理事会主席—— J OHN CROMPTON(曼彻斯特)副主席—— ERNEST T. HOLDSWORTH(布拉德福德) W. LAWRENCE BALLS(曼彻斯特) WILLIAM HOWARTH(博尔顿) ALDRED F. BARKER(利兹) JW KERSHAW(奥尔德姆)。FW BARWICK(曼彻斯特) JOSEPH H. LESTER(曼彻斯特) WILLIAM T. BOOTHMAN(博尔顿)。弗雷德里克·莱 (罗奇代尔) G. 克拉珀顿 (阿瑟顿、曼彻斯特) 弗兰克·纳斯密斯 (曼彻斯特) AW 克罗斯利 (曼彻斯特) 哈里·尼斯贝特 (曼彻斯特) JF 克罗利 (伦敦) J. 罗宾逊 (布拉德福德) HP 柯蒂斯 (曼彻斯特) EA 斯威夫特 (布拉德福德) W. 戴维斯 (诺丁汉) 卢克·索恩伯 (伯恩利) 亨利·P. 格雷格 (曼彻斯特) 约翰·F. 怀特 (布拉德福德) 奥斯卡·S. 霍尔 (伯里) RS 威洛斯 (曼彻斯特) W. 哈里森 (曼彻斯特) JC 威瑟斯 (曼彻斯特) RS 海沃德 (加拉希尔斯) T. 伍德豪斯 (邓迪) SH 希金斯 (邓巴顿)
科学不仅在本世纪是必要的,而且自古代文明开始以来,在整个人类历史上都至关重要,尽管它可能不被视为科学本身,但简单地利用知识为整个社会带来利益是必不可少的(Chai 等人,2019 年)。坦率地说,我们现在比以前更需要科学,因为我们自身进化和发展的奇点和威胁正在呈指数级增长,所以我们应该重新引导科学的使用,以造福人类。技术当然可以为整个地球带来和平。就像人类知识的任何其他领域一样。更具体地说,我可以举一些例子,其中之一是在法律系统中使用算法,通过人工智能进行面部识别,这意味着对大量人口进行更有效的监控,特别是在威胁无处不在的大型现代化城市中(虽然这听起来可能不道德,或者对每个人都有很高的控制权,这非常有争议),甚至技术在全球商业中的应用,它可以使公民增加日常贸易,从而产生更多收入,因此贫困和暴力将大大减少。因此,是的,技术确实可以为世界带来和平(Axworthy 和 Dorn,2016 年)。
虽然这种关注、精力和创业精神的爆发为扩大非洲疫苗生产带来了乐观情绪,但也带来了市场担忧。对于 CHAI 来说,有两个问题是首要关注的。第一个担忧是 AVM 工作可能会危及过去 20 年在确保向中低收入国家持续、低成本供应疫苗方面取得的成果。中低收入国家疫苗接种率的提高只有通过广泛的降价和全球持续供应才有可能实现。然而,由于疫苗生产的监管审查严格、利润微薄和交货时间长,疫苗市场很脆弱。因此,需要仔细规划,以确保支持非洲疫苗生产不会导致价格上涨和全球供应安全下降。第二个担忧是,由于该领域的“初创”情况,不协调的合作伙伴计划会导致工作重复、计划冲突,并最终浪费资源和精力。为了最大限度地发挥影响,必须在全球、区域、国家和制造商层面进行协调。
人工智能(AI)是计算机系统的开创性进步,具有执行传统上需要人类智能的任务的独特能力,例如学习,推理,解决问题和决策(IBM,2023年)。Sætra(2021)指出的这种技术进步正在为各个部门开放新的机会,教育是受影响最大的地区之一。因此,AI转变教育方法和教学策略的潜力是巨大的,有望在教学过程中构思和实施教学过程的重大转变(Alkanaan,2022)。在科学教育领域,AI的有效整合与科学教师的准备和准备有关。切列夫科瓦和卡罗尔奇(2018)强调了这一必要性,强调科学教师是教室中教育技术的重要实施者。他们在利用AI工具方面的看法,意愿和能力在确定这种整合的功效和成功方面至关重要(Sallam等,2023)。他们的作用在采用和应用AI中的科学教育以及认识和认识到这一技术融合所带来的挑战和机遇方面是不可或缺的(Barsoum等,2022)。教育中AI的融合日益增加引起了人们广泛的关注,强调了其革命性的传统教学和学习过程的潜力(Barsoum等,2022; Sallam等,2023)。需要考虑几个因素,以更好地理解科学教师在课堂上实施AI的准备。这种趋势的特征是强调利用AI来增强学生对科学概念的理解并发展21世纪的技能(Chiu&Chai,2020年)。在该领域中,AI将传统的教育方法转变为更具吸引力,个性化和以结果为中心的体验的潜力在该领域得到了很好的认识(Sætra,2021年)。然而,这些进步的实现在很大程度上取决于教育的准备和接受,尤其是在科学教育领域,在该领域,AI的影响可能很大(Ayanwale等,2022; Lindner等,2019)。这些因素包括教师对AI的态度,他们对使用AI工具的自我效能感,对AI整合益处的期望以及他们在AI教育中获得资源和培训的机会(Ayanwale等,2022)。补充,必须在学校环境的背景下评估将AI集成到科学教学中的可行性。教师的观点对于确定在教学科学中使用AI的准备就至关重要(Chiu&Chai,2020; Su等,2022),因为它们对于评估AI
