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PCAST 会议 - 特邀发言人简历
Upmanu Lall 博士是哥伦比亚水资源中心主任，也是哥伦比亚大学的 Alan and Carol Silberstein 工程学教授。他是美国地球物理学会 (AGU) 和美国科学促进会 (AAAS) 的研究员。他曾获得欧洲地球物理学会 (EGU) 的 Henry Darcy 奖、美国土木工程师学会 (ASCE) 的干旱土地水利工程奖和 Ven Te Chow 奖，并在美国地球物理学会 Langbein 和 Borland 讲座上发表演讲。他领导了各大洲的水资源和气候可持续性、风险分析和缓解、基础设施和金融工具方面的项目。他的工作范围从水文气候学和数据科学的基础研究到系统设计和优化、政策分析和创新以及缓解气候风险的金融战略。自 2014 年以来，他制定了“美国水资源倡议”，旨在根据气候信息制定全面的国家水资源、能源和农业规划。
用于材料合成和硬件安全的量子机器学习（特邀论文）
问题 1，化学逆合成：化学逆合成试图提供可通过化学反应组合以合成所需分子的反应物。该过程定义了农业、医疗、材料发现等无数其他领域。图 1a 举例说明了逆合成过程，其中左侧的化学物质可以通过右侧的化学物质通过化学反应组合形成。在实验室中使用反复试验进行逆合成需要数年时间，甚至可能花费数十亿美元才能解决一种化学物质的问题。这导致人们对基于机器学习 (ML) 的解决方案产生了极大的兴趣。以前的工作已经能够产生有希望的结果，但也存在局限性。例如，专家定义的逆合成规则 [ 25 ] 依赖于人类对逆合成的不完全了解，并且随着更多规则的增加，其扩展性较差
cfps关于增强属性的作物基因组编辑（LOI）（阶段1）截止日期：2023年2月27日（15:00 hrs ist）邀请FU
under Plant Biotechnology area during FY 2022-23 Context With a vision “to attain new heights in biotechnology research, shaping biotechnology into a premier precision tool of the future for creation of wealth and ensuring social justice - specially for the welfare of the poor” the Department of Biotechnology (DBT), since inception has been spearheading an enabling ecosystem by promoting biotechnology研究，并提高全国的能力。通过各种举措和政策框架来促进创新研究，增强人们的能力，建立世界一流的基础设施，支持公私伙伴关系，国际合作，该部门极大地影响了印度的农业，医疗保健，环境和行业，同时一方面提高了印度在印度的全球阶段和在生物技术方面的全球地位和志向。部门强调生物技术产品，工艺和技术，以提高农业，食品和营养安全领域的效率，生产力和成本效益；负担得起的医疗保健；环境安全；生物燃料和清洁能源；生物制造；等。该部门的主要重点是培养尖端研究和创新，重点是转化研究。通过最新的技术进步实现可持续农业解决方案至关重要，也是小时的需求。试图利用现代生物技术的尖端工具，例如“基因组编辑”，DBT打算为农业改进提供创新，跨学科和协作研究方法。此行动预计将利用基因组编辑技术工具的潜力，并加速其在植物育种创新中的应用。总体目的是加强农业部门的研究，创新和翻译，并为政府的国家可持续农业使命（NMSA）和联合国可持续发展目标（SDGS）做出贡献。这个呼吁的定向是带来有影响力的生物解决方案，以应对确保更好的遗传增益的障碍，并实现高生产力，营养丰富和气候韧性的作物植物。
![机载量子密钥分发：综述 [特邀]](/simg/f/fa848b471afa8b60741d9652768fc0297159e77f.webp)
机载量子密钥分发：综述 [特邀]
自由空间量子密钥分发（QKD）作为扩展量子通信传输距离的有效途径，取得了显著成果。借助卫星、飞机、无人机等移动平台，通过自由空间信道传输量子比特的可行性已被证实。鉴于星载QKD的工作时间和资源消耗有限，以及卫星节点与地面网络的最后一公里连接挑战，机载QKD有望为大规模综合网络提供灵活、可中继的链路。本文回顾了近年来基于飞机或无人机的QKD的重大进展，重点介绍了其关键技术，并展望了机载量子通信的未来。
