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NSB主席DaríoGil地址连接的地平线新型...
私营部门的研发也是故事的关键部分。在20世纪初期，GE，Dupont，Kodak和AT＆T创建了企业研究实验室。包括IBM在内的其他公司在两次世界大战期间都效仿，我们开始看到商业研发的增长。在1950年代，联邦资金增加了企业在研发中进行的投资，实际上，联邦资金是私人企业进行的研发的最大支持来源。联邦政府在1960年代的大笔款项都花费了大量资金，以支持私营部门的使用启发的基础研发工作。这些实验室在应对技术挑战并产生新产品方面非常成功。他们还为自然科学和计算机科学做出了深刻的贡献。
挪威参与地平线欧洲和欧洲研究领域的战略
如果我们要实现挪威的目标，则支持系统必须集中精力，而动员具有最大的效果，同时也达到了广泛的潜在申请人。我们来自Horizon 2020的经验表明，参加过以前的框架计划的演员有很大的潜力参加下一个框架。通常是具有最大能力的参与者参与并协调大型合作项目。但是，更多的参与者也应该参与该计划。新工具，例如EIC加速器，为业务部门的新和经验不足的参与者提供了机会。诸如欧洲科学技术合作（COST）等网络也为新参与者提供了一个独特的机会，可以参与欧洲研究与创新合作。
地平线欧洲：数字、工业和空间研究与创新的资助机会
• 欧盟代表团是为我们面临的一些最大挑战提供具体解决方案的新方式。 • 他们有雄心勃勃的目标，并将在 2030 年前取得具体成果。 • 他们还旨在动员和激励公共和私人参与者、地区和地方当局、研究机构、企业家和投资者 • 代表团将与公民互动，以促进社会接受新的解决方案和方法。
“地平线欧洲”计划：对选定项目的战略评估
“地平线欧洲”是欧盟资助研究和创新的主要项目，其中包含对科学进步、气候中和以及提高欧盟竞争力和增长的雄心勃勃的承诺。本研究评估了“地平线欧洲”中的以下选定项目：征集和资助的演变、采用共同示范资助协议 (CMGA)、战略计划的实施、未来和新兴技术 (FET) 旗舰项目的终止、中小企业面临的参与障碍以及利益相关者对评估系统的看法。通过调查和访谈，该研究旨在确定“地平线欧洲”在这些选定项目方面的主要优势和缺点。最后，该研究提出了缓解利益相关者强调的缺点的方法。
在欧盟地平线项目“勇气”中，授粉媒介的值
自然保护和景观生态学主席正在寻求一个高度动机和热情的人，以使用现有数据集评估农作物和野生植物的授粉和授粉依赖性，并将各种数据集作为欧盟项目的一部分，作为“英勇：社会和经济对传粉者的价值观和依赖性”的一部分。这项泛欧洲的倡议是一个多演员项目，该项目采用了一种基于系统的综合方法，以加深我们对传粉媒介从花到社会层面的变化的层叠影响的理解。成功的候选人将采用荟萃分析方法来评估与货币和营养价值相关的授粉媒介依赖性。此外，候选人将分析大型数据集，以识别最重要的欧洲授粉媒介，用于农作物和野生植物，并检查它们如何随着时间的流逝，不同的位置以及在不同天气条件下相互补充。候选人将有机会与欧洲，中国和澳大利亚领先的授粉专家以及学生为勇气项目的各种任务做出贡献的共同授权专家合作。申请人必须拥有生态学，生物学或相关领域的博士学位。出色的写作和统计技能至关重要，尤其是在进行定量综合研究以及强大的组织和沟通能力方面。在传粉媒介和授粉研究中的经验，包括对植物 - 基督相互作用和授粉生物学的生态学的透彻理解，非常有价值。需要英语和口语的流利性。我们正在寻找具有强大团队合作能力的候选人，他们可以独立工作，以高度的自我激励和对跨学科项目的真正兴趣。
“地平线欧洲” (Horizon Europe) 简介 EIC 及主要变化...
▪ “地平线欧洲”是欧盟对研发和颠覆性技术的关键资助计划 ▪ 预算 955 亿欧元：2021-2027 年（“地平线 2020”计划的后续计划）
EUA 对委员会专家组关于“地平线欧洲”中期评估报告的反应
• EUA 支持通过 EIC 刺激更多颠覆性创新的建议。专家组建议可以采用类似于美国的 ARPA 模式的做法。然而，尽管 EIC 和 ARPA 类机构都旨在推动突破性创新，但它们实现的方式却不同。EIC 具有更多的自下而上的灵活性，并支持各个科学领域的广泛项目，通常具有较长远的眼光。另一方面，ARPA 类机构则更具挑战性，专注于国家优先事项，在国防、能源和健康等领域取得更快、切实的成果。如果要将 ARPA 类模式整合到 EIC，尤其是其 Pathfinder 和 Transition 计划中，则需要保持自下而上和跨学科的性质。此外，任何此类模型仍应侧重于支持处于低技术就绪水平 (TRL) 即商业化前阶段的项目。
博阿齐奇大学和“地平线欧洲”：卓越、创新和合作
• 土耳其 BILIMSEL 和技术 ARASTIRMA KURUMU - 协调员 • FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH • BOĞAZİÇİ 大学 • 环境与社会遗产保护创新与技术研究与开发协会 • SYDDANSK 大学 • KETJEN NETHERLANDS BV • ERINN INNOVATION LIMITED • 太阳能与新能源研究所 • PAUL SCHERRER 研究所 • 卡尔加里大学 • 伊塔茹巴联邦大学
RFC 9704在经过验证的分裂地平线环境中建立本地DNS权威
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无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。