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STFC 量子技术战略
QT 是一个充满活力且快速成熟的领域，其应用和开发正在迅速发展，涉及英国研究生态系统所有部分的合作。基础研究支持材料的发现、发明、创新以及将技术转化为商业用途。然而，这种新兴学科的技术采用仍处于早期阶段，我们必须对新的想法和机会保持响应。STFC 面临的挑战是利用其研究人员、实验室、设施和校园的能力，实现共同的国家战略，同时平衡其核心使命的其他部分。这将需要新的工作方式、建立新的合作伙伴关系，并在定义国家计划的未来阶段中发挥积极作用。
ETSI STF 655智能合约标准
** c o m p o t e r p r o g r a m **用于使用一系列电子数据记录并确保其完整性和时间顺序排列的准确性，用于自动执行协议或其部分。
STF - 2024 年 6 月 30 日半年度 TSR
本半年度股东报告包含有关科学技术基金（以下简称“基金”）2024 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日期间的重要信息。您可以在 www.troweprice.com/prospectus 找到基金的招股说明书、N-CSR 表格上的财务信息（其中包括股息所需的税务信息）、持股、代理投票信息和其他信息。您也可以通过联系 T. Rowe Price（电话 1-800-638-5660 或发送电子邮件至 info@troweprice.com）或联系您的中介免费索取这些信息。
计算生物学-STFC Indiono
SCD…材料中的其他地方 - MD，Messcale，QM/MM，电子结构工程 - 网格，有限元数学 - 算法SCIML - 机器学习DAAAAS-服务云 - 硬件后端
NSTF-Strategy-Document_2022-2027.pdf
•NSTF是NSI中的宝贵资产。它可以确保辩论的强烈辩论并鼓励整个孤岛合作。NSTF是民主的工具，鼓励言论自由和批判性声音。•NSTF由于其独立和非党派的性质而可以扮演协调和统一的角色。这包括桥接设定景观中存在的一些持续差距。“国家创新体系”很难量化。此景观非常复杂，其各个方面不能包含在一个政府部门的任务范围内。尽管法定机构已经建立了渠道，但同样重要的是，包括民间社会在内的更广泛的利益相关者论坛被政府正式听到和承认。研究和咨询对于明智的政府决策至关重要。•NSTF代表大多数不同的研究和信息结构，并创建了协作空间。其他组织和结构没有与NSI更具代表性的NSTF相同的作用，并努力包括所有利益相关者。•NSTF与政府机构之间的区别。NSTF不是根据议会法案而建立的，没有获得政府授予的资金，也不是法律迫使
STFC 未来加速器科学技术发展战略框架
英国在加速器科学研究和开发方面仍占有重要地位，为欧洲散裂中子源、欧洲核子研究中心的 HL-LHC 和美国费米实验室的 PIP-II 等重大国际项目做出了贡献。英国国内和国际的下一代研究基础设施将具有更具挑战性的性能规格，并将继续推动创新。加速器技术的进步有可能对英国经济和更广泛的社会产生影响，包括加速器的医学应用；保持英国在加速器研究和开发方面的能力和能力对英国具有关键的战略意义。我们还认识到，下一代加速器的性能在建造和运营方面必须是可持续的和低碳的。
STFC 战略交付计划 2022-2025
我非常欢迎英国研究与创新战略和政府关键战略文件（如《安全、国防、发展和外交政策综合评估》、创新战略、《升级白皮书》和第一个国家太空战略）带来的机遇。STFC 完全有能力在实施这些战略中发挥重要作用。例如：我们的资助科学计划利用全球主要研究基础设施，几乎完全是国际性的，这使我们处于提供综合评估科学外交要素的关键位置；我们建造和运营的大型国家设施为整个英国研究与创新战略的科学基础和工业提供了具有国际竞争力的多学科能力；我们国家实验室内的专业知识和设施为国家太空战略提供了关键的交付能力；我们在主要研究和创新园区支持的中小企业集群生态系统在创新战略和升级中发挥着关键作用。
AI芯片技术对比报告 - STFC ePubs
人工智能 (AI) 芯片使用半导体来提供强大的处理器，可使需要高计算资源的领域受益，例如气候、能源、健康和安全。“AI 芯片”一词是指最近一代专门设计用于更快地处理人工智能任务的微处理器。AI 芯片是综合硅片，集成了 AI 技术并用于机器学习。(Viswanathan, 2020) 在过去十年中，深度学习技术领域取得了许多进步。自 2013 年以来，已经开发了各种新型 AI 芯片以及基于这些芯片的产品 (Momose, 2020)。中央处理器 (CPU) 等通用芯片也可以用于一些更简单的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 变得越来越不实用 (Saif M. Khan, 2020)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。图形处理单元 (GPU) GPU 最初设计用于处理游戏等图形密集型任务。GPU 旨在处理并行性并提供高性能，这是并行性导致深度学习 AI 算法所必需的。GPU 是一种出色的 AI 硬件，在创意制作和 AI 中越来越受欢迎。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是可编程阵列，可以根据需求重新编程。FPGA 是具有逻辑门阵列的集成电路硅芯片：该阵列可以在现场编程，即用户可以用新定义的配置覆盖现有配置，并可以创建自己的数字电路。FPGA 因其灵活性而价格昂贵。(Pandit，2019) 专用集成电路 (ASIC) ASIC 芯片专为 AI 应用而设计，并与 AI 算法集成。基于 ASIC 的 AI 芯片有不同类型。本报告介绍了 Graphcore、Cerebras、SambaNova 等 AI 芯片以及 Nvidia、Intel、AMD 的 GPU 以及 Google TPU 的技术比较和编程模型规范。这是一项持续进行的工作，旨在评估尽可能多的 AI 芯片。截至撰写本文时，只有 Cerebras、Graphcore 和 Nvidia GPus 可用。本报告不偏袒任何供应商，且与供应商无关。