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Risheng Wang博士克里斯蒂·泰勒博士
关于演讲者：克里斯蒂·泰勒（Christy Taylor）是密苏里州圣路易斯拜耳作物科学的计算蛋白设计负责人。Christy以B.S.的Missouri科学技术大学毕业。 化学学位。 Christy获得了NSF奖学金奖学金和Anna Fuller Cancer Research研究奖学金奖学金。研究。 克里斯蒂获得博士学位。在麻省理工学院的生物学博士学位与艾米·基廷博士（Amy Keating）博士一起，她的博士学位论文名为“小蛋白质中的重新设计特异性”。 克里斯蒂（Christy）与加兰德·马歇尔（Garland Marshall）博士在圣路易斯华盛顿大学（Washington University）进行了博士后学习。 在马歇尔博士的实验室中，克里斯蒂专注于GPCR周围的计算化学项目。 Christy被授予NIH国家研究服务奖博士后奖学金，W.M。 凯克分子医学博士后奖学金和NIH国家研究服务奖博士后奖学金奖学金。 希望了解有关计算生物学的更多信息，克里斯蒂（Christy）在华盛顿大学医学院的基因组学院担任了一名员工科学家职位，在那里她对线虫进行了比较的基因组学。 克里斯蒂（Christy）于2012年加入孟山都（Monsanto），在化学部门进行了生物信息学和小分子研究。 在2018年，克里斯蒂（Christy）过渡到生物技术组织的计算蛋白设计团队。 Christy的团队在主要行作物中设计蛋白质，以用于昆虫控制和除草剂耐受性，并设计合成的表达元素并优化蛋白质表达。 她最近也被提升为拜耳高级科学研究员。Christy以B.S.的Missouri科学技术大学毕业。化学学位。 Christy获得了NSF奖学金奖学金和Anna Fuller Cancer Research研究奖学金奖学金。研究。 克里斯蒂获得博士学位。在麻省理工学院的生物学博士学位与艾米·基廷博士（Amy Keating）博士一起，她的博士学位论文名为“小蛋白质中的重新设计特异性”。 克里斯蒂（Christy）与加兰德·马歇尔（Garland Marshall）博士在圣路易斯华盛顿大学（Washington University）进行了博士后学习。 在马歇尔博士的实验室中，克里斯蒂专注于GPCR周围的计算化学项目。 Christy被授予NIH国家研究服务奖博士后奖学金，W.M。 凯克分子医学博士后奖学金和NIH国家研究服务奖博士后奖学金奖学金。 希望了解有关计算生物学的更多信息，克里斯蒂（Christy）在华盛顿大学医学院的基因组学院担任了一名员工科学家职位，在那里她对线虫进行了比较的基因组学。 克里斯蒂（Christy）于2012年加入孟山都（Monsanto），在化学部门进行了生物信息学和小分子研究。 在2018年，克里斯蒂（Christy）过渡到生物技术组织的计算蛋白设计团队。 Christy的团队在主要行作物中设计蛋白质，以用于昆虫控制和除草剂耐受性，并设计合成的表达元素并优化蛋白质表达。 她最近也被提升为拜耳高级科学研究员。化学学位。Christy获得了NSF奖学金奖学金和Anna Fuller Cancer Research研究奖学金奖学金。研究。克里斯蒂获得博士学位。在麻省理工学院的生物学博士学位与艾米·基廷博士（Amy Keating）博士一起，她的博士学位论文名为“小蛋白质中的重新设计特异性”。克里斯蒂（Christy）与加兰德·马歇尔（Garland Marshall）博士在圣路易斯华盛顿大学（Washington University）进行了博士后学习。在马歇尔博士的实验室中，克里斯蒂专注于GPCR周围的计算化学项目。Christy被授予NIH国家研究服务奖博士后奖学金，W.M。 凯克分子医学博士后奖学金和NIH国家研究服务奖博士后奖学金奖学金。 希望了解有关计算生物学的更多信息，克里斯蒂（Christy）在华盛顿大学医学院的基因组学院担任了一名员工科学家职位，在那里她对线虫进行了比较的基因组学。 克里斯蒂（Christy）于2012年加入孟山都（Monsanto），在化学部门进行了生物信息学和小分子研究。 在2018年，克里斯蒂（Christy）过渡到生物技术组织的计算蛋白设计团队。 Christy的团队在主要行作物中设计蛋白质，以用于昆虫控制和除草剂耐受性，并设计合成的表达元素并优化蛋白质表达。 她最近也被提升为拜耳高级科学研究员。Christy被授予NIH国家研究服务奖博士后奖学金，W.M。凯克分子医学博士后奖学金和NIH国家研究服务奖博士后奖学金奖学金。希望了解有关计算生物学的更多信息，克里斯蒂（Christy）在华盛顿大学医学院的基因组学院担任了一名员工科学家职位，在那里她对线虫进行了比较的基因组学。克里斯蒂（Christy）于2012年加入孟山都（Monsanto），在化学部门进行了生物信息学和小分子研究。在2018年，克里斯蒂（Christy）过渡到生物技术组织的计算蛋白设计团队。Christy的团队在主要行作物中设计蛋白质，以用于昆虫控制和除草剂耐受性，并设计合成的表达元素并优化蛋白质表达。她最近也被提升为拜耳高级科学研究员。克里斯蒂（Christy）拥有19个出版物和6份专利，并拥有生物信息学，计算化学，蛋白质设计，农业化学和昆虫控制的领域。在孟山都和拜耳，她获得了多个奖项，包括拜耳埃利普斯奖，拜耳生活科学合作竞赛冠军，拜耳影响力奖，孟山都冰（Inspire，Inspire，沟通，执行）奖和2023名杰出女性数据科学奖。
1 新加坡投资近3亿新元推动...
