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液化天然气价值链的可靠创新启用加拿大的净零旅程
所有部门都必须加速脱碳工作，同时开发高效且集成的能源系统以实现净目标。在基本案例情况下（见图），与2005年的水平相比，加拿大的电力部门预计将在2030年将排放量减少90％，而其他部门预计将降低进度。增加电气化将使难以消除运输，建筑物和重工业等艰难部门的脱碳化。为了增加电气化，必须在靶向最小的系统范围成本增加的同时，在发电，传输，分配和利用中取得进展，而不是有选择地利用孤岛中某些技术的选择。加拿大的碳定价计划将提高可预测性，促进创新，并使技术能够减少排放。总体重点必须通过技术中立的方法来实现目标和时间表，以实现必要的减少，同时为更深入的减少，进一步的创新和随着时间的推移增加就业机会。
启用低延迟工作负载技术指南
许多NFV工作负载必须以低潜伏期的形式交付才能满足严格的服务水平协议。这些工作负载中的许多具有独特的特征。该软件通常以轮询模式运行，从CPU的角度来看，利用率为100％。这是因为指令总是由CPU核心执行。使用数据平面开发套件（DPDK）的应用程序是此软件体系结构的典型特征。对于内核驱动程序，DPDK中使用的轮询模式驱动程序（PMD）似乎是100％忙碌的，即使可能有很少的数据包流动。因此，在100％利用案件中的内核电源州长并不总是适合电源管理，因为由于投票驱动程序的投票性质，核心利用总是被视为100％忙碌。除了投票外，DPDK软件线程通常不会与其他工作负载共享内核，并且通常与OS调度程序隔离，这意味着它们可以控制电源技术而不会影响核心上运行的其他软件。
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在边缘网络中启用多播切片
摘要 — 电信网络正在经历一场颠覆性的转变，转向在用户附近具有虚拟化网络功能 (VNF)（例如防火墙、入侵检测系统 (IDS) 和转码器）的分布式移动边缘网络。这一转变将使网络服务（尤其是物联网应用）能够作为具有一系列 VNF 的网络切片进行配置，以保证其连续数据和控制流的性能和安全性。在本文中，我们研究了边缘网络中物联网应用多播流量的延迟感知网络切片问题。我们首先通过将问题转化为整数线性规划 (ILP) 来提出精确解。我们进一步设计了一种具有近似比的近似算法，用于单个多播切片的延迟感知网络切片问题，目标是在网络切片的延迟要求约束下最小化其实施成本。给定多个多播切片请求，我们还提出了一种有效的启发式算法，通过探索总计算资源需求和延迟要求之间的非平凡相互作用的影响，可以接纳尽可能多的用户请求。然后，我们研究了具有给定延迟保证级别的延迟导向网络切片问题，考虑到不同类型的物联网应用具有不同级别的延迟要求，我们提出了一种基于强化学习 (RL) 的有效启发式算法。最后，我们通过模拟和在实际测试平台上的实现来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提出的算法很有前景。
GEF-8生物多样性启用活动
启用活动摘要：国家生物多样性战略和行动计划（NBSAP）的实施在全球范围内已经变化，有些国家取得了重大进展，而另一些国家则落后。全球生物多样性前景5（GBO-5）报告于2020年发表，该报告强调，尽管各国在设定目标和制定政策方面取得了重要进展，但NBSAPS中包含的许多国家目标与生物差异2011 - 2020年生物生物生物生物生物生物生物的战略计划的范围或野心水平不符。NBSAP的实际实施缓慢且不足以解决持续的生物多样性损失。进一步的信息从当事方为公约准备的国家报告中揭示了进度的例子，如果扩大规模，可以支持实现2050年与自然和谐相处的2050年愿景所必需的变革性变化。
启用变革技术（EPSRC CDT）
每个大学内都有一个为毕业生提供的广泛支持框架。您的大学将从其高级成员中分配给您的大学顾问，通常是在同志主题中，他们会不时与您见面，并可以与谁联系，以获取有关学术和其他事项的其他建议和支持。在大学里，您也可以与毕业生和/或高级导师的辅导员联系。毕业生的导师是学院的院士，对研究生的利益和福利特别责任。在一些大学中，高级导师还将担任毕业生的老师。每所大学还将有其他可以提供个人建议的人。
启用人工智能的临床试验
在过去的十年中，在包括医疗保健在内的许多行业中，人工智能（AI）支持算法的研究大大增加。特别是在诊断过程中依靠大量数据的专业，例如放射学和病理学。通过这些建模技术的初始开发通常使用绩效评估，仅限于实验室环境中的回顾性数据，[1]。要实现潜力，并将这些模型纳入生产中，需要进行其他临床测试；确保现实世界的绩效，有效性和安全性。但是，目前，此类研究的尝试相对较少，并且大多数依赖人群或非随机测试，[2]。最近，使用机器学习的心电图（ECG）分类的开发达到了回顾性数据的各种任务的理想性能，例如[3]。同样，这种ECG分类模型需要在部署前进行进一步的临床测试，[4]。然而，临床试验需要全面的准备工作；两者均与研究设计有关，尤其是在启用基础设施，连接基础医疗保健系统的一部分方面。特别是，允许预测模型实时运行，临床医生可以与推理结果相互作用。那么，我们如何设计一个支持AI在包括临床试验在内的AI有效发展周期的基础设施？1通讯作者：Akershus Universitetssykehus HF，1478Lørenskog，挪威Arian Ranjbar；电子邮件：arian.ranjbar@ahus.no。这项研究由Nasjonalforeningen为Folkehelsen提供资金，部分基础设施由Novartis Norway AS赞助。