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2019年年度报告
→ DRCMR 哥本哈根 (丹麦)、CEA Neurospin (德国)、CRMBM-CEMEREM 马赛 (德国)、Charité (德国)、DZNE 波恩 (德国)、UKE 埃尔兰根 (德国)、Erwin L. Hahn Insititut 埃森 (德国)、DKFZ 海德堡 (德国)、MPI 莱比锡 (德国)、DZNE 马格德堡 (德国)、OvGU马格德堡（德国）、CHFC 维尔茨堡（德国）、IMAGO7 比萨（意大利）、马斯特里赫特 UMC（荷兰）、UMC乌得勒支（荷兰）、UMC 莱顿（荷兰）、LBIC 隆德（瑞典）、CUBRIC 卡迪夫（英国）、ICE 格拉斯哥（英国）、SPMIC 诺丁汉（英国）、FMRIB 牛津（英国）、WBIC 剑桥（英国）
2019年年度报告
→ DRCMR 哥本哈根 (丹麦)、CEA Neurospin (德国)、CRMBM-CEMEREM 马赛 (德国)、Charité (德国)、DZNE 波恩 (德国)、UKE 埃尔兰根 (德国)、Erwin L. Hahn Insititut 埃森 (德国)、DKFZ 海德堡 (德国)、MPI 莱比锡 (德国)、DZNE 马格德堡 (德国)、OvGU马格德堡（德国）、CHFC 维尔茨堡（德国）、IMAGO7 比萨（意大利）、马斯特里赫特 UMC（荷兰）、UMC 乌得勒支（荷兰）、UMC 莱顿（荷兰）、LBIC 隆德（瑞典）、CUBRIC 卡迪夫（英国）、ICE格拉斯哥（英国）、SPMIC 诺丁汉（英国）、FMRIB 牛津（英国）、WBIC 剑桥（英国）
人工智能背后的人力资本
一些需要回答的“如何”问题： • 如何将核心技能和非核心技能细分，以便为教育和培训政策提供信息？ • 如何在人工智能方面最好地匹配行业需求和人力资本可用性？ • 熟悉促进接受。如何帮助人们熟悉人工智能并获得使用人工智能的技能？ • 如何培养对人工智能的信任，并以有利于社会和经济的方式使用它？技能在这方面发挥什么作用？ • D IETMAR H ARHOFF (MPI) 在其发言中主张对一定比例的人口进行人工智能培训（如芬兰）。如何才能最好地做到这一点？
CPU 31xC 和 CPU 31x：安装 - RS Components
8.4 调试模块................................................................................................................................147 8.4.1 插入/更换微型存储卡.................................................................................................................147 8.4.2 首次接通电源.........................................................................................................................................149 8.4.3 通过模式选择开关复位 CPU 存储器.........................................................................................150 8.4.4 格式化微型存储卡.........................................................................................................................154 8.4.5 连接编程设备 (PG).........................................................................................................................155 8.4.5.1 将 PG/PC 连接到 CPU 31x PN/DP 的集成 PROFINET 接口.............................................................................155 8.4.5.2 将 PG 连接到一个节点....................................................................................................................156 8.4.5.3 将 PG 连接到多个节点....................................................................................................................157 8.4.5.4 使用 PG 进行调试或维护.............................................................................................................158 8.4.5.5 将 PG 连接到未接地的 MPI 节点（不是 CPU 31xC）.......................................................160 8.4.6 启动 SIMATIC Manager.....................................................................................................161 8.4.7 监视和修改输入和输出.......................................................................................................161
B3年度报告-2023-更好的边界生物安全
行业，为了开发工具和分享学习，一种例证了我们的协作模型。我们的合作模型还看到了B3项目团队与我们的澳大利亚谅解备忘录合作伙伴合作的植物生物安全研究计划（PBRI）和生物安全风险分析卓越中心（CEBRA）。坎特伯雷大学（University of Canterbury）拥有生物安全群集的新谅解备忘录是一种发展的关系，也是长期合作的机会。我们的政府机构利益相关者MPI，DOC，EPA，MFE和MBIE与我们的谅解备忘录合作伙伴一起为我们的工作和双年展B3会议做出了贡献。我们在整个系统中的联系确保我们的研究集中在最终用户需求以及正确的影响上
