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白天和夜晚版本 - Flex Innovations
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Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
领导着解决气候变化的创新
●建立一个决策过程，以评估气候技术创新的影响和创造的市场机会的影响 - 要考虑什么？●有效地管理创新。评估早期技术（功效，成熟度，可伸缩性），并需要与科学家和工程师合作了解技术的能力和局限性，改进曲线的进步以及技术风险。●收集信息以评估市场机会，尤其是在几乎没有可用的次要来源信息时。●管理不确定性评估潜在技术解决方案的功效，技术的接受，监管行动等。●构建有关总体潜在技术市场机会（规模，增长和进化）的观点。●加速气候技术创新的扩散：商业化，公共政策和与非营利组织，政府（城市，州，联邦和全球）以及其他当事方的行动协调。●必须考虑社会意义的必要性：外部性（尤其是针对健康），为所有利益相关者（不仅是股东）促进更好的成果，对积极社会影响的商业行动，三重底线业务哲学
国际提前和创新研究杂志
Manisha Gupta博士Jagannath International Management School助理教授版权所有 @ 2024印度院士和研究人员协会保留所有权利。本出版物的任何部分都不能以任何形式或任何方式复制或传输，或者未经事先书面许可而存储在任何自然的检索系统中。申请其他使用版权材料的申请，包括在其他已发表的作品中复制提取物的许可，应向出版商提出。必须给出作者，发布者和来源的全面确认。文章中表达的观点是撰稿人的观点，不一定是编辑委员会或IARA的观点。尽管已经采取了每一项护理来避免错误或遗漏，但该出版物正在发表，并理解本期刊中给出的信息仅用于参考，不得以任何责任对任何人造成任何损害或损害的责任，以对任何人造成任何损害，以对任何人造成任何损害，以任何方式对任何损害造成任何责任。所有争议仅受古瓦哈蒂管辖权的约束。
Steele解决方案展示创新的材料处理解决方案
Steele Solutions，Inc。是北美设计和制造复杂工作平台，定制溜槽和安全储物柜的领导者。该公司与行业领先的集成商合作，为大型电子商务零售商和包裹提供商领导仓库自动化项目。Steele Solutions总部位于威斯康星州南密尔沃基市，并在威斯康星州南密尔沃基市经营制造设施；威斯康星州瓦帕卡；和蒂芬，哦。此外，该公司在West Allis，WI和俄亥俄州的蒂芬都有全部支持人员。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
同志创新培训网络 - 2024年10月8日至10日...
jbokor@berkeley.edu Spintronics领域涉及对固态设备中的旋转和电荷运输的研究。超快磁性涉及使用飞秒激光脉冲来操纵子秒时尺度上的磁性，包括无螺旋性无依赖性的全光开关。我们通过使用超快光电传输（Auston）开关使用Picsecond电荷电流脉冲结合了这些现象（图1）诱导铁磁GDFECO薄膜磁化的确定性，可重复的超快逆转[1]。使用9 ps持续时间电流脉冲，磁化强度在〜10 ps中反转，比任何其他电气控制的磁开关都要快一个数量级，并且展示了不需要旋转偏光电流或旋转旋转转移/Orbit/Orbit torques的根本新的电气开关机制。（图2）此外，开关所需的能量密度较低，投影仅需4 fj即可切换A（20 nm）3个单元。通过非平衡热激发的这种超快磁化逆转现象主要限于基于GD的Ferrimagnet，例如在图2所示的实验中使用的GDFECO合金。1和2。为了将这种快速开关与读数集成，需要具有高隧道磁力电阻（TMR）的磁性隧道连接。然而，对于使用GDFECO的设备报告的TMR值太小（≈0.6％），用于实际应用[2]。在存在面内对称性磁场的情况下，将电流脉冲应用于重金属/铁磁性薄膜异质结构。因此，切换具有独立光学脉冲的铁磁铁非常有趣，然后可以在高TMR存储器单元中作为存储层实现。