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受邀主题演讲嘉宾 - CoSME 会议
摘要：我们证明，尽管性质不同，但许多能量束控制深度加工工艺（例如水射流、脉冲激光、聚焦离子束）都可以使用相同的数学框架建模——偏微分演化方程，只需进行简单的校准即可捕捉每个工艺的物理特性。逆问题可以通过伴随问题的数值解有效地解决，并导致产生具有最小误差的规定三维特征的光束路径。通过使用三种在非常不同的长度尺度上操作且具有不同材料去除物理原理的工艺（水射流、脉冲激光和聚焦离子束加工）生成精确的自由曲面，证明了这种建模方法的可行性。我们的方法可用于探索各种时间相关过程的逆问题，从而实现生成具有定制属性的精确表面的阶跃变化。
主题演讲Maju Johor 2030
我为2023年的Johor的第一个预算是盈余，预计收入为17.43亿令吉，州支出为17.31亿令吉。我们的债务与GDP比率是该国最低的债务比率之一，就在槟城和雪兰莪后面。我们已经证明了可靠的还款能力，因为我们的收入和现金储备超出了偿还债务的要求。预计将在2023年增加3.75％的收入，而营业费用预计将下降11％。我们致力于审慎而透明的财政管理。预算，主题为“ Maju Johor：与人民一起繁荣”，其中包括6亿令吉的发展支出，以提升我们的经济基础设施并继续增长。
主题演讲的技术会议计划，...
7 4022 Role of R&D NMDC for Quality Process and Efficiency Improvement at Various Project S K Chaurasiya and Bharath Manjunath National Mineral Development Corporation (NMDC), Hyderabad 8 5189 Study on Mineralogical Behaviors of Iron Ore to Predict and Control Loss on Ignition Kashinath Barik and Pallishree Prusti IGIT Sarang Odisha, India; CSIR- IMMT Bhubaneswar，奥里萨邦9
2020 年戈达德主题演讲奖学金入围者
拉吉尼·巴拉钱德兰 (Ragini Balachandran) 是康奈尔大学 (Cornell University) 的一名一年级学生，在西布利机械与航空航天工程学院 (Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering) 攻读本科学位。在校园里，她积极参与康奈尔风险投资、无国界工程师组织和本科生研究。拉吉尼对太空的热情源于她在马里兰大学天文系担任研究助理、美国宇航局戈达德太空俱乐部学者以及阿尔弗雷德·格索旋翼机中心实习的经历。她还在 2018 年和 2019 年美国地球物理联盟秋季会议上介绍了她的空间物理和高空物理学研究成果。高中时，拉吉尼领导了一支 FIRST Tech Challenge 机器人团队和一支 UAS4STEM 无人机团队。在她的领导下，两支队伍都晋级到最高水平的比赛，并获得了国内和国际的认可。闲暇时，她喜欢骑自行车、阅读非小说类书籍，并代表马里兰州罗克维尔科学中心参加美国科学与工程节、儿童节和罗克维尔科学日等活动，支持 STEM 计划。毕业后，拉吉尼希望为未来航天器的设计做出贡献，并突破人类探索太空的界限。
主题演讲者 Michael Grieves 佛罗里达研究所...
摘要：机器学习和人工智能算法现在被用于自动从测量数据中发现控制物理方程和坐标系。然而，从数据中提出一个普遍的物理定律具有挑战性：（i）还必须提倡一个合适的坐标系，（ii）同时提出一个伴随的差异模型来解释理论和测量之间不可避免的不匹配。结合深度学习和稀疏回归，特别是稀疏非线性动力学识别 (SINDy) 算法，我们展示了如何构建一个强大的数学基础设施来同时学习物理模型及其坐标系。这可以用有限的数据和传感器来完成。我们通过大量示例演示了这些方法，展示了如何最大限度地利用数据进行科学和工程应用。
主题演讲 人工智能与系统性风险
• 以解决危机的更高目标为名改变/暂停法律 • 重大的资源重新分配 • 政治领导层掌控全局 • 解决方案关键取决于仅内生和直观出现的信息和利益 • 人工智能比人类更需要了解目标，但学习起来很困难——人工智能不擅长直觉
国防观点主题演讲：国防部微电子战略
• 2021 年 2 月，交货时间（即从下单到实际完成芯片生产的时间）自 2017 年开始数据收集以来首次延长至平均 15 周 • 这场危机席卷了通用汽车和大众等汽车公司，并促使从华盛顿到北京的政界人士开始掌控危机
主题演讲 人工智能与系统性风险
• 以解决危机的更高目标为名改变/暂停法律 • 重大的资源重新分配 • 政治领导层掌控全局 • 解决方案关键取决于仅内生和直观出现的信息和利益 • 人工智能比人类更需要了解目标，但学习起来很困难——人工智能不擅长直觉