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破坏性创新 - 新加坡
免责声明：GreatLink全球破坏性创新基金是由大东方生活保证公司有限公司（“大东方”）提供的一项与投资联系的政策（ILP）基金，仅在与大东方投资链接的政策下可用。提供的信息仅用于信息用途。对该基金的投资涉及高风险，仅适用于有能力并愿意承担这种风险的人。产品摘要和产品亮点与该基金有关的表可以通过大东方或其财务代表获得。潜在的投资者应在决定是否投资基金之前阅读产品摘要和产品突出显示表。无法保证基金单位的退货。基金中单位的价值以及所收入的单位（如果有）可能会下降或上升的收入。在基金收益计算中排除了通过扣除保费或取消单位来支付的费用。过去的回报以及基金针对的任何其他经济或市场预测，预测或预测不一定表明该基金的未来或可能的绩效。新加坡货币当局尚未对此广告进行审查。信息是正确的，因为2024年3月31日
工程/应用
力学/航空航天工程T ;"rpr;; 科学与一等（60％）或同等学历，并持有上述所有证书，以及在科学引文索引（SCI）杂志上的良好出版记录。或 firtEttltsllrltt"。hl;机械/生物医学/航空航天/应用力学/计算机科学，获得一等（60% 或同等学力）学位和证书，并具有六年计算机代码开发经验，且至少在《科学引文索引》（SCi）杂志上发表过文章。必备条件：具有计算方法（FEM/CFD）、材料组成分析、固体或流体力学（生物或生物体中的应用）等深厚背景，熟悉 MATLAB/python/b++、数学和定量工具。所需技能：计算生物力学经验、计算机知识......学习计算机程序设计（TensorFlow/PyTorch）。愿意在医学生理学和生物力学领域工作。职责：设计一个用于大脑生物力学的生物力学模拟工具。我们或将数据结合起来，
NFV/SDN 架构助力高效自适应管理可再生和不可再生能源
摘要 不断增加的能源消耗、不可再生资源的枯竭、与能源生产相关的气候影响以及有限的能源生产能力是推动迫切创造新的能源管理解决方案的重要问题。在这方面，通过利用新兴 5G 通信提供的大规模连接，本文提出了一种长期可持续的需求响应 (DR) 架构，以有效管理物联网 (IoT) 基础设施的可用能源消耗。该提案使用网络功能虚拟化 (NFV) 和软件定义网络 (SDN) 技术作为推动因素，并促进主要使用可再生能源。与架构相关，本文提出了一种以可用性为条件的新型消费模型，其中消费者是管理过程的一部分。为了有效利用来自可再生和不可再生能源的能源，本文提出了几种管理策略，例如优先考虑能源供应和使用时移功能进行工作负载调度。分析了该提案的复杂性，以提出一个合适的架构框架。能源管理解决方案被建模为整数线性规划 (ILP)，为了验证能源利用率的提高，提出了算法解决方案及其评估。最后，讨论了开放的研究问题和应用场景。
十条线索系统指导模型廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要结合以下内容
十条线索系统指导模式 廷巴克图学院、南方大学和 A&M 学院系统指导需要交织以下“重叠”线索。[该模式的实施使廷巴克图学院获得了 2002 年美国总统 STEM 指导杰出奖] 1. 学者从各种来源获得资金支持——指导、监督和系统指导的其他组成部分，保证将由此产生的“时间红利”用于全职学习、研究和相关的充实活动。学者的多元化资金基础包括学费奖学金（路易斯安那州的 TOPS）、联邦学生经济援助、LS-LAMP、LASIGMA 的有限支持以及其他奖学金和研究金来源，包括单位和机构基金。 2. 沟通技巧提升 - 一系列的听、说、读、写和相关活动旨在培养对适用语言（英语）的掌握，这是一种思维载体。这项活动需要大量接触技术交流，如“成功写作”（1998，McGraw-Hill Companies，第 135-176 页和第 212-215 页）中所述，超出常规的英语课程作业。 3. 全面、科学的建议 - 要非常小心地安排课程的正确顺序。事实上，科学、技术、工程、数学 (STEM) 学科的内在刚性（或分类结构）要求采用这种方法。 赋予学习者权力是指导的中心目标。这种赋予权力包括掌握表现的幂律及其延伸、人类表现的综合定律 (ILP)；并了解一些久经考验的事实和实践（首次记忆保持曲线、有效学习小组的价值、问题解决范例、缺乏背景材料和不“聪明”之间的区别）。 4. 辅导 - 教师、尤其是同学的辅导将继续提供给有需要的学生或学者。 （事实上，常规辅导领域经常被自组织的学习小组接管！）辅导是为了追求卓越，而不是为了补救；它是为了解决背景中的漏洞并巩固已知的要点；需要辅导并不是缺乏内在智慧的标志，正如人类表现的幂律所说，而是明智地认识到 STEM 领域的内部僵化。顺便说一句，高级学者的辅导还可以提高他们的沟通技巧和自我价值感，同时他们还可以复习材料（ILP 就是这么说的）！ 5. 一般研究活动 - 学者对几个主题进行严格的文献检索。他们掌握复杂的搜索算法、电子搜索和相关迭代。科学文献是研究问题的无限来源！同行评审的文献是 STEM 学科的标准。关于科学方法的精细结构、批判性思维和创造性思维的讨论是本讨论的一部分。6. 在我们的指导计划中，学者们执行的具体研究项目 - 联邦和工业实验室的教职员工和研究人员在夏季担任研究主管和导师。根据人类整体法则
量子退火和开放量子系统的整数编程
量子计算提出了有关计算问题的有希望的解决方案，但由于当前的硬件约束，大多数量子算法尚无计算实用相关性系统的能力，而经典的对应物则超过了它们。为了实际上从量子体系结构中受益，必须确定具有良好缩放的问题和算法，并根据可用硬件的不同而改善相应的限制。因此，我们开发了一种解决整数线性编程问题的算法，在量子退火器上，并研究了问题和硬件特定的限制。这项工作介绍了如何将ILP问题映射到退火架构的形式主义，如何使用优化的退火计划进行系统地改进计算，并通过模拟对退火过程进行建模。它说明了最小主导设置问题的破坏和多体定位的影响，并将退火结果与量子体系结构的数值模拟进行了比较。我们发现该算法的表现优于猜测，但仅限于小问题，并且可以调整退火时间表以降低脱糖的影响。模拟定性地重现了经过修改的退火时间表的算法改进，这表明这些改进起源于量子效应。
关于国际法的区域研讨会和对话......
