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2023 年欧洲深度科技报告
量子计算、人工智能的首次亮相或新的蛋白质设计解决方案都引起了极大的兴奋。麦肯锡公司称，仅人工智能一项就可能在未来十年为全球经济再增加 13 万亿美元。核聚变或癌症治疗的潜在价值难以估量。
巩固国家在人工智能领域的深厚能力
自 2017 年人工智能新加坡 (AISG) 成立以来，我们一直致力于打造一个充满活力且可持续的人工智能生态系统。通过汇集新加坡的研究机构和人工智能初创企业和公司，让他们可以共享知识并开发产品、人才和工具，我们可以发展推动数字经济向前发展的关键能力。
Candee-2023：概念
Candee-2023：Concept Candee- -2023是印度信息技术与管理研究所的联合活动，以及意大利国家新技术，能源和可持续经济发展机构，组织起来，旨在将科学和技术社区汇集在一起，以分享其在材料中的能源和特征技术方面的特定环境和特征性领域的材料的进步经验。各自领域的著名科学家将与年轻参与者分享他们的经验和知识，而年轻参与者则有望促进对高级材料的研究活动。由于软件和硬件技术的进步，已经开发出了复杂的工具来综合，表征和建模智能材料，并以控制行为的长度尺度进行智能材料。这种能力对于发现过程是变革性的，因此具有重要的竞争优势。在高性能计算中已经证明了能力最大的增长。这种改进的速度没有显示出削弱的迹象，这使计算机模拟和前所未有的忠诚度的模型的开发。我们小组从2009年到2019年组织的一系列研讨会和会议的参与者的压倒性反应激励了我们组织有关能源和环境的纳米材料和设备的会议。它还旨在使年轻参与者在当前材料科学领域的领域敏感，以使他们有助于追求优质的研究。在某种意义上，年轻的化学家，物理学家，生物学家和工程师将参加会议非常重要，这使其本质上真正跨学科，以便不仅了解新方法，而且还分享了他们在Nano的制备，分析材料和设备的研究结果，并在药物，自动型，化学，化学，电子工程和其他电源，电子工程和其他工具中的应用程序中进行分析。自2008年以来，ABV-IIITM Gwalior工程科学系的CNT LAB的高级材料和纳米电子研究小组正在积极促进基本以及应用特定的材料和设备建模研究。本次会议是CNT实验室的15年成功材料研究小组的庆祝活动，以及建立Gwalior的ABV-IIITM 25年。
阿伯丁社区学习与发展计划2021-2024
阿伯丁城市的地方结果改善计划和基础的北部，南部和中央地点计划将阿伯丁的愿景视为“所有人都可以繁荣的地方”。这个社区学习与发展（CLD）计划通过为在组织中直接和间接地在阿伯丁提供CLD服务的组织之间提供更大的协作框架来支持该愿景和计划的交付（有关关键CLD合作伙伴列表，请参见附录1）。该计划旨在动态和灵活，响应并适应新兴的需求和优先级。学习改变生活，使我们为所有人打开机会，以实现我们的全部潜力。每个人都应该有机会学习，发展和参与他们的社区，以增强他们的生活并为繁荣的社区做出贡献。有效的社区学习和发展（CLD）正在改变人们，家庭和社区的生活。它激发了思想，野心和公民身份。它可以帮助我们的城市和我们的社区蓬勃发展。社区学习和发展带来了早期的干预和预防重点，为年轻人和成年人提供生活，学习和工作的技能，以解决个人和社会发展，积极的公民身份以及个人健康和福祉问题，并赋予人们作为个人和社区的人们的能力，以对生活进行积极的改变。我们将提供CLD的机会，以提高我们城市人们的信心，自尊和福祉，以变得更快乐，更积极，并觉得他们可以改变自己的生活，而且对他人也有所作为。它还专注于不断发展的社区主导的团体和服务，使社区更具凝聚力，可持续性，能够更好地克服他们所面临的挑战，并与社区群体合作，以支持他们保持良好，可持续和独立的社区学习和发展的社区学习和发展实践至关重要的作用，在确保人们面临歧视和障碍的人们中起着影响力和能力的能力来影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活，从而影响他们的生活。我们将继续与学校合作并提供家庭学习，以确保我们城市最贫困地区的学生与来自富裕地区的学生的生活机会相同。我们将确保人们获得并建立生活和工作的基本技能，包括英语和阅读，写作和算术。我们将在各种平台上发展数字技能，以确保人们对数字世界提供的优势和机会所需的信心，并受益于数字世界。我们将激发
深入研究遗传谱系
Y染色体测试的实用技巧•Y-chromosoms DNA测试可以确认两个人共有一个共同的男性祖先，但该测试并不指出该祖先的特定身份。但是，Y染色体DNA测试以及其他DNA测试和传统的家谱研究可以证明祖先的身份。•两名男性的匹配单倍群并不一定表示“ Y-DNA匹配”。某些单倍群对于许多人来说是常见的，例如R-M269，这在欧洲男性中很常见。通过比较遗传距离（突变）来确定两个人是否具有共同的男性祖先。•Y-染色体DNA测试最好用于与特定问题有关的解决问题。与常染色体DNA不同，Y染色体DNA测试通常对DNA匹配的“捕捞”不起作用。但是，有时可能有助于识别或确认被收养者的姓氏。•推荐的测试计划是首先在Y-37级别与FTDNA进行测试。如果匹配似乎在家谱时间范围内与之相关，则可以将测试升级到Y-111以进行进一步分析。如果考试者在Y-37级别没有任何相关或密切的匹配项，则升级测试将没有任何好处。•23andMe不提供Y-DNA SNP测试；但是，他们为接受测试者提供了预测/估计的Y-DNA单倍群。23andMe检验可用作确定两个人是否可能是y染色体DNA匹配的基础。
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。
使用深度学习的实时语音克隆
该项目是机器学习域，并且使用高级通用编程语言Python完成了实现。我们的目标是设计一个模型För，根据用户选择将任何文本转换为两个步骤，即克隆目标语音和文本到语音综合的声音。我们比较了三个模型，发现SV2TTS符合我们的要求。尽管我们可以理解，语音克隆是滥用该技术的可能性的领域，但我们也不能否认合成文本是高科技的进步和人为形成的语音形成，鉴于要说的文本。
美国宇航局的深空探索计划
月球到火星架构 为了成功实现人类在深空的持久存在，NASA 战略性地优先考虑硬件开发，首先是该机构广受认可的探索蓝图及其支持性的月球到火星目标，这些目标是在世界各地专家的意见下制定的。每个目标都通过系统工程流程分解，得出架构元素，例如火箭、航天器、探测器、宇航服、通信中继等，这些元素将逐步开发并运送到月球和火星，以进行长期的、人类主导的深空科学发现。架构本身由多个部分组成，NASA 可以将架构分解为易于管理的部分，以集中和优先考虑其分析工作并与合作伙伴进行协调。架构各个部分 — 人类重返月球、基础探索、持续月球演化和人类登陆火星 — 如下所述。