告中提出的结果表明，使用针对特定飞机数量的最佳定制快速跑道设计可以减少跑道占用时间 (ROT)。如果实施 30 米/秒，最多可以减少 9-6 秒。存在可变几何形状。
本科学位课程 B 的教学大纲......
1 描述统计：a) 集中趋势测量 - 分组和非分组数据；平均值、样本平均值 - 加权平均值；中位数、四分位数、b) 十分位数和百分位数、箱线图、众数变异测量 - 离差、范围、标准差、总体与样本方差和标准差、偏度、峰度。2 概率和抽样分布简介：a) 分配概率的方法、概率空间、概率模型的条件、事件、简单和复合、概率定律、概率密度函数、累积分布函数、平均值和方差的预期值。边际、联合、联合和条件概率，贝叶斯定理 b) 随机变量、离散和连续分布、期望、分布矩、二项分布、泊松分布、均匀分布和正态分布、二项分布的正态近似、多个随机变量的分布、联合分布矩、独立性、协方差、相关系数、中心极限定理。3 假设检验：a) 总体参数的大样本估计和假设检验：估计总体均值和差异的基础知识；估计比例和差异；总体均值、差异的大样本检验；比例、差异的大样本检验。b) 总体方差的估计：方差的抽样分布，
微电网供电供热优化投资与运行
摘要 本文提出了一种稳健的投资和运营模型，以满足与配电系统相连的微电网 (MG) 的电力和热能需求。优化算法决定了热电联产 (CHP)、锅炉、光伏发电和电池储能系统 (BESS) 的最佳投资和运营。对于 BESS，该算法估计最佳储能容量 (MWh) 以及最大每小时输送容量 (MW)。非线性和非凹面热率图由混合整数线性模型重新构建，以获得易于处理和精确的模型。该模型考虑了某些参数的不确定性，使用概率密度函数 (pdf) 来描绘其行为。因此，该问题已使用随机规划方法建模，其目标函数是年度运营成本的预期值。使用真实案例测试该模型，其中两个相邻的消费者共享电力和热能设施，以根据天然气价格情景将总体成本降至最低，最高可达 17%。结果证明了采用不同技术的好处以及所有技术共同运作的协同作用。