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* 希尔维乌斯·腓特烈（1651年—1697年）

* 克里斯蒂安·乌尔里希（1652年—1704年）

* 尤利乌斯·西格蒙德（1653年—1684年）

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另外，所有成功获得优质教育基金拨款的申请，都要在计划完成后提交检讨报告。报告会放在基金的网上资源中心供人浏览，一方面有助公众人士监察基金的运用，亦有助其他申请人作参考之用。

在优质教育基金最初8轮拨款中，共收到15,089份申请，获批出资助的有5,802项，共拨款超过31亿港元；全港超过9成的小学、中学及特殊学校曾提出申请。

2001年10月，审计署发表《优质教育基金的管理》报告书，对基金提出了一些批评及建议。

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数据同化，或称资料同化，是通过数学模型拟合观测数据的一种渐进方式，通常用于复杂系统的建模和动态预测。这类系统通常具有复杂的数学模型，自由度有时达到，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。

数据同化过程主要为两个步骤的循环。第一步可以称为分析，其中实际系统的观测量与模型产生的预报值相比较/融合，得到系统现在状态的最佳估计。在第二步，根据观测数据和模型两者包含的不确定度性信息，平衡二者得到关于未来系统状态的预报值（具体时间点由下一批观测值给出）。这就完成了一个分析-预报循环。

可以用卡尔曼滤波器来比喻数据同化过程。其中“分析”步骤类似于观测值与它的预估值的作差；预报步骤则相当于系统状态的最优估计。数据同化通常与最优控制过程之不同在于其自由度数量庞大，根本无法得到其协方差矩阵。数据同化常用于涉及大规模时效性数据处理的过程，如现代天气预报。

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