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CSIR-NAL 签署的 NDA / MoU / 协议
167 谅解备忘录，为正在进行的 SARAS MKII（14 座/19 座飞机）项目进行合作研发，探索国内和全球国防和民用市场的商业机会，在 50 或 60 座大型飞机的开发中进行合作研发和技术支持，评估和开发国内和全球市场潜力，并在 EASA 和 FAA 审批期间提供支持等。
确保数字能源基础设施的技术援助
ICS工业控制系统恶意软件软件是专门设计用于破坏，损害或获得未经授权访问IT或OT系统中计算机系统脆弱性弱点的 它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标它们可以通过缺陷，功能或用户错误发生，而攻击者将寻求利用其中的任何一个，通常结合一个或多个，以实现其最终目标
ERC 资助的研究创造支持成功公司...
需要进行概念验证的想法是一种基于单次散射扫描 (SISCAN) 的新型短激光脉冲实时表征设备。通过技术验证和商业活动，我们将展示该概念的功能，评估和降低风险，并准备利用增加的商业潜力，满足激光制造商以及科学和商业领域的激光用户的需求。
多年来的临床研究的想法，期望和观点...
“综合” SFF，卓越中心（来自OCBE的5个PI，包括主管A. Frigessi）：•将通过开发理论，方法，模型，模型和算法来改变机器学习，这些理论，模型，模型和算法可以利用知识以及数据•建立在世界一流的统计学家，逻辑学家，逻辑学家和机器学习研究人员的独特团队中，他们将与知识的基础联系起来•实现知识的基础，并将其建立在基础上，将其构成重要的基础。域专家
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
HrvojeKušić教授，博士裁缝光催化材料...
为了收获太阳光谱的更广泛的部分，是利用可见光激活的关键要求，Tio 2（或类似的半导体材料）结构 - 培训工程已经采用了各种策略，包括通过合并金属（Fe，Cu，Cu等）来修改。或非金属（N，S，C，P等）进入晶体网络或使用其他半导体开发复合材料（Bivo 4，G-C 3 N 4，SNS 2，CuO等）协同利用单个组件提供的优点。除了调整频带间隙以增加太阳照射的收获，抑制E- / H +重组和微调表面特性（例如< / div>主动区域和缺陷含量）也很高。也可以通过用贵金属（AG，PD，PT，AU等）装饰各种策略来抑制E- / H +重组和有效的电荷分离。< / div>或与（i）导电聚合物产生核心壳结构的复合材料，（II）类似石墨烯的材料（（（还原）石墨烯 - 氧化物），碳纳米管或量子点，后两者也有助于增加特定表面积。
寻找具有类似人类认知和推理能力的可信、透明的智能系统
目前，我们看到人们对人工智能 (AI) 产生了浓厚的兴趣，尤其是对深度学习 (DL)/深度神经网络 (DNN) 的兴趣。原因之一似乎是此类系统所实现的无与伦比的性能。这导致人们对此类技术寄予厚望，这些技术通常被视为万能的解决方案。但大多数此类系统无法解释做出特定决定的原因（黑匣子），有时在其他系统无法解释的情况下会惨遭失败。因此，在医疗保健和国防等关键应用中，从业者不喜欢信任此类系统。尽管 AI 系统通常是从大脑中汲取灵感而设计的，但真正意义上利用大脑线索的尝试并不多。我们认为，要实现具有类似人类推理能力的智能系统，我们需要利用脑科学的知识。在这里，我们讨论了一些可能有助于设计智能系统的脑科学发现。我们解释了透明度、可解释性、从几个例子中学习以及 AI 系统的可信度的相关性。我们还讨论了一些可能有助于在学习系统中实现这些属性的方法。
消费者驱动的人工智能和机器人自动化...
能源成本上升和气候变化推动了通过降低二氧化碳排放、提高能源效率和开发可重复使用或可回收包装来提高可持续性的需求。知情的消费者要求产品具有更高的质量和透明度，有些消费者优先考虑成分而不是品牌。制造商正在投资循环经济商业模式，以提高效率并满足消费者对可持续产品和服务日益增长的需求。
![arXiv:2004.08681v3 [quant-ph] 2020 年 10 月 21 日](/simg/5\54629a20e2a980c7278538293c6c1948ab71ba1c.webp)
arXiv:2004.08681v3 [quant-ph] 2020 年 10 月 21 日
所有已知例子都表明经典模拟算法与量子绝热量子计算（StoqAQC）之间存在指数分离，这些例子都利用了将绝热动力学限制在有效对称子空间的对称性。对称性产生较大的有效特征值间隙，从而使得绝热计算高效。我们提出了一种经典算法，从任何 k 局部量子汉密尔顿量 H 的有效子空间中进行亚指数采样，而无需先验了解其对称性（或近似对称性）。我们的算法将任何 k 局部汉密尔顿量映射到图 G = ( V, E )，且 | V | = O (poly( n ))，其中 n 是量子比特的数量。鉴于 Babai [ 1 ] 的著名结果，我们利用图同构来研究 G 的自同构，并得出 | V | 中的算法准多项式。用于从 H 的有效子空间本征态中生成样本。我们的结果排除了 StoqAQC 与经典计算之间的指数分离，这种分离是由 k -局部汉密尔顿函数中的隐藏对称性引起的。我们对 H 的图形表示不限于 stoquatic 汉密尔顿函数，并且可以排除非 stoquatic 情况下的相应障碍，或者有助于研究 k -局部汉密尔顿函数的其他属性。