怀卡托地区水资源安全战略
《国家淡水管理政策声明》（NPS-FM）为区域议会如何处理经常相互冲突的社会、文化、经济和环境福祉需求提供了明确的方向，建立了一个需求层次结构，将水体和淡水生态系统的健康和福祉放在首位，将人们的健康需求（例如饮用水）放在第二位。人民和社区现在和将来提供社会、经济和文化福祉的能力位于第三层（注意这些福祉也受到第一层和第二层价值观的影响）。Te Mana o te Wai 层次结构对新西兰如何解决水量问题（包括分配）具有重要意义（MPI 2021）。
多伦多大学生态2104定量宏观经济学
软件。这不是计算机语言的课程，因此您有责任学习编写计算机程序。您还负责围绕多伦多计算设施的大学学习。在语言方面，我建议您在Fortran 90（或更新）或C ++（或其他一些快速语言）中进行编码。大多数问题集可以在Matlab/Python中完成，但是我不建议这样做，特别是对于博士生。我还建议您熟悉MPI或OpenMP库，以便您可以利用并行计算的功能。本课程的目的是迫使您学习快速的科学语言，以解决最艰难的研究问题。在统计分析中，您需要访问流行的统计软件之一：Stata，spss，sas，r或高斯。
第二十一届国际数学物理大会
Scott Armstrong（纽约大学） Jaqueline Bloch（巴黎萨克雷大学） 丁健（北京大学） Vojkan Jakšić（麦吉尔大学）和 Claude-Alain Pillet（土伦大学） Karol Kozlowski（里昂高等商学院） Eugenia Malinnikova（斯坦福大学） Phan Thành Nam（慕尼黑大学） Hermann Nicolai（波茨坦马克斯-普罗维登斯理工学院引力物理系） Leonid Parnovski（伦敦大学学院） Daniel Remenik（智利大学） Steve Shkoller（加州大学戴维斯分校） Maryna Viazovska（洛桑联邦理工学院） Michael Walter（波鸿鲁尔大学） Lauren Williams（哈佛大学） 尤建功（南开大学） Maciej Zworski（加州大学伯克利分校）
Supermicro AI/ML 与 Horovod
Horovod 是一个开源框架，用于在数百个 GPU 上并行扩展深度学习训练。它是一种基于环式全归约算法的分布式可扩展深度学习训练框架，利用高性能计算 (HPC) 技术（例如 MPI、数据并行等）在本地和云部署中的多个设备和节点上高效扩展。此外，它还支持运行支持 GPU 的 AI/ML 框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet。本文介绍了使用 ResNet50 基准在八台支持 GPU 的 Supermicro 8U SuperBlade 服务器上运行图像分类的测试，展示了跨多个节点的分布式工作负载的高吞吐量。
CPU 31xC 和 CPU 31x：安装 - RS Components
8.4 调试模块................................................................................................................................147 8.4.1 插入/更换微型存储卡.................................................................................................................147 8.4.2 首次接通电源.........................................................................................................................................149 8.4.3 通过模式选择开关复位 CPU 存储器.........................................................................................150 8.4.4 格式化微型存储卡.........................................................................................................................154 8.4.5 连接编程设备 (PG).........................................................................................................................155 8.4.5.1 将 PG/PC 连接到 CPU 31x PN/DP 的集成 PROFINET 接口.............................................................................155 8.4.5.2 将 PG 连接到一个节点....................................................................................................................156 8.4.5.3 将 PG 连接到多个节点....................................................................................................................157 8.4.5.4 使用 PG 进行调试或维护.............................................................................................................158 8.4.5.5 将 PG 连接到未接地的 MPI 节点（不是 CPU 31xC）.......................................................160 8.4.6 启动 SIMATIC Manager.....................................................................................................161 8.4.7 监视和修改输入和输出.......................................................................................................161