此认证供应链需求计划与预测专业人员 (CSCD™) 计划旨在为您提供强大的学习体验,并将您打造成需求计划与预测专家。该计划将为您提供掌握需求计划与预测艺术所需的知识,包括最新的统计模型和技术,如回归分析和指数平滑法。通过全面了解如何从供应链中所有相关利益相关者收集数据,您将能够使用强大的工具(如指数平滑法 (ETS) 和自回归综合移动平均线 (ARIMA))准确预测销售并满足客户需求。您将学习如何构建有意义的关键绩效指标 (KPI) 和指标来衡量需求计划和预测流程的有效性,以及如何简化供应链流程以提高效率和提升绩效。此外,您还将获得将销售与运营计划 (S&OP) 数据转化为可操作见解的技能,从而提高客户满意度和成功率。
会话1 | 1-2:30pm 1 Akita, Keitaro Associate Research Scientist, Medicine (Cardiology) “Prediction of Heart Failure Hospitalization in Patients with Hypertrophic Cardiomyopathy Using Plasma Transcriptomics” 2 Álvarez-Torres, María del Mar Postdoctoral Research Scientist, Systems Biology “Unveiling the functional impact of Glioma Non-Coding Germline Variants using Large Language Models” 3 Baranowska, Julia Postdoctoral Research Fellow, Medicine (Cardiology) “Association of Sex Mismatch with Allograft Rejection after Heart Transplantation - Molecular Microscope Diagnostic System (MMDx) results” 4 Bedir, Nur Postdoctoral Research Scientist, Medicine (Endocrinology) “PI3K Inhibition with Single Dose Alpelisib as a Model of Insulin Resistance in Healthy Adults” 5 Beg, Ayesha小儿研究科学家,“ rpon-气道伊斯托酯轴调节慢性感染中的铜绿假单胞菌病原体。” 6 Carcassi,Olga Beatrice副研究学者,建筑,规划和保存“生物纤维3D打印地球建筑” 7 Chai,辛西娅博士后研究科学家Zuckerman Institute,“果蝇逃脱电路的机制”
Invited Talks Microsoft Research, Attributing model behavior at scale 2023 TrustML Young Scientist Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2023 Stanford MedAI Seminar, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 Google Brain, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 SIAM Mathematics of Data Science, Datamodels: predicting predictions from training data 2022 OpenAI, Datamodels:预测训练数据2022 Samsung AI中心的预测,对2020 MIT视觉研讨会的深度学习现象的经验分析,确定数据集复制2020年伯克利CHAI中的偏见,仔细研究了深度政策梯度算法2020 Microsoft研究,Microsoft研究Microsoft Research,如何批量正常化?2019 Simons Institute,对抗性示例不是错误,它们是功能2019年两个Sigma,更仔细地查看深度政策梯度算法2019两个Sigma,强大的对抗性示例2018 Intel Labs,3D对抗性示例2018
