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航空航天和国防异构集成路线图 (HIR-A/D)
• 扩大美国在半导体技术领域的领导地位，为未来的应用和行业奠定基础，并加强美国半导体制造生态系统。 • 通过共享设施、数字资产和技术专长，大幅减少从设计理念到商业化的时间和成本，从而推动半导体和半导体相关产品的设计、原型设计、制造、封装和扩展。 • 建立和维持半导体劳动力发展生态系统。NSTC 将作为协调机构和卓越中心，扩大包括科学家、工程师和技术人员在内的技术劳动力规模。NSTC 劳动力计划将重点关注招募、培训和再培训半导体劳动力，包括传统上在行业中代表性不足的群体。
天气冲击对企业经济绩效的异质影响
1。生物多样性2。气候变化适应和弹性3。气候变化治理，立法和诉讼4。气候，健康与环境5。环境行为6。环境经济理论7。环境政策评估8。国际气候政治9。科学和气候变化的影响10。可持续公共和私人财政11。可持续自然资源12.过渡到零排放增长13。英国国家和地方气候政策有关Grantham研究所的更多信息，请访问：www.lse.ac.uk/granthaminstitute建议引用：Tarsia R（2024）天气冲击对企业经济绩效的异构影响。Grantham气候变化和环境工作论文研究所414。伦敦：伦敦经济与政治学院
天气冲击对企业经济绩效的异质影响
本文提供了对温度冲击引起的经济损害的新颖，公司级别的估计。利用欧洲公司级别的数据，这项研究研究了在总体分析中忽略的企业特征的损害赔偿的异质性。分析始终强调至少（大多数）生产力的负面影响（积极）影响，这有助于气候经济学和有关总体生产力的文献。有关公司规模的证据揭示了对位于较温暖地区的小公司的负面影响。行业的特定效果表明，跨部门的不同敏感性对天气冲击。这些发现扩展了汇总样本的结果，该样本显示了温度与经济结果之间的倒立关系。这些证据表明，汇总边缘效应的统计不足可能是由潜在的异质性驱动的。
2025 Wehia（冬季）经济学与异质相互作用剂的经济学研讨会
与异质科学学会与异质相互作用药物（ESHIA）组织了与异质相互作用剂（WEHIA）的经济学年度研讨会（WEHIA）。自2003年第一次会议以来，年度Wehia代表了一个独特的机会，可以作为由异质互动代理组成的复杂系统介绍和讨论有关经济和金融市场各个方面的最新研究。研讨会旨在促进用于分析经济和金融问题的方法和方法中的多样性。The past workshops have been held across most European countries ( https://sites.google.com/view/eshia-site/past-conferences-and-events ) Founded in 2006, ESHIA ( https://sites.google.com/view/eshia-site/home ) aims to provide a unique medium of communication for multidisciplinary approaches, either empirical or theoretical, to the study of complex社会经济问题。它打算促进思想的交叉施肥以及在包括经济学，社会科学物理学和计算机科学在内的多样化科学学科中发展的概念和技术的交流。Eshia的重点尤其是模拟和综合新兴现象和集体行为，以了解真正的复杂经济和社会系统。Eshia特别热衷于展示基于代理的计算/建模与金融/经济学问题（例如市场微观结构设计，政策分析，系统性风险和金融工程）的组合。代理，异质性和相互作用是这种多学科方法的关键概念，在应对自然界中复杂性的重要问题，并为社会经济系统研究提供了一种新颖的驱动力。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
通过增强学习探索异质无人机群的力量
- 眼机擅长看到和监督。他们可以飞行或粘在天花板上，使他们能够快速探索该区域并找到目标或有趣的物体。- 手机旨在拾起并移动位于墙壁，架子或桌子上的东西。他们可以使用绳索连接到天花板，从而爬上墙壁和障碍物。- 脚步机器人是带轮机器人，它们用来与其他脚步机器，携带手机或运输物体相连。本文还提到，脾脏的项目将移动群机器人技术的元素与HU manoid Robotics相结合，并且每种机器人类型的专业化是实现人形群的关键部分。此外，该论文说，它将在以下各节中介绍这些机器人的硬件功能，并提及模拟环境的开发，以使其更易于测试和原型机器人行为。
