经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而,常规数值波求机的计算量过于昂贵,无法在治疗过程中在线使用,以预测经过头骨的声学字段(例如,考虑主题特定的剂量和靶向变化)。作为实时预测的一步,在当前工作中,使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET,其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练(完全无监督的训练(不需要真正的解决方案)。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能,并且能够在训练示例之外良好地概括,包括到更大的计算域,以及更复杂的源和声速分布,例如,从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。
董事长兰博恩(Lamborn),排名成员莫尔顿(Moulton)和小组委员会成员,感谢您有机会向总统的会计年度(FY)2024年能源部(DOE)国家核安全管理局(NNSA)提出预算请求。nnsa感谢小组委员会对我们的使命和劳动力的持续两党支持。nnsa在整个投资组合中都取得了重大进展。武器现代化计划正在交付给国防部。生产现代化和基础设施倡议正在核安全企业围绕核安全企业的明显进步。不变和反恐活动继续使世界更安全,帮助乌克兰并为未来的威胁和机遇做准备。海军反应堆与NNSA不扩散和政府的其他人合作,成功完成了Aukus的18个月咨询期。我们的劳动力招聘和保留计划帮助我们扭转了杂货后流失的潮流。尽管面临许多挑战,但很明显,NNSA企业正在提供并创建新的方法以加速交付。nnsa的优先事项,如2024财年的预算要求中概述,反映了国际安全环境不断恶化,提出的任务需求不断扩大,以及在建立独特的大型核设施方面的挑战。俄罗斯正在以多个维度改变全球核格局。正如几年一样,俄罗斯继续开发新的战略核武器交付系统并续签其战术核武器库存。其对乌克兰的不合理的全面入侵还提出了几种新的核威胁 - 由于积极的战斗或运营失误而导致核电站放射线释放的潜力,或在战争中使用核武器。此外,一个自愿放弃核武器国家核武器的国家的入侵向世界发出了不幸的信号。俄罗斯最近暂停其参与新起点的决定没有有效的法律依据,并且对武器控制的未来和燃料稳定性的关注不确定。俄罗斯的核行为是不负责任的,其行动将在未来一段时间内影响全球条件。此外,中国的进步和增长的核能力,其重新想象的最低威慑要求以及持续缺乏透明度或对武器控制对话的兴趣令人困扰。因此,美国必须为中国做准备,作为未来的同伴核对手。
科学,空间和技术委员会于1958年7月21日首次成立为科学与宇航员委员会,直接回应苏联1957年的Sputnik 1启动,这是世界上第一个卫星。委员会的成立是为了帮助美国促进创新,并在科学技术中保持全球竞争力。全球竞争对手试图超越研究与开发(R&D),并效仿我们国家创新体系的成功,面临一个新的拐点。 科学委员会在第119届国会中的立法和监督工作都将着重于确保美国在我们的经济繁荣和国家安全方面仍然是研发领导者,并为所有美国人的下一代带来了利益。面临一个新的拐点。科学委员会在第119届国会中的立法和监督工作都将着重于确保美国在我们的经济繁荣和国家安全方面仍然是研发领导者,并为所有美国人的下一代带来了利益。
本摘要概述了主要议程项目和委员会在 2024 年 2 月 21 日监督委员会会议上审议的关键问题的背景。首席执行官报告 Wayne Roberts 将提交首席执行官报告并解决问题,包括 2024 财年可用的拨款资金、TAMEST 奖、CPRIT 的 2023 年度报告、人员和其他主题。Roberts 先生还将提交德克萨斯州健康与安全法规 § 102.260(c) 要求的年度报告。首席合规官报告 Vince Burgess 将报告所需受赠人报告的状态、财务状况报告审查、桌面审查、现场访问、年度合规证明、审计跟踪和培训。他还将证明拟议的学术研究和预防计划奖项符合法定和行政规则要求。首席科学官报告和拨款奖励建议 Michelle Le Beau 博士将介绍学术研究计划的最新情况,并提出计划整合委员会 (PIC) 的学术研究和招聘奖励建议。她还将提交 2025 财年申请请求 (RFA) 以供批准。在监督委员会会议召开之前,CPRIT 不会公开披露与建议资助的学术研究补助金申请相关的信息。董事会成员可通过安全的电子门户获取这些信息。首席预防官报告 Ramona Magid 将向监督委员会通报预防计划的最新情况,并提交 PIC 的预防奖建议。在监督委员会会议召开之前,CPRIT 不会公开披露与建议资助的预防补助金申请相关的信息。董事会成员可通过安全的电子门户获取这些信息。首席产品开发官报告 Ken Smith 博士将提供产品开发研究计划的最新情况,并提交 2025 财年的四个产品开发 RFA 提案。任命 - 科学研究和预防计划委员会 Roberts 先生已临时任命五名新成员加入 CPRIT 的科学研究和预防计划委员会。CPRIT 的章程要求监督委员会以赞成票最终确定任命。 CPRIT 已提供任命人的简历供监督委员会审议。
摘要 量子计算的最新进展使其成为解决复杂计算挑战的潜在解决方案,而监督学习正成为一个特别有前途的应用领域。尽管具有这种潜力,量子机器学习领域仍处于早期阶段,人们对于其可能在短期内出现的量子优势仍然存在一定程度的怀疑。本文旨在从经典的角度审视当前的监督学习量子算法,有效地将传统的机器学习原理与量子机器学习的进步结合起来。具体而言,本研究绘制了一条与量子机器学习文献主要关注点不同的研究轨迹,它源于经典方法的先决条件,并阐明了量子方法的潜在影响。通过这次探索,我们的目标是加深对经典方法和量子方法之间融合的理解,从而为未来两个领域的发展奠定基础,并促进经典方法从业者参与量子机器学习领域。