We have shown how to transfer the ultrafast switching of GdFeCo to a ferromagnet (in our case Co/Pt multilayers) using Ruderman–Kittel–Kasuya– Yosida (RKKY) exchange coupling mediated HI- AOS of the ferromagnet layer driven by the HI-AOS of the ferrimagnet layer [3, 4].该技术通常适用于其他铁磁体，然后可用于使用高TMR的开关磁性结构状态进行MTJ读数。我们还表明，6-10 ps持续时间电流脉冲可用于直接和确定性地切换通过自旋 - 轨道扭矩（SOT）[5]的铁磁薄钴膜的平面外磁化。取决于相对电流
前肢和后肢神经支配 - 自主区和反射（更新2024）
前肢和后肢的反射途径利用了周围神经源自的脊髓的部分。测试肢体反射涉及诱导通过感觉神经元传输到CNS的感觉刺激。正如我们之前讨论的那样，这种感觉神经元的细胞体位于背根神经节中。感觉信号将从受体传播，通过周围神经检测刺激，到脊神经，再到背根，然后终止于背角灰质中的间神经元。那里 - 魔术发生了！通过将稍后在课程中进行研究的连接，这种感觉输入将导致脊髓同一区域中腹角灰质物质中的α运动神经元激活。电动机输出将穿过腹侧根部，到达脊神经，到达周围神经，最后到达目标肌肉以引起“反射性”收缩。在临床上，这被认为是肢体的预期运动，可能涉及一个或多个肌肉群和关节。
金融创新与CBDC在澳大利亚的未来
首先，在对付款系统委员会的强烈认可下，我可以确认，澳洲集团正在做出战略性的承诺，以优先考虑其在批发数字货币和基础设施上的工作议程，包括批发CBDC，而不是零售CBDC。目前，与零售版本相比，批发CBDC对经济的收益更为有希望，而挑战较小。这认识到，与将在公众中使用的零售CBDC不同，批发CBDC在我们的货币安排中代表的是更多的进化。它还认识到中央银行在批发市场交易结算中的稳定作用，尤其是在（或可能是系统上）重要的市场中 - 这在国际标准中强调了这一点。
eoi-india创新索引index_dated-14th feb-2025.pdf
然后，支柱得分的平均值形成维度（启用器和性能）得分。维度得分的平均值给出了用于对状态/UTS进行排名的总体创新评分，而维度得分的比率给出了创新效率比率。VIII。 该指数涵盖了所有28个州和8个工会的多种多项，它们在人口，经济和社会文化因素方面高度多样。 因此，为了对国家和UTS的创新绩效进行公平合理的评估，它们分为三类：主要国家；东北和希尔州；以及工会领土和城市国家。 这些类别的组成在LLL 2021中进行了更新，以反映Ladakh与Jammu＆Kashmir的分离以及Dadra＆Nagar Haveli和Daman＆Diu的“合并”，作为一个单一的工会。 niti aayog定期发行印度创新LNDEX，根据其创新能力和性能对州和UTS进行排名。 印度创新指数是由Niti Aayog与合适的知识合作伙伴合作制定的。 x。 该指数的第一版，称为印度创新指数2019（III 2019），于2019年10月启动。。 第二版，印度创新指数2020（III 2020），于2021年1月启动。 第三版，印度创新LNDEX 2021 0LL 2021）于2022年发射。 xi。 印度创新指数2019年有33个指标在印度创新指数2020和66在印度创新指数2021。VIII。该指数涵盖了所有28个州和8个工会的多种多项，它们在人口，经济和社会文化因素方面高度多样。因此，为了对国家和UTS的创新绩效进行公平合理的评估，它们分为三类：主要国家；东北和希尔州；以及工会领土和城市国家。这些类别的组成在LLL 2021中进行了更新，以反映Ladakh与Jammu＆Kashmir的分离以及Dadra＆Nagar Haveli和Daman＆Diu的“合并”，作为一个单一的工会。niti aayog定期发行印度创新LNDEX，根据其创新能力和性能对州和UTS进行排名。印度创新指数是由Niti Aayog与合适的知识合作伙伴合作制定的。x。该指数的第一版，称为印度创新指数2019（III 2019），于2019年10月启动。第二版，印度创新指数2020（III 2020），于2021年1月启动。第三版，印度创新LNDEX 2021 0LL 2021）于2022年发射。xi。印度创新指数2019年有33个指标在印度创新指数2020和66在印度创新指数2021。