高级，协作任务计划语法和异质代理的执行
代理人共同实现共同目标的代理人具有多种应用，例如仓库自动化或灾难响应。多代理任务在计划文献中以不同的方式定义。例如，在多代理任务分配[8，9，12]和联盟形成[14，22]中，每个任务都是具有相关实用程序的一个目标。单个代理或代理团队然后根据某些优化度量自动将自己分配给任务。群方法[18，21]将代理集体的紧急行为视为任务，例如聚合或形状形成。最近，已使用正式方法，例如任务规划的时间逻辑和正确的构造综合，已用于求解不同类型的多机构计划任务[2，17，20]。用时间逻辑编写的任务，例如线性时间逻辑（LTL），允许用户捕获具有时间约束的复杂任务。现有工作扩展了LTL [15，16]和信号时间逻辑[13]，以编码需要多个代理的任务。在本文中，我们考虑任务是，需要一组异质代理人来协作满足。例如，考虑
跨肿瘤类型的ROR1蛋白表达的异质概况
1美国德克萨斯州安德森癌症中心的转化分子病理学系，美国德克萨斯州77030，美国； enbarrientos@mdanderson.org（e.b.t.）; rnlazcano@mdanderson.org（r.l.）2美国德克萨斯州安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦市的安德森癌症中心研究癌症系； kwevans@mdanderson.org（K.E。）; yqrizvi@mdanderson.org（y.r。）; aakcakanat@mdanderson.org（a.a.）; fmeric@mdanderson.org（f.m.-b。）3 Boehringer Ingelheim RCV，奥地利维也纳1121； francesca.trapani@boehringer-igheim.com（f.t。）4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
高能物理中人工智能和大数据的异构计算
异构计算表示针对特定应用使用不同计算平台的场景 (Danovaro 等人，2014)。随着对大数据量和速率的查询和分析需求不断增长，对计算资源的需求也随之增长，但能源效率限制了传统方法，即通过在现有基础设施中添加数千台最先进的 x86 机器来提高数据中心的计算能力，转而采用节能设备 (Cesini 等人，2017；D'Agostino 等人，2019)。因此，数据中心的计算节点具有不同的执行模型，从传统的 x68 架构到 GPU、FPGA（Papadimitriou 等人，2020 年）和其他处理器类型，如 ARM 或更专业的处理器，如 TPU（Albrecht 等人，2019 年；Cass，2019 年）。例如，GPU 用于许多基于常规领域的科学应用中，并且提供的性能比传统内核高出几个数量级。它们也广泛用于深度学习，尤其是机器学习训练阶段。FPGA 是一种可以由程序员配置以实现特定功能的集成电路，它试图缩小硬件和软件之间的差距。在此背景下，该研究主题收集了五篇论文，展示了在高能物理中采用异构架构进行 AI 和大数据应用的非常有趣的经验。在 GPU 加速机器学习推理作为中微子实验计算服务 (Wang 等人) 中作者讨论了通过利用 GPU 资源作为服务为在深层地下中微子实验 (DUNE) 背景下开发的 ProtoDUNE-SP 重建链所实现的性能。这篇文章代表了在中微子软件框架中使用 GPU 加速机器学习的首次体验之一。最耗时的任务，即轨迹和粒子簇射命中识别，已加速 17 倍。在使用 CMS 像素跟踪器对轨迹和主顶点进行异构重建（Bocci 等人）中作者描述了一种在 GPU 上实现像素轨迹和顶点重建链的异构实现，能够实现高性能加速值。在 FPGA 上用于高能物理实时粒子重建的距离加权图神经网络（Iiyama 等人）中所开发的框架已集成到 CMS 粒子探测器重建软件 CMSSW (http://cms-sw.github.io) 中，CMSSW 用于检测 CMS 实验中 LHC 高能碰撞产生的粒子和现象。作者提出了一种新方法，将图神经网络从复杂的现代机器学习包导出到高效的 FPGA 实现中。
Ti基异质合金的多丝电弧增材制造：
P. F. Jiang a , X. R. Li a , X. M. Zong b , X.B. 王 c 、Z. K. 陈 b 、 H. X. 杨 d 1 、 C. Z. 刘 e 、 N .K.高a，Z.Z 。