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生平背景
我是一名科学家。我帮助开创了量子计算和现代开放科学运动。我对人工智能也有浓厚的兴趣。所有这些都是我对帮助人们发现和创造的系统和工具的更广泛兴趣的一部分，无论是个人还是集体。我对量子计算的兴趣始于 1992 年。我在这个领域最为人所知的身份可能是与 Ike Chuang (麻省理工学院) 合著的《量子计算标准文本》。这是过去 30 年物理学中被引用次数最多的著作，也是物理学史上被引用次数最多的十部著作之一（基于截至 2015 年左右的 Google Scholar 数据）。我对量子计算方面的三项研究贡献特别感到自豪：(1) 控制纠缠量子态操纵的基本定理；这引发了人们对主要化数学及其与量子力学的关系的广泛兴趣；(2) 将量子计算重新表述为一种在非常高维弯曲空间中的测地线运动；这项工作目前正在接受量子引力研究人员的深入研究，他们利用它来理解黑洞； (3) 发现和早期开发量子计算的光簇状态方法，目前由 PsiQuantum 公司研究（最新一轮融资额约为 2.3 亿美元）。其他贡献包括参与开发量子门隐形传态、量子过程层析成像（用于实验性地表征量子门）以及最早的量子隐形传态实验之一，该实验被《科学》杂志评为 1998 年度十大突破之一。作为这项工作的一部分，我与他人共同创立并指导了量子信息科学计划，担任昆士兰大学量子信息科学基础教授。当时，它是南半球最大的以理论为重点的量子计算小组，也是世界上最大的量子计算小组之一，成员人数不断增加，目前大约有 30 人（教师、博士后、学生）。更广泛地说，通过招聘、指导和会议，我帮助澳大利亚发展成为世界领先的量子计算国家之一。虽然量子计算通常被认为是一种有前途的技术，但这并不是激发我兴趣的原因。我对计算机很着迷，因为它是一种表示和运用知识的手段，可以执行我们称之为人类认知的过程。量子计算机强烈地挑战我们去理解这些过程的根本限制。从历史上看，另一条研究路线也探讨了同样的问题，尽管角度截然不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart)、伊万·萨瑟兰 (Ivan Sutherland) 和艾伦·凯 (Alan Kay) 等早期的计算研究人员开始将计算机设想为增强人类认知的工具。他们开发了许多最强大的想法，这些想法构成了现代用户界面的基础，这些工具扩展了人类的创造力和发现能力。受这些想法的启发，在 20 世纪 90 年代，我对互联网的承诺感到兴奋，它有助于改变科学研究的方式——通过新的工具进行协作，共享数据、代码和想法，以新的方式创造意义。我看到这个承诺在开源编程社区内迅速实现。但很明显，许多障碍阻碍了科学界的这一目标。科学已经开发了一些强大的知识共享系统和规范（例如期刊文章），但也有许多系统在关键方面（例如数据、软件和工具，以及在发现中往往至关重要的隐性知识）对共享的激励作用较弱或完全不鼓励共享。
vidhi网站_backgrount note_platform经济圆桌会议
尽管平台工作人员一直在高度不稳定的条件下，经济回报率紧张，但共同的19日大流行揭示了当前社会经济系统的固有不平等。在大流行期间被认为是“必不可少的”，在过去的几年中，对从事按需应用程序或从事工作的平台（例如乘车，家庭工作，美容服务，美容服务，食品送货服务等工作的人）产生了毁灭性的影响。几家平台公司与印度的工人互动，声称他们不是雇员，而是这样的工人“独立承包商”，尽管对他们类似于传统的就业合同，但对他们进行了重大控制。在变相的就业关系中，关于此类工人是真正独立还是仅仅被错误分类的激烈争论。
2023 年会员回报：股息和股票回购
“回购股份”是什么意思？“回购股份”是《合作社法》中相当于公司股份回购的行为。“回购股份”将股东购买股份所支付的部分或全部金额返还给他们，有时也称为“资本回报 (ROC)”、“股份回购”或“资本回报”。回购股份不同于股息，股息是将组织赚取的利润支付给股东。从根本上讲，回购股份是返还部分初始投资，从而减少股份数量和投资金额。回购股份实际上会像所有分配一样减少权益。这是价值从合作社转移到所有者（股东）的过程。
互相抓挠：通过类别意识群体自我支持学习