i. 科学卓越 ii. 工程能力 iii. 人才 iv. 创新与企业伙伴关系 四大战略重点的更多细节如下： i. 科学卓越 第一项重点侧重于加强量子研究高影响力领域的科学卓越性，例如量子通信和安全、量子处理器和量子传感。 量子技术中心 (CQT) 成立于 2007 年 12 月，是新加坡国立大学主办的首个卓越研究中心。在 NQS 下，CQT 将提升为量子技术的旗舰国家研发中心，以协调全国各地的研究人才。该中心将在不同的机构设有节点，包括 A*STAR、新加坡国立大学 (NUS)、南洋理工大学 (NTU)、新加坡科技设计大学 (SUTD) 等，开展研究人员主导的研究，使新加坡走在科学研究和创新的前沿。CQT 还将培训攻读博士和硕士学位的科学家和工程师。 ii.工程能力 第二大重点是加强新加坡在量子技术方面的工程能力，以加速将量子研究转化为现实世界的解决方案。以下国家级量子计划是推动转化量子活动的重点：
计算机科学学院 - CMU 课程目录
卡内基梅隆大学于 1965 年成立了世界上第一批计算机科学系之一。随着卡内基梅隆大学计算机研究和教学的迅猛发展，该大学于 1988 年底成立了计算机科学学院 (SCS)。卡内基梅隆大学是第一批将计算机科学提升为与梅隆科学学院和工程学院同级别的学术学院的大学之一。如今，SCS 由七个系和研究所组成，包括开创这一切的计算机科学系、Ray 和 Stephanie Lane 计算生物学系、人机交互研究所、语言技术研究所、机器学习系、机器人研究所和软件和社会系统系（前身为软件研究所）。这些部门共同使 SCS 成为研究和教育领域的世界领导者。在过去的七年里，SCS 推出了四个新的本科专业，分别是计算生物学、人工智能（美国首个此类专业）、人机交互和机器人技术。这些新专业，加上排名靠前的计算机科学专业，为 SCS 的学生在计算领域提供了独特的发展道路，为他们在工业和高级研究方面提供了充足的机会。
简化范围：向欧洲的建议...
•根据科学和风险评估进行调节。政策制定者应避免过度广泛的化学物质分组，而无需考虑其实际特性。他们还应审查非常关注（SVHC）物质的风险管理，以允许使用比例的监管方法，并确保整个价值链中的可预测性。•增加监管可预测性。为了确保监管稳定性和一致性，委员会必须加强选择特定风险管理途径的机制。此外，为了提高投资的确定性，决策者应承诺不偏离这条路线，除非有重大的新数据出现了其他措施。•与其他立法促进监管连贯性。覆盖范围必须是规范欧盟化学品的健康和环境安全的主要立法框架。委员会必须通过不引入其他立法中的化学药品的不同要求和定义来提高法律可预测性。•加强执法，以确保REACH的有效实施和支持竞争力。决策者必须将执法论坛提升为委员会地位，并授权其就新的风险管理建议发表意见。•通过提高对标准信息要求的适应和有效性来简化数据要求，并允许更多机会使用附件XI适应。
量子干涉测量中的路径信息
自从著名的玻尔-爱因斯坦对话以来，人们就知道，在干涉实验中，不可能同时获得最大可见度的干涉图样和路径信息。量子力学的这一特性是其一致性所必需的，费曼 2 将这一特性提升为一个原则：每当不可能（甚至在原则上）获得路径信息时，就必须叠加概率幅度，而不是将概率相加，以进行实验预测。玻尔引入了互补性的概念来描述两个可观测量不能同时精确知道的情况，海森堡不确定性原理就是其中的一个特例。对于玻尔来说，互补性是由于测量一个量（例如位置）的仪器的设计本身就排除了对互补量（这里是动量）的测量。在本文中，我们讨论了干涉和路径信息之间互补性的三个明确情况，并提出了一些有趣的结果。在第 2 节中，给出了双光子量子擦除器的实验实现；在第 3 节中，我们讨论了基于这些想法实现新的纠缠光子强源；在第 4 节中，我们介绍了与路径信息考虑密切相关的 Aharonov-Bohm 和 Einstein-Podolsky-Rosen 非局域性尖端之间的非平凡关系。
现代和未来社会的基因工程
