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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
社论：对细胞内细菌的先天免疫力
人类免疫系统与细胞内细菌之间的战斗是一种复杂而有趣的生存和破坏舞蹈。先天免疫力，是人体针对入侵微生物的第一条防御线，在这种冲突中起着关键作用。本社论探讨了对抗细胞内细菌的先天免疫的机制和策略，强调了免疫系统在维持人类健康中的关键作用。先天免疫是对传染剂的非特定，快速和有效的反应。它依赖于对微生物（称为病原体相关的分子模式（PAMP）的保守分子模式的识别（1）。这种认可触发了一系列旨在消除威胁的免疫反应。先天性免疫对细胞内细菌的关键策略之一是检测和消除感染细胞的能力。此过程涉及通过模式识别受体（PRR）在吞噬细胞（例如巨噬细胞和树突状细胞（Sankar和Mishra））表面检测PAMP。PRR识别细菌成分并启动信号级联，从而导致细胞因子和其他免疫介质产生。这些细胞因子然后募集并激活其他免疫细胞以消除受感染的细胞。另一个重要的策略是抗菌肽（Duarte-Mata和Salinas-Carmona）靶向和破坏细胞内细菌。这些由各种免疫细胞产生的肽具有破坏细胞膜或干扰必需细胞过程的能力。一些抗菌肽甚至充当信号分子以协调免疫反应（Duarte-Mata和Salinas-Carmona）。凋亡是一种最近发现的机制，其先天免疫与细胞内细菌作斗争。此过程的特征是感染宿主细胞的裂解和细胞内含量的释放，这使免疫系统警告感染的存在（2）。凋亡是通过caspase-1激活引发的，响应于PAMP或与损伤相关的分子模式（DAMP）。caspase-1激活导致加油蛋白D的寡聚化，该dasdermin d在细胞膜中形成毛孔，从而导致细胞裂解。细胞内细菌或其成分通过这些毛孔触发
2019年9月的奥地利因斯布鲁克国际山区会议（IMC2019）：综合研究建议
本文介绍了2019年国际山区会议（IMC）会议的综合，并得到了关键文献的支持，并为未来的研究和相关活动提供了建议。IMC于2019年9月8日至12日在奥地利因斯布鲁克举行，吸引了来自52个国家的526名参与者。其目的是鼓励自然，空间，社会和应用科学家之间的深度跨学科讨论，以提高对山区系统的理解，对压力源的反应以及对改变的弹性。In this regard, it was intended to build upon the 3 mountain conferences that took place in Perth, Scotland, in 2005, 2010, and 2015, which resulted in the publication of proceedings, with conclusions and recommendations for research (Price 2006), 2 special issues of Mountain Research and Development (Price et al 2012; Price, Greenwood, et al 2016), and analyses of contributions with syntheses and recommendations for research (Bj € ornsen Gurung 2006;
Kenya-Innovation-Week-.pdf - 内罗毕
我们将设法创造就业机会，推进气候解决方案，并将肯尼亚定位为绿色创新中心。 11. 我坚决支持这一主张，即充满活力的创新生态系统取决于我们识别和培养强大的技术人才和创新技能、支持大学主导的研究以及巩固产业和教育机构之间紧密联系的能力。为此，我们致力于扩大创业培训的提供，加强对大学衍生企业的支持，并加强《创业法案》和《国家知识产权政策》等体制框架。我们还通过云优先政策和康扎科技城等举措培育知识驱动型经济，以确保肯尼亚保持全球竞争力。
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。
InstaDeep 跻身 100 家最具创新力的 AI 初创公司之列
NeurIPS。同样在 2018 年，InstaDeep 团队在 NeurIPS 深度强化学习研讨会上展示了尖端研究成果，论文为 Ranked Reward。“对获得这一认可，我们感到非常自豪和谦卑。自我们作为一家初创公司起步以来的六年里，我们取得的成就超出了我们的想象，但这仍然感觉像是一个开始。我们的人工智能研发团队实力不断增强，现在我们正在通过可扩展的深度强化学习平台为企业客户提供实实在在的价值，这是很少有公司能够实现的。我们迫不及待地想看看未来会怎样”，InstaDeep 联合创始人兼首席执行官 Karim Beguir 说道。非凡的成功“在过去四年中，入选人工智能 100 强的公司取得了非凡的成功。2019 年的人工智能 100 强中有 48 家公司筹集了 49 亿美元的额外融资，9 家被收购”，CB Insights 首席执行官 Anand Sanwal 表示。 “我们很高兴地看到，CB Insights 通过数据驱动的方法，利用专利、客户吸引力、投资者质量、市场规模等来识别顶尖的人工智能公司，并非常有效地挑选出未来的人工智能赢家。我们期待看到 2020 年人工智能 100 强公司在今年及以后取得的成就。” 除了颠覆医疗、零售和金融等核心行业之外，2020 年人工智能 100 强公司还在重塑更广泛的企业技术堆栈。 这些公司遍布全球，包括美国、英国、中国、智利和南非，得到 600 多名投资者的支持。 从 5,000 家公司中选出 CB Insights 研究团队采用基于证据的方法，从近 5,000 家公司中选出了人工智能 100 强，选拔标准包括专利活动、投资者质量、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争格局、团队实力和技术新颖性。基于 CB Insights 算法的 Mosaic 分数可衡量私营公司的整体健康状况和增长潜力，以帮助预测公司的发展势头。
The-Plough-Inn-商业计划和预测-13-5-2024.pdf
7.1. 本地................................................................................................................................................ 28
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。