尽管磁共振成像（MRI）对脑肿瘤分割和发现非常有帮助，但它在临床实践中缺乏某些方式。作为一种态度，预测绩效的退化是不可避免的。根据当前的实现，在模态特征的训练过程中，不同的模式被认为是独立的，彼此之间是独立的，但是它们是互补的。在本文中，考虑到不同方式对各种肿瘤区域的敏感性，我们提出了一种意识到类别的G组大量学习框架（称为GSS），以弥补本性模态模态提取阶段的信息。确切地说，在每个预测类别中，所有模态的预测构成了一个组，其中选择了最出色的灵敏度的预测作为组领导者。小组领导者与成员之间的合作努力以高的一致性和确定性为基础。作为我们的次要贡献，我们引入了一个随机面具，以减少可能的偏见。GSS采用标准培训策略而无需具体的建筑选择，因此可以轻松地插入现有的全模式内脑肿瘤分段中。在BRATS2020，BRATS2018和BRATS2015数据集上进行了明显的，广泛的实验表明，GSS可以平均证明现有的SOTA算法的性能平均为1.27-3.20％。该代码在https://github.com/qysgithubopen/gss上发布。
CSPNet：可增强 CNN 学习能力的新骨干
神经网络使最先进的方法能够在目标检测等计算机视觉任务上取得令人难以置信的效果。然而，这种成功很大程度上依赖于昂贵的计算资源，这阻碍了拥有廉价设备的人们欣赏先进的技术。在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CSPNet）来从网络架构的角度缓解以前的工作需要大量推理计算的问题。我们将问题归因于网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络通过整合网络阶段开始和结束的特征图来尊重梯度的变化，在我们的实验中，在 ImageNet 数据集上以相同甚至更高的精度将计算量减少了 20％，并且在 MS COCO 目标检测数据集上的 AP 50 方面明显优于最先进的方法。 CSP-Net 易于实现且足够通用，可以应对基于 ResNet、ResNeXt 和 DenseNet 的架构。
AIDF-CRI背景的投资组合分析师实习生
亚洲数字金融学院（AIDF）是NUS的大学级研究所，由新加坡货币管理局（MAS），国家研究基金会（NRF）和NUS共同创立。AIDF渴望成为思想领袖，金融科技知识中心，以及用于开发数字金融技术以及培养亚洲当前和未来金融科技研究人员和从业人员的实验地点。信贷研究计划（CRI）是根据AIDF的非营利组织。开创了“公共良好”信用风险措施，该计划致力于推进大数据分析并为学术和专业社区提供直接有用的信用情报。
EDC媒体背景模板 - 2025年3月
截至3月4日，特朗普总统已向美国进口进口征收25％的关税，并对能源进口征收10％的关税。一场长时间的贸易战将对加拿大的经济和加拿大人造成巨大后果，而EV制造和农业等重要部门可能首当其冲。关税可能会使无数的加拿大就业机会处于危险之中，破坏该国的国内外投资，并随着公司成本转移给消费者而重新点燃通货膨胀。加拿大对这些不合理的关税的反应必须集中在保护最受影响的加拿大工人和企业以及已经为生活成本而苦苦挣扎的脆弱家庭中。应对特朗普对关税的威胁和全面爆炸的贸易战，加拿大政府征得了自己的报复性关税。自身的报复性关税可能不会阻止特朗普政府，也不会充分提高加拿大的谈判立场。加拿大政府应使用其最强大的工具，并采用反对措施，以建立财政部，以减轻工人和社区的打击，并使加拿大长期从对石油和天然气的依赖。确保加拿大工人和家庭得到保护
PIA背景
关于该项目的途径联盟（加拿大自然资源，cenovus，conocophillips，帝国石油，梅格能源，阳光能源）提议在艾伯塔省东北部建立一个庞大的碳捕获和存储（CCS）网络。该项目将是加拿大最大的项目 - 世界上最大的项目之一。公司提议从麦克默里堡地区捕获13个油砂设施（最终达到20）的二氧化碳，将其通过超过600公里的管道运输到冷湖区，将二氧化碳将通过16-19 Injections通过16-19注射井注入巨大的地下储藏室。虽然途径联盟尚未指定其打算注入二氧化碳的确切土地，但该省的艾伯塔省政府碳封存地图表明，CNRL（代表途径代表该项目）具有大约18,000 km2的评估许可。支持者声称该项目将从13个途径联盟成员的油砂设施中永久存储约100-1200万吨二氧化碳（MT）。，这些设施每年发射约40吨Co 2。油砂的年度排放量在2022年为86吨，自1990年以来增长了467％。公司希望该项目将于2030年完成，该项目的预期寿命约为50年。但是，所涉及的公司尚未制作