特邀论文：6G 无线通信的启发式量子优化
I. 引言随着无线网络通过 5G 不断发展，通过使用毫米波频段、大规模 MIMO 和密集小区来提高频谱密度，网络设计人员正在展望 6G 发展路线图，预计社会将更加数据驱动，无线脑机接口、扩展现实和互联机器人将推动 6G 网络处理比 5G 快 10 到 1,000 倍的数据速率 [1]。为了提高频谱效率，设计人员将考虑实施超大规模 MIMO 阵列、创新的空中接口复用技术、更强大的前向纠错编码等技术，甚至在更高载波频率的更宽带宽中部署更高密度的网络。随着频谱效率的提高，6G 系统设计人员将努力提高关键性能指标 (KPI)，例如终端和基站的延迟、可靠性和能源效率，同时也会尽量不牺牲一个 KPI 来实现另一个 KPI。 6G 算法的实施可以优化数据吞吐量、频谱效率、用户密度、可靠性和延迟，并在更宽的带宽下运行，这将导致比当前 5G 系统更多的计算量。在基站和蜂窝基础设施中，5G RF 调制解调器信号处理基于经典计算概念，这些概念通常在 ASIC、FPGA 和 GPU/CPU 结构中实现。然而，经典计算性能的改进并没有像过去几年那样呈指数级增长，而是由于晶体管达到原子极限而趋于稳定 [2]。由于高效快速计算结构的设计现在与无线通信竞争，成为许多高容量无线通信系统面临的最重大挑战，因此硅片能否实现实现 6G KPI 所需的高频谱性能、低延迟和高可靠性优化算法值得怀疑。随着 6G 路线图的发展，量子计算是一种潜在的宝贵工具，可以解决未来性能、延迟和可靠性之间的权衡。如果量子计算能够为目前限制可实现网络吞吐量的复杂优化问题提供最佳算法，那么频谱效率将受益匪浅。能够进行量子信息处理的众多硬件平台可以与其他可扩展技术（如毫米波和小型蜂窝）相结合，进一步提高频谱效率。由于量子力学的线性，量子计算从根本上受限于可逆操作，这些操作不会散发热量，除了计算的初始化和读出阶段。虽然嘈杂的量子计算具有不可逆性元素，但从长远来看，量子计算原则上可以达到任意低的功耗，而如果以传统方式执行，这些计算将耗电。在过去几年中，由于纳米技术和工程技术的进步，现实世界的量子计算机已经可以商业化使用。对于无线网络，最近的研究首先利用了量子退火器，这是一种模拟量子计算处理器，并展示了集中式无线接入网络（C-RAN）中基于量子的多输入多输出（MIMO）检测器 [3] 和基于量子的低密度奇偶校验（LDPC）错误控制解码 [4] 的良好结果，为如何使用机器和基线性能指标提供了指导。在无线网络中，存在代表性的优化问题，包括但不限于先前研究的应用，这些问题受到众所周知的吞吐量和复杂性之间的传统权衡，其中最佳求解器是已知的，但考虑到可用的硬件和处理时间限制，实际实施起来非常困难。我们期望克服
邀请的评论：使用辅助生殖技术来加速遗传增益并增加奶牛群中牛肉产量的价值
小牛企业对奶牛场利润的贡献通常被认为很小，对奶牛场的牛肉选择通常不被视为优先级。然而，随着某些国家的乳制牛群的迅速扩张速度将在未来发生变化，奶牛群生育能力的改善相结合，以减少奶牛场所需的乳制品犊牛的优势。这提供了增加牛肉犊牛比例的机会，从而增加了小牛销售的价值和犊牛的销售性。牛肉胚胎可能会成为乳制品的新育种工具，因为生产商需要重新评估其繁殖政策，这是由于福利担忧和小牛价格差而需要重新评估其繁殖政策。辅助生殖技术可以通过允许增加遗传学精英大坝产生的后代来加速遗传增益。综合乳制品 - 牛奶牛肉系统有以下三类供体女性：（1）精英乳制品大坝，使用卵子拾起，从活着的女性中回收卵母细胞，并在体外用精液中的精液从精英奶牛场中施肥； （2）精英牛肉大坝，那里的卵母细胞是用卵子拾起从活雌性中回收的，并用精英牛肉牛的精液施肥； （3）商业牛肉大坝（≥50％的牛肉遗传学），其中卵巢是从battoir splausger中收集的，卵母细胞与精英牛肉牛的精液受精，这些精液适合于奶牛上使用（导致胚胎（胚胎含有≥75％的牛肉遗传学））。本评论的目的是描述除了将乳制牛群农作物的转化为良好的遗传优点乳制雌性犊牛和优质牛肉犊牛的结合外，这些共同发展的预期益处包括牛奶和牛肉产量的加速遗传增益。
邀请：使用量子机学习的药物发现方法
