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西蒙·比克顿
Simon Bickerton 教授，奥克兰大学机械与机电一体化工程系主任 Simon Bickerton 是奥克兰大学机械与机电一体化工程系的教授兼系主任。他于 1993 年毕业于同一系，获得机械工程学士学位，随后于 1999 年在特拉华大学复合材料中心获得博士学位。Simon 随后返回新西兰，在奥克兰大学担任学术职务。2012 年，他从大学休假，在德国慕尼黑的宝马集团任职。在那里，他任职于负责制造结构碳纤维部件的部门，重点是宝马 i 项目。Simon 于 2015 年回到奥克兰大学的学术岗位，专注于可持续复合材料制造以及多功能材料和系统。他曾担任先进复合材料中心主任，以及新成立的先进材料制造与设计中心的联席主任，任期至 2024 年 2 月。
ISG Renewables 为林肯郡的 Bicker Fen 太阳能公园提供能源。Innova 新闻稿，2024 年 3 月 12 日 Bicker Fen（以前称为 Manor Farm），22。
ISG Renewables 为林肯郡的 Bicker Fen 太阳能园区通电。Innova 新闻稿，2024 年 3 月 12 日 Bicker Fen（之前称为 Manor Farm）是一个 22.6MWp（24.2 GWh）太阳能园区，由 Innova 和 Schroders Greencoat 的合资企业 ISG Renewables 所有，于 2024 年 3 月 12 日星期二成功通电。该场地最初由 Innova 开发，于 2022 年 5 月获得规划许可，并在 2022 年 7 月的拍卖会上被英国商业、能源和工业战略部授予不同合同 (CfD)。Innova 的交付团队负责管理设计、模块采购以及 EPC 和 ICP 施工合同。Bicker Fen 太阳能园区随后于 2023 年 9 月被 ISG Renewables 收购，这是合资企业在未来三到五年内融资、建设和运营 5GW 可再生能源容量的雄心的一部分。目前，该场址的通电工作已完成，将移交给 Innova 的内部资产管理团队，与 Carn Nicholas 一起监督其运营和维护。Carn Nicholas 于 2023 年 2 月被 ISG Renewables 收购。Innova 联合首席执行官兼创始人 Andrew Kaye 表示：“经过成功的建设期，我们很高兴为 Bicker Fen 太阳能园区通电。现在 Bicker Fen 产生的能源足以为当地 2,266 户家庭供电，每年将节省 5,020 吨碳，使英国向净零排放又迈进了一步，并减少了对化石燃料的依赖。 “我们期待在未来数月和数年内看到 Bicker Fen 太阳能园区对环境和当地社区产生的积极影响，并继续加强和发展我们与 Schroders Greencoat 的关系。” 关于 Innova Innova 是一家具有前瞻性的可再生能源企业，在伦敦和切尔滕纳姆的两个办事处拥有 120 多名员工。 Innova 的长期使命是利用多种技术创建公用事业规模的可再生能源项目，让大型能源密集型用户脱离电网，积极改善环境，造福当地企业和社区。Innova 将通过继续开发、建造和运营一系列创新、环境可持续的长期可再生能源解决方案来实现这一使命。到目前为止，
Bicknell鹅口疮的恢复策略（Catharus Bicknelli）...
Bicknell的鹅口疮恢复可行性评估新不伦瑞克省Bicknell的鹅口疮恢复可行性评估于2022年春季完成。发现比克内尔在新不伦瑞克省的鹅口疮是可行的，尽管栖息地丧失的威胁在越冬，而温暖的气候对整个省的繁殖栖息地的影响不确定。在这种情况下的恢复将定义为该物种在该省西北地区和西北地区的凉爽，高海拔森林中该物种在可行的种群水平上的持久性。该物种仍然可能发生在沿海地区，尤其是沿芬迪湾，但是恢复其自然生态分布这一方面的潜力受到限制。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。