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聚变大师课程 - 卡勒姆聚变能源中心
• 总计 300 个 CAT（其中 90 个为 L6）英格兰、威尔士、北爱尔兰 o 3000 小时名义学习时间，其中 900 小时为 L6 • 总计 480 个 SCQF（其中 60 个为 L9 – 苏格兰级别）苏格兰 • 定义融合本科课程并不是必需的，因为不直接为此进行合作投资，但是，如果作为合作案例的额外好处的一部分呈现，定义本科课程中融合相关/特定内容的名义学习小时数将很有用。
Mphasis 在班加罗尔启动网络融合中心，以提升全球网络安全能力
班加罗尔，2024 年 12 月 4 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专门从事云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布在印度班加罗尔开设新的网络融合中心。这一尖端设施旨在为各行各业的全球客户提供 24x7 高级威胁检测、事件响应和持续威胁监控，帮助组织应对日益复杂的网络安全形势。班加罗尔中心是 Mphasis 网络融合中心的战略补充，该中心专注于利用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和自动化来实时检测、分析和缓解不断演变的网络威胁。通过实施先进的威胁管理实践，包括漏洞和攻击模拟、威胁搜寻和取证分析，网络融合中心将增强组织以无与伦比的精度和速度识别和应对安全事件的能力。 Mphasis 的网络融合中心旨在将网络威胁响应效率提高 60% 以上，并将对供应链漏洞的响应速度提高 50% 以上。通过这个最先进的设施，Mphasis 专注于通过漏洞模拟、泄露凭证保护、攻击面监控、供应链风险监控以及网络钓鱼检测和补救等高级功能将攻击面减少 45%。这种全面的方法使组织能够主动防御不断演变的威胁，同时优化其运营弹性。随着人工智能在网络安全领域的快速应用，Mphasis 有望推动威胁管理的变革性成果。新的网络融合中心提供 IT 和运营技术 (OT) 平台上威胁形势的 100% 可见性，解决常见挑战，例如可变威胁、内部风险暴露以及安全事件日益复杂化。“在 Mphasis，我们致力于提供创新的网络安全解决方案，以保护企业并改变他们管理和缓解网络风险的方式。 Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示：“班加罗尔网络融合中心的启动标志着我们迈出了关键一步，让我们能够借助人工智能驱动的威胁检测和响应，帮助客户领先于复杂威胁。借助这一新设施，我们将巩固我们作为值得信赖的合作伙伴的地位，帮助企业加强网络安全态势并提高运营弹性。班加罗尔网络融合中心的启动标志着 Mphasis 致力于推进网络安全创新的一个重要里程碑，我们利用尖端技术帮助客户保持对新兴威胁的抵御能力。凭借人工智能驱动的行为威胁检测和情境智能，我们的中心提供实时洞察和可定制的仪表板，“让我们的客户能够精准而自信地保护他们的关键资产，”Mphasis 首席解决方案官 Srikumar Ramanathan 说道。Mphasis 致力于通过其应用研发部门 NEXT Labs 内的量子计划来增强网络安全。该计划通过专注于应用研究和开发行业特定解决方案（尤其是在网络安全领域），促进客户向量子时代的过渡。Mphasis 通过提高认识的研讨会、评估和咨询服务，使组织能够利用量子技术来增强安全措施。
使用Oracle Essbase
注意：这里的销售业务部门是订单线中的销售利润中心业务部门。这是因为在Oracle订单管理中，您可以在销售订单线上有一个与订单管理业务部门不同的销售利润中心。如果企业在不同州有多次税收注册，则可以将这些税收注册定义为利润中心业务部门，同时继续使用单个共享订单管理业务部门。金融编排申请将订单生产线的利润中心业务部门用作全球运输和全球销售流量的销售业务部门。但是，如果未在订单行中输入销售利润中心，则订单标题中的业务部门将是销售业务部门。
视觉变压器 - 模式方法的新型融合...