自从发现基因编辑技术CRISPR-CAS以来，基因工程以前所未有的速度进步，为治疗以前不可治疗的疾病的治疗带来了令人兴奋的突破。首次利用最新基因编辑技术的临床试验正在进行中，并且预计将在未来几个月内获得第一个基于基因编辑的治疗方法的批准。同样，2018年首次基于siRNA的药物Onpattro®和2020年Covid-19 mRNA疫苗的批准使人类跃升为下一个精密医学时代。此外，基因工程进一步有可能改变生殖和预防医学，这将具有巨大但未知的社会影响。基因工程还会影响医学以外的领域，包括食品生产，植物育种和牲畜生产。在美国，第一种CRISPR编辑的沙拉现在正在销售。在这里，植物的辣味通过基因工程降低，同时保留其营养含量。这种应用的社会影响是巨大的，因为营养会影响所有人。基因工程是未来的主要技术，最终将影响每个人的日常生活。最近，我们目睹了有关新兴技术（例如COVID-19 MRNA疫苗）的争议和高度情感讨论如何突出解决下一个大挑战的重要性。
Tracy Novoa 女士，PM 传感器项目副总监 - ...
Novoa 女士曾担任项目管理办公室定位、导航和授时 (PM PNT) 的测试和评估总监，负责管理陆军现代化优先事项、DOT&E 监督、ACAT II/ACAT III 和中层采购项目的测试和技术开发与评估。2007 年，Novoa 女士在特拉华州纽瓦克的 Accudyne Systems, Inc 担任助理机械工程师，开始了她的行业职业生涯，六年后晋升为首席项目工程师/项目经理。在 Accudyne 任职的 14 年期间，Novoa 女士专注于解决复杂的物理问题、开发定制的自动化和制造解决方案以及在航空航天和国防部工业内建立联盟。 2018 年，Novoa 女士接受了美国陆军测试与评估司令部 (ATEC) 的职位，该司令部位于马里兰州阿伯丁试验场的阿伯丁测试中心 (ATC)，隶属于战术车辆部门，担任 M88A2 项目、步兵小队车辆 (ISV) 和陆军未来指挥权宜领导者跟随者计划的首席测试官。2020 年，她在 PEO IEW&S、PM PNT 开始了她的陆军采购职业生涯，担任 PM 下车 PNT 的测试和评估负责人。
伍德赛德宣布修改领导结构以...
实现公司战略的下一阶段 伍德赛德宣布了修订后的领导层结构，以实施公司战略的下一阶段，从而在能源转型中蓬勃发展。修订后的结构将于 2024 年 8 月 1 日生效，将核心业务活动汇总并提升为简化的运营模式。伍德赛德首席执行官梅格·奥尼尔表示，这些变化是与必和必拓石油业务合并后建立的运营模式的演变，支持安全、可靠和具有成本效益地执行基础业务，并为公司未来的增长和价值创造做好准备。 “我们正在将伍德赛德的传统和新能源业务完全整合到我们的价值链中，以支持持续提供客户在能源转型中所需的经济实惠、可靠和低碳的能源。 “我们还将以区域模式整合运营和项目交付，以推动对安全、高效决策和有效业务执行的高度关注。 “我们的新管理团队在连续性与变革之间取得平衡，增加了新的能力并简化了责任制，”她说。 修订后的领导层结构的关键要素包括：
基于模型的量子计算测试
在古典软件工程中，测试是质量保证最受欢迎，最有效的技术之一，尽管本质上是不完整的。软件测试易于学习和使用，并享受丰富的工具支持。相反，正式的验证技术，从理论上讲，这些技术对规范提供了完整的正确性证明，仅由于对专家技能和缺乏可扩展性的需求高，主要用于安全至关重要的领域。在量子计算中，最先进的是相反的：许多最近的作品将正式的验证技术提升为量子程序[CH21]，而到目前为止，只有很少的测试方法[GA23]。正式验证的目的是证明程序抽象相对于规范的逻辑正确性，而执行环境通常被抽象出来。这对于可靠性达到几乎无能为力的古典计算机是合理的（例如，开发人员不必担心程序变量如何物理存储）。相比之下，对于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代中的量子计算，此假设是不可行的：尽管从逻辑上满足指定性，但在量子计算机上执行时，量子程序仍可能显示出意外的行为。因此，还必须通过检查与目标环境的相互作用来系统地测试验证量子程序的运行时行为。但是，将经典测试技术提升到量子程序并不是直接的，因为量子的假设受到了许多假设的阻碍
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为