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创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
清洁，负担得起和包容性的创新...
我们的权力旨在积极促进清洁能源系统的采用，并设想未来的未来，他们不仅为子孙后代的安全环境做出了贡献，而且还将可再生能源部门定位为妇女的吸引人和有益的职业选择。除了个人授权之外，Wepower致力于积极地为包容，安全，韧性和可持续性城市和人类定居点的全面发展。这一承诺涉及通过增加妇女在权力和能源部门中领导作用的参与来促进积极的环境和社会变化。为了提高效率，WEPOWER将专注于有针对性的倡议，伙伴关系和倡导工作，以促进清洁能源促进和妇女在可持续发展方面的领导能力的双重目标。
ITIF报告：中国在电动汽车/电池行业的创新性如何？
资料来源：•基准矿业情报，“北美可以建立电池供应链吗？” （2022年11月17日）https：//source.benchmarkminerals.com/article/can-north-america-build-a-bater-a-battery-supply-chain•基准测试矿业智能，“超过300台新矿山需要300多个新矿山，以满足2035”的电池需求https://source.benchmarkminerals.com/article/more-than-300-new-inew-inew-mines-required-to-meet-battery-demand-demand-by-2035
通过数据科学和转化创新转化慢性肝病的筛查，风险分层和治疗优化
近年来在肝病学上取得了显着进步，但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担，肝细胞癌（HCC）是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估，筛查，预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而，肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功，从而增强了对肝病机制的理解，卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌，HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明，α-五蛋白（AFP）和成像特征等生物标志物的预后效用，但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分，它吸收了临床变量，AFP水平和CT/MRI发现，以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集，以确定局部区域处理后的HCC预后，例如射频消融（RFA）。
白天和夜晚版本 - Flex Innovations
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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
人工智能创新大赛获奖者.docx
● AI4SIDS：面向小岛屿发展中国家的人工智能驱动气候适应平台。团队负责人：Letetia Addison，特立尼达和多巴哥（获奖） ● Chameleon AI：人工智能驱动的平台，旨在改变马拉维小农户的灌溉方式。团队负责人：Alinafe Kaliwo，马拉维。● 气候智能灌溉器：智能水-食物-能源食物关系效率灌溉。团队负责人：Edmond Ng'walago，坦桑尼亚。● ACBA Energy 的 EmTrack：用于排放跟踪和碳排放量化的人工智能应用。团队负责人：Nair de Sousa，安哥拉。● RAICE：尼泊尔可持续水稻种植的人工智能驱动精准灌溉。团队负责人：Asbina Baral，尼泊尔。