现代制药研究使用自动化的高通量筛查技术来发现新的生物学靶点结合化合物，但是新药的开发仍然是一个漫长而昂贵的过程。计算分子对接提供了一种有效且廉价的方法来识别靶标结合化合物并估算化合物和靶标之间的结合效果。虚拟药物筛查的成功率主要由1）对接精度和2）用于筛选的化合物库的全面性。对接软件的对接精度取决于其采样化合物和靶构象的能力[1]，以及其评分方法的精度[2]。已经取得了显着的进步来增强采样和评分程序[3]，并利用大量的蛋白质 - 配体复杂结构来训练得分函数。许多对接方法（见图1（a），例如Glide [4]，Medusadock [5]，[6]，Autodock Vina [7]。量子计算可以在许多领域（例如化学模拟，机器学习和优化）中具有独特的优势。Quantum gan是近期量子计算机的主要应用之一，因为它在学习数据分布方面具有强大的表达能力，即使与经典gan相比，参数少得多。ever，由于噪声量子计算机上的量子限制，量子神经网络仍处于其新生阶段。考虑到药物发现的特定任务，由于以下原因，我们探索了生成和预测模型的潜在量子优势：1）希尔伯特空间中的栅极参数探索与神经网络参数探索不同。
使用混合镁质系统和材料的量子工程（邀请纸）
1 1美国芝加哥分子工程学院，芝加哥大学，伊利诺伊州伊利诺伊州60637美国2材料科学部兼分子工程中心，阿尔贡国家实验室，莱蒙特州，伊利诺伊州60439美国3美国3日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，拉霍亚大学，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国4号，490909，美国4号。材料研究实验室和材料科学与工程系，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学，乌尔巴纳，伊利诺伊州61801美国6电气工程和计算机科学，马萨诸塞州技术研究所，马萨诸塞州剑桥市02139美国7伦敦伦敦伦敦纳米技术中心，伦敦伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，60AH，材料学院。 9美国底特律韦恩州立大学物理与天文学系美国48201美国10北卡罗莱纳州立大学物理系，北卡罗来纳州罗利市，北卡罗来纳州27695美国11耶鲁大学耶鲁大学电气工程系，纽约州，康涅狄格州06520美国12 USA 12 USA 12 USADITION，MI 48309 USICTION，MI 48309 UNICATION，MIS 4830 9加拿大3G1，14纳米级材料中心，阿尔贡国家实验室，伊利诺伊州莱蒙特市60439美国15密歇根大学物理系，安阿伯，密歇根州安阿伯，密歇根州481091美国芝加哥分子工程学院，芝加哥大学，伊利诺伊州伊利诺伊州60637美国2材料科学部兼分子工程中心，阿尔贡国家实验室，莱蒙特州，伊利诺伊州60439美国3美国3日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，拉霍亚大学，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，加利福尼亚州，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国4号，490909，美国4号。材料研究实验室和材料科学与工程系，伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学，乌尔巴纳，伊利诺伊州61801美国6电气工程和计算机科学，马萨诸塞州技术研究所，马萨诸塞州剑桥市02139美国7伦敦伦敦伦敦纳米技术中心，伦敦伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，60AH，材料学院。 9美国底特律韦恩州立大学物理与天文学系美国48201美国10北卡罗莱纳州立大学物理系，北卡罗来纳州罗利市，北卡罗来纳州27695美国11耶鲁大学耶鲁大学电气工程系，纽约州，康涅狄格州06520美国12 USA 12 USA 12 USADITION，MI 48309 USICTION，MI 48309 UNICATION，MIS 4830 9加拿大3G1，14纳米级材料中心，阿尔贡国家实验室，伊利诺伊州莱蒙特市60439美国15密歇根大学物理系，安阿伯，密歇根州安阿伯，密歇根州48109
人工智能在消费者决策过程中的影响和影响：X一代与千禧一代的比较 Fábio Miguel Iglésias Braga 服务和技术管理硕士导师：Mónica Mendes Ferreira教授，ISCTE特邀助理教授 - 里斯本大学学院 < /div>
人工智能对消费者决策过程的影响和冲击：X 世代与千禧一代的比较 Fábio Miguel Iglésias Braga 服务与技术管理硕士 导师：Mónica Mendes Ferreira 教授，里斯本大学 ISCTE 特邀助理教授