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Paul Ullrich博士，美国LLNL，美国个人资料 缓解农业温室气体排放和土壤的作用... 国家农业和食品研究组织 Mark Sturme博士 开发一种对根滞留疾病有抵抗力的中国卷心菜 Yamamoto Shori博士，日本Naro Profile
美国的个人资料保罗·乌尔里希（Paul Ullrich）博士是劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）气候韧性的负责人，也是加州大学戴维斯分校的区域和全球气候建模教授。他是美国能源部气候模型诊断与比对对比的主要研究人员（PCMDI）。他的工作着重于区域气候信息的开发，分析和评估。在这个角色中，他与美国各地的从业人员团体紧密合作，以了解其气候数据的需求，并了解气候变化的地区气候和极端天气事件如何影响。
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英格索兰安全技术公司 (Ingersoll Rand Security Technologies) 的 aptiQ™ 读卡器旨在简化您的门禁解决方案。您可以按照自己的节奏将系统从近距离技术过渡到智能卡技术，无需在新技术出现时更换读卡器。aptiQ 读卡器可处理所有适用的 ISO 标准 (14443A、14443B、15693)，符合 FIPS 201-1 标准，并且功能多样，可以在单个单元中读取 125kHz 近距离和 13.56MHz 非接触式智能卡。aptiQ 多技术读卡器可与 XceedID® MIFARE® Classic 智能卡、超安全的 aptiQ™ MIFARE DESFire™ EV1 交互，并可读取来自其他制造商的各种智能卡的卡序列号，使您的下一次技术升级变得简单无缝。此外，aptiQ 读卡器已经兼容 NFC，并且能够在您准备好采取这一步骤时与支持 NFC 的手机通信。
在 LLNL 的任务领域使用 AI
应用程序 CogSim 改变了我们将计算能力应用于实验和任务驱动科学的方式。LLNL 的 CogSim 投资利用人工智能加速战略威慑、生物弹性、空间安全和其他领域的科学发现和进步。我们创新的发现、设计、制造、部署 (DDMD) 战略在整个科学生命周期的关键点采用 CogSim，大大缩短了创新时间。此外，高性能计算、模拟、实验和先进制造领域公认的领导地位是这一革命性任务解决方案战略的基础组成部分。
llf-llnl通用奖学金传单
Livermore Lab Foundation（LLF）致力于促进科学知识并启发下一代科学家和工程师。与Lawrence Livermore国家实验室（LLNL）合作，LLF为寻求促进其教育和专业目标的学生提供支持。所有奖学金（仅夏季或全年）包括有偿的，全职10-12周实习；奖项基于LLNL的学生薪酬量表与您的学术水平相称。
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成就 LLNL 整合了工程、材料科学、物理、化学、数据科学、建模和仿真以及制造方面的专业知识，以创造创新解决方案。例如，材料科学家研究材料的化学、电子、结构和动力学特性，包括聚合物、合金、陶瓷、泡沫和仿生材料。研究人员还探索了增强原料开发、制造技术和表征方法的方法，同时研究了可能影响长期性能的材料老化和降解。利弗莫尔专家利用人工智能和数据科学的力量来优化设计并实现材料科学的快速进步。LLNL 的一系列资源为这些成就做出了贡献，例如：
LLNL 的经济影响
IPO 已与 73 家公司签订了有效的商业许可以及数十项合作研发协议 (CRADA)。23 财年的许可和特许权使用费收入超过 590 万美元，而自 2018 年以来，基于 LLNL 技术的产品已售出价值约 9.05 亿美元的产品。LLNL 许可技术促成了众多新业务的推出，这些业务有助于推动当地、地区乃至整个地区的经济增长。此外，该实验室还参与支持技术创新和业务发展的活动和组织。以下是一些示例：
威慑拥有核武器的朝鲜 - CGSR、LLNL
Robert Einhorn 是布鲁金斯学会斯特罗布·塔尔博特安全、战略和技术中心的高级研究员。他曾在美国国务院任职 35 年，包括担任政策规划人员、政治军事事务副助理国务卿、比尔·克林顿政府的防扩散助理国务卿以及巴拉克·奥巴马政府的防扩散和军备控制国务卿特别顾问。他拥有康奈尔大学政府学学士学位和普林斯顿大学公共和国际事务学院国际关系硕士学位。Manseok Lee 是韩国陆军少校。他的研究兴趣包括东亚国际关系、朝鲜半岛战略稳定和朝鲜核战略。此前，他是南加州大学韩国研究所的博士前研究员，在韩国陆军学院担任战争史讲师，并在年轻时在韩国国防部工作。 Manseok 正在加州大学伯克利分校攻读博士学位，并获得了加州大学伯克利分校核工程和国际研究硕士学位。他还拥有韩国军事学院的学士学位。
Evan R. Antoniuk（LLNL）、Bruce Dunham（NNSS）......
提高 X 射线自由电子激光器亮度最有希望的方向之一是开发新型光电阴极材料。这项研究提出了一种新方法，通过结合机器学习和多目标筛选来发现高亮度光电阴极。第一次筛选产生了一系列光电阴极材料，预计这些材料的固有发射率比目前最先进的材料低 4 倍。第二次筛选产生了一系列光电阴极材料，预计这些材料的性能与目前使用的材料相当，但具有出色的空气稳定性 - 可在干燥空气环境中运输和储存。