由于疾病的复杂性和有限的数据集大小，大脑MRI图像的阿尔茨海默氏病（AD）分类仍然是一个艰巨的任务。卷积神经网络（CNN）在使用MRI数据的脑部疾病分类方面表现出色，但它们与逮捕全球依赖性无能为力。此外，他们的结果不可解释，这是医疗领域的主要问题。变压器使用注意机制在各种视觉任务上都可以使用甚至超过CNN。本研究提出了一个新型的融合模型，该模型整合了Densenet-121和Vision Transformer的互补优势，以应对这些挑战。通过协同两种体系结构的优势，提出的融合模型提取了全面的图像特征。为了进一步优化特征歧视和计算效率，并入了基于外部分类器的特征选择技术。使用标准指标评估所提出的模型的性能，并与最先进的技术进行比较。结果表明，较高的分类精度为99％，融合模型有效地区分了各个AD阶段。此外，使用类激活图（CAM）可视化模型的决策过程，从而增强对模型预测的信任。我们还提供了Grad-CAM，Grad-CAM ++，Score-CAM和更快的得分摄像机可视化技术的视觉比较，以评估这些技术的性能，以突出显示AD分类的区分区域。
聚变能源技术开发合作机会
• CFS 进行商业化，MIT 进行研究 • SPARC 及其 REBCO 磁铁回答了关键问题：ARC 的高 B、高增益、紧凑尺寸的总体战略是否“有效” • 我们目前的估计是，只有少数几个地方（如氚增殖）尚未证明 ARC 的“基础”科学 • 但需要进行大量的研发才能改善 ARC 的经济前景，特别是如果我们共同希望快速发展它的话。这引出了我今天要讨论的主题
核聚变能否实现净零能源供应？
在建造一座全面运作的核聚变发电厂之前，还有很长的路要走。目前，各种核聚变概念中还没有一个原型发电厂。而且，不仅商业规模的核聚变发电厂的技术可行性尚未得到证实，任何此类发电厂的商业可行性也必须得到证明。换句话说，如果要将核聚变发电厂的愿景变为现实，将需要克服许多重大挑战。许多专家估计，第一座原型或商业发电厂将在 20 到 25 年后才能实现。如果要实现这一点，就需要维持核聚变研究资金，同时推动必要的发展，所有利益相关者都需要密切合作。一些领域，尤其是初创企业界，正在讨论 10 到 15 年的较短时间框架。然而，鉴于目前的研究状况，第一座发电厂似乎不太可能在这么短的时间内建成。因此，核聚变无法为实现法定气候目标做出贡献，也无法在 2045 年之前在德国实现温室气体净零排放，也无法在 2050 年之前在欧洲实现这一目标。核聚变做出的任何贡献最多也只能在这段时期结束时实现，而且会相应微不足道。尽管如此，核聚变发电厂可以帮助满足本世纪下半叶全球电力需求的预期增长。
Yuhei Nozoe Nozoe高级经理，京都融合有限公司共同...
Yuhei Nozoe是一位充满活力的商业领导者，具有良好的推动收入增长的记录，自2023年10月加入Kyoto Fusioneering（KF）以来，包括欧洲，日本和北美在内的主要市场的战略规划工作和关键谈判。他已经监督了融合工厂技术的业务发展，包括成立国际合资企业。通过他的管理，与加拿大核实验室的合资企业Fusion Fuel Cycles Inc（FFC）正在开发尖端的融合技术，这将导致收入的大量增长。Yuhei的专业知识扩展到知识产权管理，供应链战略和业务发展，以增强KF和FFC在全球市场中的地位。他在全球业务发展和能源和技术领域的大规模交易中带来了十年的经验，以实现他目前在KF的角色。扩大融合工程技术的全球商机
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
腰椎不稳定性和退行性椎间盘条件，包括sacroiliac Fusion
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。提交的有关未涵盖的覆盖范围政策伴随的服务的索赔将被否认为未涵盖的索赔。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。在某些市场中，可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他承保范围的确定。
无GPS的精度：在复杂环境中自动无人机导航的多传感器融合
摘要 - 无人机技术的快速发展已扩大了其应用程序，包括递送服务，环境监控以及搜索和救援操作。然而，这些应用中的许多应用在受GPS污染的环境中遇到了重大挑战，例如密集的城市地区和森林森林森林茂密的地区，传统导航方法却摇摇欲坠。本文提出了一种新型的多传感器融合算法，旨在提高自主无人机的定位准确性而不依赖GPS。通过整合来自惯性测量单元（IMU），LIDAR和视觉传感器的数据，提出的方法有效地补偿了单个传感器的局限性，从而在复杂的环境中实现了可靠的导航。实验结果表明，该算法在城市地区达到1.2米的平均定位精度，在森林环境中达到1.5米，从而展示了其针对传感器噪声和环境挑战的弹性。循环封闭技术的实施进一步提高了长期导航准确性，使其适合长时间的任务。这项研究有助于自动无人机导航的知识越来越多，并为增强现实情况下无人机的操作能力带来了重大影响。未来的工作将集中于整合其他传感器，探索机器学习技术以进行自适应融合，并进行广泛的现场试验以验证系统在动态环境中的性能。