此次区域研讨会和对话是皇家国际问题研究所与新加坡国立大学国际法中心的合作成果。它将作为皇家国际问题研究所“Cyberspace4All 项目”的一部分开展，该项目由荷兰外交部支持，并由皇家国际问题研究所国际安全项目 (ISP) 和国际法项目 (ILP) 共同领导。该项目的主要目标是通过一系列活动促进更具包容性的网络治理方法。计划的成果包括区域简报、研讨会、圆桌会议、研究报告和多媒体成果。特别是，该项目旨在召开区域国际法能力建设研讨会，以促进非欧洲国家的外交官、政府法律顾问、私营部门和民间社会对网络空间国际法应用的理解和网络。本次网络空间国际法区域研讨会和对话（混合形式）以混合形式与新加坡国立大学合作举办，并得到肖氏基金会和牛津大学耶稣学院的支持。会议将广泛概述各种国际法规则如何适用于网络空间，重点关注当前最紧迫的问题，并听取网络安全和网络政策等相关领域专家的意见。会议将根据参与者的兴趣和知识水平量身定制
线粒体展开的蛋白质反应抑制剂可通过HSP60
摘要 - 远程医疗或智能操作室等医学应用程序，对基础网络体系结构提出了严格的要求。6G作为当前研究中的下一代通信标准有望通过利用技术和网络概念的进步来满足此类应用的需求。医学应用的一个关键概念是在网络中使用计算资源的能力。通过将应用程序放在无线电访问网络（RAN）内不同位置的此类处理节点上，可以优化医疗应用程序的性能指标，例如延迟，吞吐量和可用性。但是，当可用的处理功能不足以满足所有要求的医疗应用程序时，就会出现问题。在本文中，我们制定了一个整数线性程序（ILP），以解决处理能力不足时网络中处理医疗应用程序的问题。我们考虑应用程序功能的优先级和不同的服务水平，并旨在以最佳的服务质量放置尽可能多的应用程序。此外，我们考虑到某些应用程序必须在网络中运行，即使其优先级较低。此外，我们提出了一种启发式，以便快速获得良好的解决方案。对我们的解决方案的评估以及与现有方法的比较表明，网络中所接受的需求增加了35％。索引术语-6G，优先级，启发式，网络内，医疗技术。
利用人工智能辅助自动驾驶的边缘计算...
摘要 — 新一代汽车（例如联网汽车和自动驾驶汽车）的出现为车辆网络和计算管理带来了新的挑战，以提供高效的服务并保证服务质量。边缘计算设施允许将处理从云端分散到网络边缘。在本文中，我们设计并提出了一种端到端、可靠且低延迟的通信架构，该架构允许将计算密集型自动驾驶服务（尤其是自动驾驶仪）分配给边缘计算服务器上的共享资源，并提高自动驾驶汽车的性能水平。该参考架构用于设计自动驾驶汽车、边缘计算服务器和集中式云之间的高级自动驾驶 (A2D) 通信协议。然后，制定了一种使用整数线性规划 (ILP) 的数学规划方法来模拟网络边缘的自动驾驶仪链资源卸载。此外，提出了一种深度强化学习 (DRL) 方法来处理密集的自动驾驶汽车互联网 (IoAV) 网络。此外，还考虑了几种场景来量化优化方法的行为。我们从边缘服务器总利用率、边缘服务器总分配时间和成功分配的边缘自动驾驶仪等方面比较了它们的效率。索引术语 — 边缘计算、自动驾驶汽车 (AV)、人工智能 (AI)、优化、深度强化学习 (DRL)。
GAS（CORP ID 39）建议信的状态4844G/7104E
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的运营季节中下午1点至下午6点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规提交的估计以及可能提供给其他机构的报告文件的估计有所不同。Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
利用工业机器工作负载平衡的约束优化
有效的生产计划是基于约束的优化技术的重要应用领域。问题域（例如流程和工作店计划）是广泛的研究目标，解决方法从完整和本地搜索到机器学习方法。在本文中，我们设计和比较了基于约束的优化技术，以在建筑物到印刷业务中调度专业制造过程。目标是分配生产设备，以便尽可能及时完成客户订单，同时尊重机器能力并最大程度地减少解决瓶颈所需的额外轮班。为此，我们提供了几种方法，用于将未决的生产任务安排到一个或多个工作日以执行它们。首先，我们提出了一种贪婪的自定义算法，该算法允许快速筛选改变资源需求和可用性的影响。此外，我们利用这种贪婪的解决方案来参数化和温暖整数线性编程（ILP）和约束编程（CP）求解器对相应的问题公式进行的优化。我们的经验评估是基于Kostwein Holding GmbH的生产数据，GmbH是建筑直通业务的全球供应商，因此证明了我们调度方法的工业适用性。我们还提出了一个用户友好的Web界面，用于为基础求解器提供客户订单和设备数据，图形显示计算的时间表，并促进对更改资源需求和可用性的调查，例如，由于更新订单或包括额外的偏移。