Michael BASSIK 高彩霞 Pietro GENOVESE 星野淳 秋津堀田 许爱龙 柯亨范 Henry KIM Silvana KONERMANN 智二 真尾圭二 西田宏 西濱修 濕木司 大森秀之 冈野秀之 Leopold PARTS 秦文宁 斋藤弘英 斋藤诚 佐佐木惠梨香 佐藤森敏 Virginijus SIKSNYS 矢千江望 山本隆 游佐耕介
该学会成立于 1807 年,当时名为伦敦地质学会,是世界上最古老的地质学会。1825 年,学会获得皇家特许状,旨在“研究地球的矿物结构”。学会是英国的全国性地质学会,拥有约 8500 名会员。其覆盖全国,约 1500 名会员居住在海外。学会负责地质科学的各个方面,包括专业事务。学会拥有自己的出版社,出版学会的国际期刊、书籍和地图,并充当美国石油地质学家协会、SEPM 和美国地质学会出版物的欧洲经销商。拥有地质学或相关学科公认荣誉学位并至少拥有两年相关研究生经验,或在地质学或相关学科拥有不少于六年相关经验的人士均可申请成为会员。拥有至少五年相关研究生地质实践经验的研究员可申请认证,经批准后可使用 C Geol(特许地质学家)的称号。有关该协会的更多信息,请联系英国伦敦 W1V 0JU 皮卡迪利伯灵顿宫地质协会会员经理。该协会是一家注册慈善机构,编号为 210161。
•spodumene:富含脚本的沉积物构成了当前挖掘的硬石锂沉积物的大部分。这是一种硅酸锂硅酸盐矿物质,通常在pegmatites中的粗粒晶体中形成。•petalite:Petalite是一种铝硅酸锂矿物质,通常是Pegmatite系统中的次要矿物。它的铁通常低于spodumene,对于陶瓷应用而言是优选的。•赤铁矿:鳞石是云母家族中的矿物质,具有复杂的化学配方,其中包含各种浓度的钾,锂,铝和二氧化硅。它可以含有氟,其高浓度通常是锂加工中的阴性。•Zinnwaldite:Zinnwaldite是另一种云母矿物质,以及钾,锂,铝和二氧化硅也含有铁。它也可能包含氟。
抽象的生态装配 - 通过物种引入的生态社区形成的过程 - 最近看到了动态,信息和概率方法的令人兴奋的理论进步。但是,这些理论对于非理论家通常仍然无法获得,并且缺乏统一的镜头。在这里,我介绍了汇编图作为连接这些新兴理论的集成工具。组装图在视觉上表示组装动力学,其中节点象征物种组合和边缘代表由物种引入驱动的过渡。通过组装图的镜头,我回顾了生态过程如何减少随机物种到达(信息方法)的不确定性,确定图形性能,以保证物种共存并检查动态模型类别的拓扑图(动态方法)的拓扑类别(动力学方法),并使用不合时宜的信息(概率方法)来量化过渡概率(概率方法)。为了促进经验测试,我还回顾了将复杂的组装图分解为较小的可测量组件以及用于得出经验组装图的计算工具的方法。总的来说,对理论进步的数学光评论旨在促进对生态组装的预测理解的经验研究。
2021 年 4 月 21 日,欧盟委员会提出了统一人工智能技术监管的草案。1 该草案做了三件事:在最高政治层面,它全面描绘了人工智能应用开发和部署的复杂性——从对稳定基础设施的需求、对非凡研究的需求到稳定的法律框架。草案还指出,欧洲需要确保在促进人工智能卓越发展方面的战略领导力。也许最有效的是:当前的人工智能夏季不仅是基础研究的另一个高潮,而且随着过去 20 年的技术进步,人工智能应用已经达到市场成熟度,并正在等待展现其影响。围绕新基础技术对经济、尤其是对社会的影响的辩论以重大公告和极大关注为特点。所有这些辩论的共同点是它们的理论性和大部分推测性。许多公司仍面临未解决的问题:
智能手机上的 ASW(反潜战)模拟器 Hyunhui Kim、Jemin Lee、Tesup Kim 和 Kangsun Lee* 明知大学计算机工程系 San 38-2 NamDong,龙仁,京畿道,449-728,韩国 以及 Kyu Cheol Cho、Sung Ho Jang、Tae Young Kim、JongSik Lee 仁荷大学计算机科学与工程学院 #253,YongHyun-Dong,南区,仁川,402-751,韩国 摘要 1 随着现代武器系统变得复杂和昂贵,在实际开发之前预测新武器系统的有效性的需求日益增加。在本文中,我们介绍了一个 ASW(反潜战)模拟器来衡量智能手机上 TAS(拖曳阵列声纳)的有效性。我们的模拟器由红蓝潜艇模型、环境模型(即海)和交战模型组成,以真实地模拟水下战争并据此衡量 TAS 的有效性。已经开发了 Web 服务来将模拟结果发送到智能手机客户端。根据我们进行的实验,在智能手机上模拟武器系统只消耗了有限的内存和电池。我们的工作表明,智能手机可以成为随时随地模拟武器系统的可行设备。关键词:国防建模与仿真、模型可重用性、建模形式主义、标准接口 1.简介 由于现代武器系统配备了高科技传感器和复杂控制器,因此开发成本也相应增加。然而,在现实生活中,期待新武器系统的有效性和投资回报率 (ROI) 几乎是不可能的。SBA(基于模拟的采购)[1] 旨在通过在实际开发和部署新武器系统之前提供其性能和有效性的测量来帮助决策者。随着 SBA 在新武器系统的采购过程中的普及,越来越多的人希望随时随地在各种手持设备上准备好有效性数据。* 通讯作者:所有通信应发送至 ksl@mju.ac.kr
电池是当前通往碳中性世界的路线图中必不可少的难题。随着飙升的生产,电池本身意外地成为社会的可持续性问题。因此,越来越多的注意力放在电池的生命周期中,需要进行第二次使用寿命和电池回收利用,依靠对电池状态的监视以及通过传感器对退休电池进行分类。解码基本物理/化学过程的电池传感器已准备好最大程度地提高电池的质量,可靠性,寿命和安全性,并最大程度地减少环境足迹。光纤传感器由于其微型尺寸,绝缘性质,电磁免疫力和多功能灵敏度而脱颖而出。从这个角度来看,我们讨论了对电池进行商业化智能感测的希望和挑战,并突出了光纤传感器如何与范式转移协同作用,包括细胞到包装和底盘技术。关键字:电池;聪明的感应;光纤传感器;传感器植入;智能电池
报告期利润分配预案经董事会审议通过:以股权登记日总股本为基数,扣除分配预案实施时已回购股份后,向全体股东每10股派发现金红利8.04元(含税),拟分配金额为7,471,472,992.22元(含税)。现金分配比例为公司本年度归属于母公司股东的净利润的45.02%。若本报告日至本次权益分派股权登记日期间公司总股本发生变动,则分配总额保持不变,每股分配比例相应调整。
摘要。任何组织实施信息系统规划的目的都是确保其战略目标与支持主要目标所需的信息之间的充分性。利用信息技术提供的优势发现创新公司流程的机会,强调技术与业务战略之间的联系,使用信息技术 (IT) 作为促进基础设施和业务流程转型的推动者。系统战略规划的成功在很大程度上取决于管理层的支持和参与、对业务目标和战略的理解、信息系统 (IS) 和 IT 管理的领导力和能力,以及执行计划的现实性和能力。
现代机器学习彻底改变了各种领域的问题解决,包括软件工程,科学发现和医学。随着语言,图像和多模式数据的基础模型的进步,最终用户可以完成复杂的任务,否则将需要大量的专业知识和资源。然而,尽管有这些显着的进步,但深度学习仍面临许多局限性。重要的是,它在需要结构,逻辑和计划的问题上挣扎 - 传统符号推理表现出色的地方。在他的2011年经典思维中快速慢,卡尼曼将人类的认知描述为与神经网络类似于神经网络的直观,关联的“系统1”与逻辑上的“系统2”之间的相互作用。将这两个范式的互补优势结合到统一系统中是人工智能的基本挑战。Neurosymbolic编程是一个有希望的新兴范式,旨在应对这一挑战。我的研究重点是神经符号编程的基础,即跨越正式的语义,语言设计和学习算法,以及其在涉及自然语言推理,计算机视觉和多模式整合的现实世界中的应用。为此,我追求了两个互补的研究方向:扇贝,通用神经成像节目的框架,发表在(Neurips 2021),(PLDI 2023),(PLDI 2023),(AAAI 2024)中,以及在基础中的基础和趋势(FNT 2024)的基础和趋势(FNT 2024)中的邀请专着和趋势;以及一系列逐渐高级的应用,以增强推理的复杂性并整合了越来越多样化的模式,这些方式发表在(ICML 2020),(ACL 2023)和(TR 2024)中。