本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务,并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
标准DNA许可证,并且只能用于:(a)备用客户设备在主要客户设备(例如,网络中断)或(b)负载平衡的主要客户设备(例如,将网络TRAIN)分布在主要客户设备和负载平衡辅助客户设备之间,以防止任何单个客户设备变得超负荷。您对HA DNA许可的使用应受到以下约束:(1)运行标准DNA许可证和HA DNA许可证的客户设备必须物理位于同一站点中,HA DNA许可的数量不得超过标准DNA许可证的数量(2)总计,不超过标准DNA的总组合DNA驾照和配对的标准DNA驾照的总和不超过标准的DNA驾照,并且(3)在同一站点配对的HA DNA许可证和
许可证,用于在没有外站连接的高度安全或气隙环境中部署产品。您对产品的使用均受到以下约束:(1)PLR许可的数量不得超过标准的CAT8KV DNA许可证的数量,(2)您获得PLR许可的权利在DNA订阅到期后结束,如果您不续签DNA订阅,则不得及时返回PLR许可证,除非您将不再使用plr许可,否则您将不再使用PLR许可证,否则您将符合cisco(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)(3)您订购了与PLR许可证分开的其他CAT8KV DNA许可证。
一种集成的研究方法将解锁未来清洁能源解决方案所需的创新,并提供了在2050年之前实现Shell的Net-Zero Exmissions Grassions的最佳机会。催化剂和分析技术副总统在休斯顿壳牌技术中心(STCH)以及旨在满足Shell未来能源技术计划的创新研究需求的全球范围内提供最先进的能力。此外,该小组的实验足迹既可以为当今的能源需求和材料开发产品,这些产品将用于过渡到将来的技术。在本文中由制造技术服务团队协调的领导科里·埃文斯(Corey Evans)协调,壳牌研究经理介绍了材料领域副总统的能力(杰夫·科贝(Jeff Kobe),经理,水力发电催化剂);测量(Smita Edulji,经理色谱法);数据和数字(Carla Preston,经理数据分析);和建模(加里·威尔斯(Gary Wells),过程研发团队负责人)。这些是推进能源过渡中技术的一些关键构件。
在本报告中,我们描述了在 NeurIPS 2021 上举办的开放催化剂挑战赛,该挑战赛的重点是使用机器学习 (ML) 来加速寻找可以驱动将可再生能源转化为可储存形式的反应的低成本催化剂。具体来说,挑战赛要求参与者开发用于松弛能量预测的 ML 方法,即给定吸附质-催化剂系统的原子位置,目标是预测系统松弛或最低能量状态的能量。为了在这项任务上表现出色,ML 方法需要近似密度泛函理论 (DFT) 中的量子力学计算。通过对这些进行准确建模,可以估计催化剂对化学反应总体速率的影响;这是筛选潜在电催化剂材料的关键因素。挑战赛鼓励整个社区在这项任务上取得进展,获胜方法将直接松弛能量预测相对于之前的最先进水平提高了约 15%。
通过逐步改进,货运物流公司不仅可以加速脱碳工作,而且可以将自己定位为长期成功的竞争和气候意识的市场。货运物流领域的早期技术采用者很可能会实现减少温室气体排放和竞争优势,以吸引旨在减少范围3排放的客户。其他重大的好处将来自提高运营效率,允许较低的成本结构和更好的资本部署可能性。AI的采用有望成为行业前往零净未来的旅程的变革转变。
银行,金融服务和保险业(BFSI)正在迅速转变。曾经依靠利息收入,金融机构如今正在探索各种收入来推动增长。基于费用的服务的出现 - 包括付款处理和财富管理等传统产品以及嵌入式融资和共同品牌产品等创新模型,都有很大的机会。然而,竞争加剧了金融科技公司和新型银行的兴起,这些公司和新鸡的兴起正在以数字优先,以客户为中心的解决方案破坏该行业。要成功,金融机构必须在提供卓越的客户体验的同时优化收费收入。人工智能(AI)有望成为游戏规则改变者,使机构能够从数据中提取宝贵的见解,个性化定价策略并保持竞争的领先地位。
分析现有数据集的新方法。我们还对向在 AI/ML 方面经验不足的研究人员介绍 AI 和 ML 的提案感兴趣。汇集多学科团队并发展未来 AI/ML 研究合作的提案也将引起人们的极大兴趣。此外,鼓励开展具有获得外部资助潜力的试点项目。研究人员应考虑他们提出的项目如何符合特定资助机构的优先事项(例如,NSF 的 AI 主题;NIH、DOD 和 USDA 的明确 AI 兴趣)。解决 AI 基础问题、其在科学和工程问题中的应用以及其对社会的影响的项目属于本 RFA 的范围。
DBM 汇集了来自全球的 CSP、SI、产品和服务参与者,无论大小。它展示了安全无摩擦的合作伙伴协作如何为应对复杂的行业挑战带来不同的视角。DBM Catalyst 是一个很棒的体验和概念验证机会,它启发并充实了本文。本文的范围本文旨在介绍数字业务市场 III 催化剂、其各种合作伙伴、他们为 DBM 带来的功能以及他们的各种功能如何以可重复的模式结合在一起。本白皮书不包括催化剂团队制定的详细蓝图模式。DBM 将向所有 TM Forum Frameworx 类别提交意见,以帮助希望参与 DBM 活动的组织 – 了解他们在 DBM 中的参与会是什么样子。本文档或提交给 TM Forum 的材料都不会提供或旨在提供组织获取和交付 DBM 功能所需的深度级别。鼓励任何希望参与此主题的组织通过任何已经参与 DBM 的组织进行联系,以寻求参与。