(香港,2024 年 9 月 26 日)——香港科技园公司(香港科技园公司)欣然宣布,其位于创新园的基础设施项目,包括香港首个商业高性能计算(HPC)服务,已于本月正式投入运营。此外,微电子中心(MEC)也将于今年晚些时候落成。这些关键的基础设施发展对于推动香港迈向新工业化时代至关重要,符合国家提升“优质新生产力”的愿景。香港首个商业高性能计算服务推动智慧城市发展由香港科技园公司主办的香港首个商业高性能计算(HPC)服务现已投入运营。这项开创性的服务为业界提供计算能力、加速工具和数据访问,符合国家超级计算发展战略。启动仪式由创新、科技及工业局局长孙东教授、创新科技署署长李国梁先生主持;香港科技园公司主席查毅博士、香港科技园公司行政总裁黄克强先生及香港科技园公司创新制造业主管黄志强先生。香港特区政府公布的《香港创新及科技发展蓝图》中,其中一个策略性方向是优化创新科技生态圈,推动香港“新型工业化”。政府致力支持先进制造业,包括在香港设立或扩建半导体产业先进制造生产线,并积极推动香港发展成为智慧城市。孙东教授表示:“完整的创新科技产业链需要产业支撑,我们致力吸引和培育更多有利于实体经济和数字经济的战略性科技产业,推动香港‘新型工业化’发展。发展人工智能和微电子产业都是我们的重点。随着全新高性能计算服务和数码港全新人工智能超级计算中心的落成,第一期设施将于今年投入运作,将进一步加强对本地强劲计算能力需求的支持。香港微电子研发中心作为主要租户,也将充分利用微电子中心提供的微电子专用基础设施。”香港科技园公司主席查毅超博士表示:“香港科技园公司致力于推动创新制造业,提供尖端的基础设施和服务,推动合作伙伴取得成功。我们相信,我们处于技术前沿的MEC和HPC服务将大大促进香港的创新和制造发展。”
皇后大道西134號西營盤賽馬會分科診療所6字樓 6/F, Sai Ying Pun Jockey Club Polyclinic, 134 Queen's Road West 筲箕灣柴灣道8號筲箕灣賽馬會診所地下 G/F, Shau Kei Wan Jockey Club Clinic, 8 Chai Wan Road, Shau Kei Wan 香港仔水塘道10號香港仔賽馬會診所B座地下低層 LG/F, Block B, Aberdeen Jockey Club Clinic, 10 Aberdeen Reservoir Road 灣仔軒尼詩道130號修頓中心二字樓 2/F, Southorn Centre, 130 Hennessy Road, Wan Chai 藍田碧雲道223號藍田社區綜合大樓地下 G/F, Lam Tin Community Complex, 223 Pik Wan Road, Lam Tin 石硤尾南山邨南堯樓地下 G/F, Nam Yiu House, Nam Shan Estate, Shek Kip Mei 大嶼山東涌富東街6號東涌健康中心2座1字樓 1/F, Block 2, Tung Chung Health Centre, 6 Fu Tung Street, Tung Chung, Lantau Island 葵涌葵葉街葵盛東邨盛和樓地下及一樓G/F&1/F,Kwai Yip Street,Kwai Chung,Kwai Yip Street的Shing Wo House,Kwai Chung上水石湖墟马会道108-130 - 1/F,Shek Wu Hui Jockey Club Clinic,108-130骑师俱乐部俱乐部,Sheung Shui shuig Shui将军澳宝琳北路99号将军澳赛马会诊所地下g/f/f/f an o沙田沥源街9号沥源健康院9号沥源健康院33/f,Lek Yuen Health Center,9 Lek Yuen Street,Sha Tin sha Tin荃湾沙咀道113荃湾沙咀道B213 b g/f,B Block B,B街区,Lady Trench Tolench polyclinic,Sha Tsui Road 213卫生中心,塞奇街26号,元长
杨涛 * ,柴立人,王刚 中国航天空气动力研究院,北京 100074 * 通讯作者 摘要:针对无人机数字作动器测试问题,该作动器是无人机的关键部件之一,其静动态性能直接影响无人机的机动性能,本文研究了一种全自动数字作动器测试系统,介绍了该系统的硬件和软件设计方案,并进行了应用演示。该系统以 TI 双核微控制器 TMS28377D 为核心,拥有 RS422、RS485、RS232、CAN Bus 等广泛应用于数字作动器的丰富通信接口。此外,测试系统还连接旋转增量式编码器,提供数字作动器的实际位置信息,以及 SD 卡用于实时记录数据。测试系统通过以太网通信与上位机通信,上位机发送命令并接收反馈。本文设计的全自动数字作动器具有可靠性高、升级方便等优点。该自动测试系统在无人机数字执行器的研制、生产和仓储中有着巨大的潜力。