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博柏利公司
我们在产品质量和所用材料选择方面投入了大量资金，尤其是在皮革制品方面。我们的手袋系列比以前更加高端，推出了骑士和摇马等新的形象驱动型手袋，与我们现有的核心产品相得益彰。在这一领域建立信誉需要时间，就像在鞋类产品方面一样，我们已经开始建立一个新的、更广泛的产品系列。我对我们对这两个类别的计划仍然感到兴奋，并坚信这是一个机会。提升客户体验 Burberry 在高知名度地点拥有完善的零售网络，我们在过去一年中不断加强这一网络，包括位于巴黎蒙田大道的新店和位于中国香港特别行政区海洋中心的新装修店。我们大多数门店现在都是新的或翻新的，并且在生产力方面继续领先于同类门店。我们今年将继续推行我们的计划，同时加强对欧洲、中东和印度地区分销的控制，以确保它反映出我们更高的定位。
卡博替尼（Cabometyx）
一项正在进行的 III 期随机双盲安慰剂对照试验 (COSMIC-311) 表明，对于先前接受过 VEGFR 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 治疗且为 RAI-R 的晚期或转移性 DTC 患者，卡博替尼治疗可带来额外的无进展生存期 (PFS) 获益。截至最近的数据截止日期（2021 年 2 月 8 日），卡博替尼组的中位 PFS 为 11.1 个月（96% 置信区间 [CI]，7.4 至 13.8 个月），而安慰剂组为 1.9 个月（96% CI，1.8 至 3.8 个月）（P 值 < 0.0001）。CADTH 咨询的临床专家认为这些 PFS 结果对患者和临床医生都有意义。此外，卡博替尼治疗与严重但可控的不良事件 (AE) 有关。总体而言，pERC 认识到卡博替尼解决了尚未满足的治疗需求，因为目前对于使用仑伐替尼后病情出现进展的 RAI-R DTC 患者尚无资助的治疗方法。
西尔维娅·博多阿尔多
试点 1. 第四代创新电池制造（固态） - 先进材料、制造和电池生产（牵头地区：巴伐利亚） 试点 2. 可持续原材料提取和加工（牵头地区：卡斯蒂利亚-莱昂） 试点 3. 现有锂离子电池的回收利用（牵头地区：巴伐利亚） 试点 4. 液体电池（固定式）（牵头地区：巴斯克/瓦伦西亚） 试点 5. 研究和测试中心网络（牵头地区：斯洛文尼亚） 试点 6. 改进的锂离子电池（第 3b 代） -（牵头地区：奥弗涅-罗纳-阿尔卑斯）
植物博览会的历史步行 - 可以通过DNA
他通过国际合作参与了大米基因组项目的研究，并为解密基因组做出了重大贡献，例如在大米中创建遗传图，并使用大米进行了全面的基因组信息，以阐明在生殖器官开发和生殖隔离中起作用的基因功能。此外，已经发现对从世界各地收集的栽培和野生水稻的基因组分析导致了水稻种植的起源以及目前在日本种植的Japonica物种的起源。此外，他已经开发并建立了一个系统，用于分发在热带和亚热带地区收集的大约1,700种野生水稻的物种，并促进了它们的多样性和进化研究，并且也一直在积极努力为多样化的水稻育种建立研究基金会，从而为工厂研究人员的发展提供了发展。这些结果为植物科学和植物遗传学的发展做出了巨大贡献，这导致了稳定的粮食生产。
大脑天生具有预测能力吗？探索语言处理中的前瞻与后瞻
预测是人类思维的一个特征。但是，如果说思维是一台“预测机器”，并且像人们经常声称的那样天生具有前瞻性，那么这是什么意思呢？在自然语言中，许多上下文都不容易以前瞻性的方式预测。例如，在英语中，许多常用动词本身并不具有独特的含义，而是依靠其后的一个或多个单词来变得有意义。在阅读 take a 时，处理器通常无法轻易预测 walk 是下一个单词。但是，当 walk 跟在 take a 后面时，系统可以“回顾”并更容易地整合 walk（例如，与 * make | get | have a walk 相反）。在本文中，我们为语言处理中前瞻性和后向性的重要性提供了进一步的证据。在两个自定进度的阅读任务和一个眼动追踪阅读任务中，我们发现证据表明，成年英语母语人士对单词前向和后向条件概率的敏感性显著预测了阅读时间，超过了阅读延迟的心理语言学预测因素。我们得出结论，前瞻性和后向性（预测和整合）似乎都是语言处理的重要特征。因此，我们的研究结果表明，将心智称为本质上向后“看”的“整合机器”同样有意义。
量子安全 MACsec 实施的验证
量子密钥分发 (QKD) 和加密设备之间的应用接口在 QKD 用于安全通信方面起着关键作用。在本白皮书中，瞻博网络、ID Quantique 和德国电信在多供应商环境中成功测试了 ETSI 定义的 REST-API，该环境位于一对 QKD 设备和一对采用媒体访问控制安全 (MACsec) 加密的防火墙之间。目标是测试 ETSI-QKD REST API 规范并确定使用 QKD 和加密设备进行安全通信的实际应用和实施问题。这些实验的结果表明，需要进一步增强标准。必须妥善处理经典和量子方面的密钥请求和交付的时间限制。展望未来，业界应该扩展现有的安全协议，并制定处理 QKD 密钥交付失败场景的指南和配置文件。
人工智能数据中心联网
AI 效能是指 AI 模型的预期执行程度，而 AI 训练效率是指训练 AI 模型以达到其所需性能水平所需的时间和资源量。例如，Meta 的 Llama 2 模型的预训练时间范围从 70 亿参数模型的 184K GPU 小时到 700 亿参数模型的 1.7M GPU 小时。任何降低 GPU 处理速度的低效率都会增加模型训练时间。同样，增加或减少参数或 GPU 的数量都会影响训练时间。增加计算是减少训练时间的合理方法，但 GPU 价格昂贵，占 AI 训练成本的 80%。研究这些成本的瞻博网络团队估计，由 8 个 GPU 驱动的 AI 训练服务器的成本可能超过 400,000 美元。